CEFE-CNRS
Il s'agit d'un package historique pour la gestion des données spatiales dans R : de nombreux autres packages dépendent de sp.
Même si le package sp est en voie d'obsolescence et que ses fonctionnalités sont limitées, il est toujours intéressant (recommandé ?) de se familiariser avec les classes qu'il a introduit dans R.
Nous l'étudierons donc dans cette séance, mais sans nous attarder. Tout ce qui concerne l'analyse de données vectorielles sera abordé en détail plus tard, avec sf.
Nous utiliserons aussi le package rgdal pour la lecture/écriture de fichiers, et nous aborderons la visualisation des données vectorielles avec les packages leaflet et tmap.
- Données ponctuelles : la classe
SpatialPoints - Créer des données ponctuelles 'from scratch'
- Créer des données vectorielles linéaires et surfaciques 'from scratch'
- Gestion des données attributaires avec les classes
Spatial*DataFrame - Lecture / écriture de shapefiles avec
rgdal - Gestion des systèmes de coordonnées, transformation des données vers un autre système
- Affichage de données spatiales : bref aperçu avec
plotet avec le packageleaflet - Création de cartes avec la package
tmap - Calcul de matrices de distance
- Jointures spatiales et attributaires
- Exercice récapitulatif
- Nous utiliserons peu de données externes pour nous concentrer la structuration des données et les fonctionnalités
- Nous commencerons par créer des données spatiales ex nihilo
- Nous utiliserons 3 shapefiles téléchargés sur le site de Montpellier Métropole Méditerrannée
Il s'agit actuellement du principal package pour gérer et traiter les données raster (données de type grilles géoréférencées, si vous préférez). Il est donc indispensable pour traiter de nombreuses données environnementales spatialisées, en particulier les produits issus de satellites.
Les fonctionnalités proposées par le package sont assez similaires à celles de logiciel SIG tels que QGIS + GRASS ou ArcGIS + Spatial Analyst. Mais R offre l'avantage de la traçabilité et de la reproductibilité, et permet dans certains cas des gains de productivité.
- Création de raster ex nihilo, indexation des pixels
- Ouvrir et enregistrer des données raster
- Afficher un raster avec la fonction plot; dégradé de couleurs avec le package
RColorBrewer - Les classes de données raster : raster simple avec
RasterLayer - Les classes de données raster : raster multibandes avec
RasterBricketRasterStack - Opérations arithmétiques sur les rasters, calcul sur les rasters multibandes.
- Obtenir le résumé statistique et la distribution des valeurs d'un raster
- Rastérisation de données vectorielles avec les packages
raster,gdalUtils,fasterize - Visualiser des données raster avec le package
tmap - Définir et appliquer un masque sur un raster
- Extraire des valeurs d'un raster sur un ensemble de points
- Calculer des statistiques de zones sur un ensemble de polygones
- Les statistiques focales et leurs applications : lissage de données, automates cellulaires
- Un extrait d'une image satellite Sentinel2 de la Baie de Somme en 2018, issue du site theia.cnes.fr. Une zone d'étude de 10x10 km a été préalablement découpée pour limiter la taille du jeu de données
- Un shapefile avec l'occupation du sol de la Somme en 2018 (Corine Land Cover), que nous transformerons en raster
Le package sf propose des fonctions pour gérer et traiter les données spatiales de manière simple et efficace. Grâce à l'utilisation d'index spatiaux pour optimiser les calculs, il est aussi performant que des logiciels SIG comme QGIS.
- géométries et colonnes géométriques : création de données ex nihilo
- relations spatiales et requêtes spatiales
- calcul de surface
- zones tampons
- intersecter des données vectorielles (lignes et polygones, polygones et polygones)
- jointures attributaires avec
dplyr - cartes choroplèthes
A préciser