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Cet exercice fait partie du cours
Nous allons commencer en affichant des données spatiales — des ventes immobilières dans une petite ville américaine — avec ggplot2, et nous vous présenterons le package ggmap comme moyen rapide d’ajouter un contexte spatial à vos graphiques. Nous verrons ce qui rend les données spatiales particulières et présenterons les types courants de données spatiales que nous utiliserons tout au long du cours.
Vous pouvez aller loin avec des données spatiales stockées dans des data frames, mais c’est plus simple si elles sont conservées dans des objets spatiaux dédiés. Dans ce chapitre, nous vous présenterons les classes d’objets spatiaux fournies par le package sp, en particulier pour les données de points et de polygones. Vous apprendrez à explorer et à sous-ensemble ces objets en travaillant sur une carte du monde. Récompense à la clé : nous vous montrerons le package tmap, qui exige des objets spatiaux en entrée, mais rend la création de cartes très facile ! Vous terminerez en réalisant une carte de la population mondiale.
Exercice en cours
Le package sp propose quelques classes pour les données raster, mais le package raster offre des classes plus pratiques. Vous découvrirez ces classes et leurs avantages, puis apprendrez à les afficher. Les exemples poursuivent le thème de la population du chapitre 2, mais avec des jeux de données beaucoup plus détaillés, à la fois spatialement et démographiquement. Dans la deuxième partie du chapitre, vous aborderez la couleur — un élément essentiel de toute visualisation, et particulièrement important pour les cartes.
Dans ce chapitre, vous suivrez la création d’une visualisation depuis des fichiers de données spatiales bruts jusqu’à l’ajout d’un crédit sur une carte. Au passage, vous apprendrez à lire des données spatiales dans R, à mieux comprendre les projections et systèmes de référence de coordonnées, à ajouter des données supplémentaires à un objet spatial, ainsi que quelques astuces pour peaufiner vos cartes.