Outils cartographiques et en statistique spatiale sur R
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Les outils
cartographiques et en
Statistique spatiale sur R
Alejandro LARA-RAMIREZ
Kevin PARRA
Martin GUBRI
18 juin 2014
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GroupeDavantia
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DATA :
LES
SOURCES
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GADM : Global Administrative Areas
Téléchargement par code:load(url("http://biogeo.ucdavis.edu/data/gadm2/R/FRA_adm5.RData"))
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OSM : Open Street Map
Téléchargement par code (pour Ile-de-France):download.file("http://download.geofabrik.de/europe/france/ile-de-france-
latest.shp.zip", "parisosm.zip")
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REPRÉSENTATIONS
CARTOGRAPHIQUES :
DES
EXEMPLES
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Représentation Statique : PLOT
Fond cartographique OSM
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Représentation Statique : PLOT
Fond cartographique OSM
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Représentation Statique : PLOT
Fond cartographique OSM
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Représentation Statique : PLOT
Fond cartographique OSM
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Représentation Statique : PLOT
Fond cartographique OSM
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Représentation Statique : PLOT
Fond cartographique OSM
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Représentation Statique : PLOT
SpatialPointsDataFrame
SpatialLinesDataFrame
SpatialPolygonsDataFrame
Les objets spatiaux
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Représentation Statique : PLOT
SpatialPointsDataFrame
cible<-geocode("25 Rue du Petit Musc 75004 Paris",output="latlon")
scible<-SpatialPointsDataFrame(coords=cible, data=cible, proj4string =
CRS("+proj=longlat +ellps=WGS84"))
SpatialPointsDataFramepaquet sp
PLACES
• @data (data.frame)
o $osm_id
o $name
o $type : locality, city, village,
hamlet, town, municipality,
suburb, island, etc
o $population
• @coords.nrs
• @coords
• @bbox (bounding box)
• @proj4string (projection)
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Représentation Statique : PLOT
SpatialLinesDataFrameSpatialLinesDataFrame
paquet sp
ROADS
• @data (data.frame)
o $osm_id
o $name
o $ref
o $type : motorway, primary,
secondary, tertiary,
residential, pedestrian,
cycleway, service, path, etc.
o $oneway
o $bridge
o $tunnel
o $maxspeed
• @lines (classe Lines : liste
d'objets Line définis comme un
ensemble de points reliés non
fermés)
• @bbox (bounding box)
• @proj4string (projection)
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Représentation Statique : PLOT
SpatialPolygonsDataFrameSpatialPolygonsDataFrame
paquet sp
NATURAL
• @data (data.frame)
o $osm_id
o $name
o $type : riverbank, park,
water, forest
• @polygons (classe Polygons :
liste d'objets Polygon définis
comme un ensemble de points
reliés et fermés (premier =
dernier))
• @bbox (bounding box)
• @proj4string (projection)
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Représentation Statique : PLOT
Génération de SpatialPointsDataFrame La fonction pave [pgirmess]
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Représentation Statique : PLOT
Génération de SpatialPointsDataFrame La fonction pave [pgirmess]
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Représentation Statique : PLOT
Lien parmi SpatialPolygonsDataFrame, SpatialLinesDataFrame etSpatialPointsDataFrame
Lien parmi les objets spatiaux La fonction over [sp]
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Représentation Statique : GGMAP
Fond cartographique googlemaps.
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Représentation Statique : GGMAP
Fond cartographique googlemaps hybrid.
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Représentation Statique : GGMAP
Fond cartographique statmen toner.
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Représentation Dynamique : PLOTKML
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Représentation Dynamique : RMAPS
Packages leafletR, rMaps et rCharts.
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Représentation Dynamique : RMAPS
Packages leafletR, rMaps et rCharts.
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Représentation Dynamique : RMAPS
Packages leafletR, rMaps et rCharts.
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STATISTIQUES :
MÉTHODES
SPATIALES
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STRUCTURE DE VOISINAGE
Structure de voisinage du type queen. Fonction: poly2nb (spdep).
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STRUCTURE DE VOISINAGE
Structure de voisinage du type plus proche voisin 1. Fonction: knn2nb (spdep).
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STRUCTURE DE VOISINAGE
Structure de voisinage du type plus proche voisin 1. Fonction: knn2nb (spdep).
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ENVIRONNEMENT SOURCE
Variable cible : somme des points d’intérêt OSM par maille géographique
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APPLICATION SKATER METHOD
L’algorithme de minimum spanning tree.
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Contrainte critère nb groupes : 6 mailles.
APPLICATION SKATER METHOD
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Contrainte critère nb groupes : 16 mailles.
APPLICATION SKATER METHOD
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Contrainte critère variable quantitative : au moins 19 points d’intérêt.
APPLICATION SKATER METHOD
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Contrainte critère variable quantitative : au moins 300 points d’intérêt.
APPLICATION SKATER METHOD
![Page 37: Outils cartographiques et en statistique spatiale sur R](https://reader033.fdocuments.net/reader033/viewer/2022061618/557d7b54d8b42a2c428b4e90/html5/thumbnails/37.jpg)
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Contrainte critère variable quantitative : au moins 400 points d’intérêt.
APPLICATION SKATER METHOD
![Page 38: Outils cartographiques et en statistique spatiale sur R](https://reader033.fdocuments.net/reader033/viewer/2022061618/557d7b54d8b42a2c428b4e90/html5/thumbnails/38.jpg)
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APPLICATION DES MODELES SPATIAUX
Modèle linéaire gaussien versus Linéaire Autorégressive Gaussien.
Structure de voisinage
du type queen.