Discussion :

[mauriceletendu]

Bonjour,

J'aimerais avoir des infos concernant la cartographie sur R. J'ai téléchargé pas mal de docs et fais pas mal de lecture.

Je pourrais faire des cartes comme ceci : j'ai les données nécessaires mais je sais pas comment m'y prendre.

Voici le type de carte que je vise :


Je voudrais savoir si les températures sont des points, matrices, grilles ? En quel format faut-il les mettre ? Si vous avez des docs explicatifs sur ce type de carte ?

Merci

[A. D.]

Bonjour,

Je n'ai jamais réalisé de cartographie avec R mais en faisant une rapide recherche internet suite à votre message, je suis tombée (entre autres ) sur ce lien qui semble plein de ressources : http://wukan.ums-riate.fr/rencontres-r/scripts.html.
Je ne sais pas si ça correspond à ce que vous recherchez, je vous laisse y jeter un oeil par vous-même ^^ Peut-être que d'autres sur le forum auront sinon des conseils plus précis à vous apporter.

Bonne continuation !


Cordialement,


A.D.

[Yoan73]

Salut,

Généralement, quand je travaille une carte sous R, la première chose à faire est d'importer un fichier Shapefile (.shp) qui représente l'ossature de ta carte sous forme d'un vecteur (http://en.wikipedia.org/wiki/Shapefile). Tu auras notamment accès aux données de latitude et longitude. Mais préalablement il faut choisir le bon...
J'imagine que tu comptes travailler sur une carte de France, je te renvoi donc sur le site de l'IGN pour le télécharger :

http://professionnels.ign.fr/geofla

Selon le découpage que tu choisi, il faudra choisir tel ou tel fichier (par région = adm1.shp, par département = adm2.shp, etc).

Une fois que tu as dé-zippé ton fichier, il reste plus qu'à l'importer sous R avec la formule

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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library(maptools)
idf_dist = readShapeSpatial("fichier.shp")

Puis, à relier ton ossature de carte à tes données pour faire ta carte, avec par exemple :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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library(ggplot2)
idf_dist = fortify(idf_dist, region = "NOM_DEPT")

distcenters <- ddply(idf_dist, .(id), summarize, clat = mean(lat), clong = mean(long))

ggplot() + geom_map(data = donnees, aes(map_id = VariableDepartementDeTesDonnees, fill = Montant), 
                    map = idf_dist) + expand_limits(x = idf_dist$long, y = idf_dist$lat) + scale_fill_manual(values=c("#922424","#A44949","#B66D6D","#C89292","#DBB6B6","#EDDBDB","#F2E6E6"), guide = FALSE,na.value="#FFFFFF")+
  geom_text(data = distcenters, aes(x = clong, y = clat, label = id, size = 0.2))  + ggtitle(paste(An, ": Montant en Ile de France")) +
  theme(panel.background = element_rect(fill = 'white', colour = 'black'))+
  opts(panel.grid.major = theme_blank(),
       panel.grid.minor = theme_blank(),
       panel.border = theme_blank())

Après, j'ai donné ce code à titre d'exemple, les variables peuvent être différentes selon le fichier que tu télécharges.
Je ne dis pas que ma méthode est La méthode mais bon c'est pour te donner des pistes, en tout cas c'est comme ça que je fonctionne^^

Bye,

Yoan

[mauriceletendu]

Merci pour vos conseils, je vais regarder tout ça.

[Atm2263]

Bonjour,

Même si la discussion est résolue je me permet de te donner quelques conseils.
Pour la cartographie sous R tu peut regarder ce lien (http://elcep.legtux.org/?p=8), contrairement à ce que te propose Yoan73 cette méthode fait appel à ggplot et non à map tools.

Concernant la carte illustrative, la régression linéaire à très certainement été effectuée sur des points qui ont ensuite été interpolés pour donner le résultat observé. Lorsque l'on travaille sur des données climatiques c'est une opération assez courante. Quant aux données sociales et démographiques il est plus courant de les cartographier à l'échelle administrative (régions, communes, iris, etc.) Un conseil toutefois évite l'échelle de la région, elle ne présente que peut d’intérêt, il vaut mieux privilégier les départements plus homogènes.

Enfin un dernier conseil, choisi bien ta plage de couleurs et ta discrétisation si tu en fait une. Pour la discrétisation cela consiste à découper ta série en classes (la carte que tu présente n'est pas discrétisée, sa variation est continue) si tu ne sait pas quelle méthode choisir privilégie la discrétisation de Jenks. Concernant les couleurs il faut savoir que les cartes présentés sont sémiologiquement fausses. Pour illustrer la variation d'un phénomène il est d'usage de changer la valeur d'une couleur et non pas la couleur. Pour simplifier la valeur correspond à la luminosité, la couleur est la même mais seule sa luminosité change. Dans le cas où tu veux effectuer une discrétisation avec une borne de divergence (rouge au dessus de 0 bleu en dessous) c'est exactement la même chose mais en double. Si ta discrétisation en bien faite une seule carte suffit, pas besoin d'en mettre deux comme sur l'exemple, d'autant plus qu'elles transmettent exactement la même information (sauf que la première est illisible).

Pour finir si tu veux faire un peu de lecture en cartographie théorique je te conseille de commencer par la carte mode d’emploi de Roger Brunet, la représentation des données géographiques de Denise Pumain et Michèle Béguin, et pour finir Sémiologie graphique de Jaques Bertin.

Voili Voulou