Les données spatiales sont des données qui sont associées à des coordonnées géographiques qui peuvent être représentées sous forme de cartes. Alors que certaines tendances de covariables peuvent être identifiées à l’aide de graphiques classiques, les cartes permettent de visualiser les données sur une carte géographique. Les cartes sont particulièrement utiles pour identifier des tendances spatiales et des clusters. Dans ce chapitre, nous allons explorer les différentes méthodes pour créer des cartes à l’aide de R.
Il existe plusieurs librairies pour créer des cartes avec R. Les librairies les plus populaires sont sf et terra. La librairie sf est une librairie qui permet de manipuler des données vectorielles et de créer des cartes. La librairie terra est une librairie qui permet de manipuler des données raster et de créer des cartes. Dans ce chapitre, nous allons explorer les deux librairies pour créer des cartes.
Les données raster sont des données qui sont associées à des coordonnées géographiques et qui sont stockées sous forme de grille. On retrouve ces données dans des fichiers .tif ou .TIFF.
Les données raster sont souvent utilisées pour représenter des données continues, telles que la température ou la précipitation, ou catégoriques, telles que la couverture du sol. Les données raster peuvent être représentées sous forme de cartes en utilisant des couleurs pour représenter les valeurs des données.
La librairie terra permet de manipuler des données raster. La fonction rast() permet de lire un fichier raster (.tif) ou créer un objet raster à partir d’une matrice. Par exemple, la commande suivante crée un objet raster à partir d’une matrice de valeurs aléatoires.
library(terra)terra 1.8.42# Créer une matrice de valeurs aléatoires
mat <- matrix(data = runif(n = 100, min = 1, max = 10), nrow = 10, ncol = 10)
# Créer un objet raster à partir de la matrice
r <- rast(mat)
# Afficher l'objet raster
rclass : SpatRaster
dimensions : 10, 10, 1 (nrow, ncol, nlyr)
resolution : 1, 1 (x, y)
extent : 0, 10, 0, 10 (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. :
source(s) : memory
name : lyr.1
min value : 1.074892
max value : 9.931886 L’objet raster r contient les données raster et les informations sur les coordonnées géographiques. Les données raster peuvent être affichées sous forme de carte en utilisant la fonction plot().
# Afficher les données raster sous forme de carte
plot(r)
Les données raster peuvent être manipulées de différentes manières, telles que la transformation, la reclassification et la combinaison de données raster. Les données raster peuvent également être combinées avec des données vectorielles pour créer des cartes plus complexes.
Les données vectorielles sont des données qui sont associées à des coordonnées géographiques et qui sont stockées sous forme de points, de lignes ou de polygones. On retrouve ce type de données stockées dans des fichiers .shp, .gpkg, etc.
Les données vectorielles sont souvent utilisées pour représenter des données discrètes, telles que les limites administratives ou les points d’intérêt. Les données vectorielles peuvent être représentées sous forme de cartes en utilisant des symboles pour représenter les données.
La librairie sf permet de manipuler des données vectorielles. La fonction st_read() permet de lire des données vectorielles à partir d’un fichier. Par exemple, la commande suivante lit des données vectorielles à partir d’un fichier shapefile.
library(sf)Linking to GEOS 3.12.2, GDAL 3.9.3, PROJ 9.4.1; sf_use_s2() is TRUE# Sauver des données vectorielles dans un fichier shapefile
pts <- st_sfc(st_point(c(1, 1)), st_point(c(2, 2)), st_point(c(3, 3)), st_point(c(4, 4)))
shp <- st_sf(data.frame(id = 1:4), geometry = pts)
shp$nom <- c("A", "B", "C", "D") # Donner un nom aux points
st_write(obj = shp, dsn = "assets/points.shp", append = TRUE) # Sauver les donnéeswriting: substituting ENGCRS["Undefined Cartesian SRS with unknown unit"] for missing CRSUpdating layer `points' to data source `assets/points.shp' using driver `ESRI Shapefile'
Writing 4 features with 2 fields and geometry type Point.# Lire des données vectorielles à partir d'un fichier shapefile
nc <- st_read(dsn = "assets/points.shp")Reading layer `points' from data source
`/home/runner/work/BIO500/BIO500/livre/assets/points.shp' using driver `ESRI Shapefile'
Simple feature collection with 4 features and 2 fields
Geometry type: POINT
Dimension: XY
Bounding box: xmin: 1 ymin: 1 xmax: 4 ymax: 4
Projected CRS: Undefined Cartesian SRS with unknown unit# Afficher les données vectorielles
ncSimple feature collection with 4 features and 2 fields
Geometry type: POINT
Dimension: XY
Bounding box: xmin: 1 ymin: 1 xmax: 4 ymax: 4
Projected CRS: Undefined Cartesian SRS with unknown unit
id nom geometry
1 1 A POINT (1 1)
2 2 B POINT (2 2)
3 3 C POINT (3 3)
4 4 D POINT (4 4)Chaque ligne de l’objet nc contient les données vectorielles associées à un point. La colonne geometry contient les coordonnées géographiques du point et les autres colonnes contiennent les attributs associés au point.
Les données vectorielles peuvent être affichées sous forme de carte en utilisant la fonction plot().
# Afficher les données vectorielles sous forme de carte
plot(nc)
Les données vectorielles peuvent être manipulées de différentes manières, telles que la transformation, la reclassification et la combinaison de données vectorielles.
La librairie leaflet permet de créer des cartes interactives à partir de données vectorielles. La fonction leaflet() permet de créer une carte interactive et la fonction addMarkers() permet d’ajouter des marqueurs à la carte. Par exemple, la commande suivante crée une carte interactive avec des marqueurs.
library(leaflet)
# Visualiser interactivement la position du point suivant sur une carte OpenStreetMap
m <- leaflet() |> addTiles() |> addPopups(-71.9248274566659, 45.38004875084951, 'BIO500 se tient ici')
mPlus d’informations sur la librairie leaflet sont disponibles sur ce tutoriel : https://www.geeksforgeeks.org/leaflet-package-in-r/.