Première approche de cartographie sous R

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par Eric Durieux, Insee

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  • 1. Premiers pas à la cartographie sous R Eric Durieux, INSEE
    • Tenez-vous informer sur le blog du Groupe d’Utilisateurs R FLtauR
    • http:// fltaur . wordpress . com /
    • Questions/Réponses mailing list : envoyez un mail à fltaur - subscribe @ yahoogroupes . fr
  • 2. Introduction
    • Pas pour objectif de se passer des logiciels SIG (MapInfo…)…
    • … mais de permettre une représentation spatiale rapide et conviviale de nos données sous R
  • 3. Les préalables
    • Des données spatiales à représenter (quantitatives, qualitatives, flux…)
    • Des fonds de carte associés:
      • Issus de nos fonds MapInfo (.tab)
      • Exportés au format ShapeFile (.shp)
  • 4. Les préalables
    • Des packages d’analyse spatiale sous R :
    • Rgrs
    • RgoogleMaps
  • 5. rgrs
    • Package développé en français
    • Permet des représentations simples (effectifs, classes, qualitatif)
    • Déjà utilisé dans une application du PSAR-AT déployé à l’Insee (ANABEL)
  • 6. rgrs
  • 7. rgrs
    • Library(rgrs)
    • # lecture du fond de carte communal PACA
    • macarte <- readShapePoly(paste(&quot;D:/applicarto/Anabel/fond/ComR93_region.shp&quot;,sep=&quot;&quot;))
    • # Réalisation de la carte
    • # macarte = fond de carte, monzonage = base de données, sp.key+data.key = jointure
    • # partition.partition = variable qualitative à représenter
    • carte.qual(macarte, monzonage, &quot;partition.partition&quot;, sp.key = &quot;CODGEO&quot;, data.key = &quot;partition.liste_com&quot;, palette=mapalette, posleg=NULL)
  • 8. RgoogleMaps
    • Permet de superposer des analyses spatiales à des fonds GoogleMaps (libre de droit!)
    • Peut choisir différents fonds (satellite, routes…)
    • Donne des cartes innovantes et réalistes
  • 9. RgoogleMaps
    • Attention :
    • GoogleMaps utilise les projections
    • Latitude / Longitude
    • en WGS 84
  • 10. RgoogleMaps
  • 11. RgoogleMaps
    • library(foreign)
    • library(RgoogleMaps)
    • library(PBSmapping)
    • zau_col<-read.dbf(&quot;D:/u9te81/Mes Documents/cours R/carto/zau_col.dbf&quot;,as.is=T)
    • toto<-vector()
    • for (i in 1:nrow(zau_col))
    • {
    • toto[i]<-rgb(as.numeric(zau_col[i,3]),as.numeric(zau_col[i,4]),as.numeric(zau_col[i,5]),as.numeric(zau_col[i,6]),maxColorValue=255)
    • }
    • zau_col$col<-toto
    • zone_au<-read.dbf(&quot;D:/u9te81/Mes Documents/cours R/carto/bret_au.dbf&quot;,as.is=T)
    • zone_au2<-merge(zone_au,zau_col,by.x=&quot;TYPO_AU201&quot;,by.y=&quot;CODE&quot;,all.x=T)
    • zone_au3<-zone_au2[order(zone_au2$DEPCOM),]
  • 12. RgoogleMaps
    • # Import du fond de carte communal de la Bretagne
    • shpPolySet=importShapefile(&quot;D:/u9te81/Mes Documents/cours R/carto/ComR53_region.shp&quot;,projection=&quot;LL&quot;)
    • # Calcul de la fenêtre GoogleMap à partir du fond de carte
    • bb <- qbbox(lat = shpPolySet[,&quot;Y&quot;], lon = shpPolySet[,&quot;X&quot;],margin = list(m = c(0, 0, 0, 0),TYPE=&quot;perc&quot;))
    • # Réalisation du raster GoogleMaps
    • MyMap <- GetMap.bbox(bb$lonR, bb$latR, destfile = &quot;Dzone.png&quot;, maptype=&quot;hybrid&quot;)
    • # Superposition ,de l’analyse communale (coloration des polygones communaux)
    • jpeg(&quot;D:/u9te81/Mes Documents/cours R/carto/bret_AU2.jpg&quot;,width=1500,height=1500)
    • PlotPolysOnStaticMap(MyMap, shpPolySet, lwd=1, col = zone_au3$col, border=0, add = F)
    • dev.off()
  • 13. Population communale
  • 14. Navettes domicile - travail
  • 15. Densité de population carroyée
  • 16. Densité de population carroyée