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Dans ce chapitre, vous serez initié aux concepts des données géospatiales, et plus précisément aux données vectorielles. Vous verrez ensuite comment représenter ces données en Python avec la bibliothèque GeoPandas, ainsi que les bases pour lire, explorer et visualiser ces données. Vous pratiquerez le tout avec des jeux de données sur la ville de Paris.
Un des aspects clés des données géospatiales est la façon dont elles se situent les unes par rapport aux autres dans l'espace. Dans ce chapitre, vous apprendrez les différentes relations spatiales et comment les utiliser en Python pour interroger les données ou effectuer des jointures spatiales. Enfin, vous approfondirez aussi les visualisations choroplèthes.
Dans ce chapitre, nous examinerons plus en profondeur comment les coordonnées des géométries sont exprimées selon leur système de référence de coordonnées (CRS). Vous apprendrez l'importance de ces systèmes de référence et comment les gérer en pratique avec GeoPandas. De plus, vous apprendrez à créer de nouvelles géométries à partir des relations spatiales, ce qui vous permettra de superposer des jeux de données spatiaux. Et vous continuerez de pratiquer tout cela avec des jeux de données sur Paris!
Dans ce dernier chapitre, nous laissons de côté les données de Paris pour appliquer tout ce que nous avons appris jusqu'ici à un nouveau jeu de données sur des sites d'extraction minière artisanale dans l'est du Congo. Vous apprendrez aussi de nouvelles opérations spatiales, comment appliquer des opérations spatiales personnalisées, et vous aurez un aperçu des données matricielles (raster).
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