minor update

02_import_sf.qmd

@@ -19,7 +19,7 @@ com <- st_read("data/lot.gpkg", layer = "communes")
 class(com)
 ```
 
-Une couche géographique assignée dans un un objet avec la fonction `st_read()` est automatiquement stockée dans un objet `sf`.
+La fonction `st_read()` importe les couches géographiques au format `sf`.
 
 ::: {.callout-note}
 ## Geopackage

04_projection_sf.qmd

@@ -24,17 +24,17 @@ st_crs(com)
 
 La fonction `st_transform()` permet de changer le système de coordonnées d'un objet `sf`, de le reprojeter. 
 
-```{r, proj2}
+```{r proj2}
 #| layout-ncol: 2
 #| fig-width: 4
 #| fig-height: 4
-
 mf_map(com, expandBB = c(0, .12, 0, 0))
 mf_graticule(x = com)
-mf_title("RGF93 / Lambert-93")     
-    
+mf_title("RGF93 / Lambert-93")
+
+# changement de projection
 com_reproj <- st_transform(com, "EPSG:3035")
-    
+
 mf_map(com_reproj, expandBB = c(0, .12, .0, 0))
 mf_graticule(x = com_reproj)
 mf_title("ETRS89-extended / LAEA Europe")

07_operation_geom_sf.qmd

@@ -30,29 +30,50 @@ mf_map(dep_46, col = NA, border = "red", lwd = 2, add = TRUE)
 
 ## Agréger des polygones en fonction d'une variable
 
-* Avec la librairie `dplyr`
+* Avec la bibliothèque `dplyr`
 ```{r aggreg2, nm=TRUE, message = FALSE}
 library(dplyr)
 
 com_u <- com |>
-          group_by(STATUT) |>
-          summarise(POPULATION = sum(POPULATION))
+  group_by(STATUT) |>
+  summarise(POPULATION = sum(POPULATION))
 ```
 
 * Sans `dplyr`
 
 ```{r aggreg3, nm=TRUE}
+# variable servant à agréger les polygones
 i <- com$STATUT 
 
 com_u <- st_sf(
-  STATUT     = tapply(X = i               , INDEX = i, FUN = head, 1),
-  POPULATION = tapply(X = com$POPULATION  , INDEX = i, FUN = sum), 
-  geometry   = tapply(X = st_geometry(com), INDEX = i, FUN = st_union), 
+  STATUT     = tapply(X = com$STATUT     , INDEX = i, FUN = head, 1),
+  POPULATION = tapply(X = com$POPULATION , INDEX = i, FUN = sum), 
+  geometry   = tapply(X = com            , INDEX = i, FUN = st_union), 
   crs        = st_crs(com)
 ) 
 ```
 
 
+:::{.callout-note}
+## Explication de la méthode d'agrégation
+
+`tapply(X, INDEX, FUN)` permet d'aggréger une variable en fonction d'une autre.   
+Il faut indiquer la variable à agréger **X**, la variable servant à agréger **INDEX** et la manière d'agréger (une fonction) **FUN**.
+
+Ici par exemple nous calculons la somme des population des communes en fonction de leur statut :
+```{r tapply1}
+tapply(X = com$POPULATION, INDEX = com$STATUT, FUN = sum)
+```
+
+`tapply()` fonctionne également avec les objets `sf` et `sfc`:
+```{r}
+st_sfc(tapply(com, com$STATUT, st_union))
+```
+
+Nous pouvons ensuite combiner plusieurs appels `tapply()` à l'interieur d'un appel à `st_sf()` en ajoutant également les informations sur le système de coordonnées. 
+:::
+
+
 
 ## Construire une zone tampon
 
@@ -72,9 +93,7 @@ En utilisant la fonction `st_intersection()`, on peut découper une couche par u
 ```{r intersect2}
 # création d'une zone tampon autour du centroid de la commune de Gramat
 # en utilisant le pipe
-zone <- st_geometry(gramat) |>
-             st_centroid() |>
-             st_buffer(10000)
+zone <- st_geometry(gramat) |> st_centroid() |> st_buffer(10000)
     
 mf_map(com)
 mf_map(zone, border = "red", col = NA, lwd = 2, add = TRUE)
@@ -174,12 +193,15 @@ Nous pouvons ensuite utiliser la fonction `aggregate()` pour agréger les altitu
 
 
 ```{r agval2}
-alti_min <- aggregate(x = list(alt_min = inter$elevation),
-                      by = list(INSEE_COM = inter$INSEE_COM),
+# x   : la variable que l'on veut agréger
+# by  : la variable qui servira à agréger 
+# FUN : la fonction à utiliser lors de l'agrégation
+alti_min <- aggregate(x   = list(alt_min   = inter$elevation),    
+                      by  = list(INSEE_COM = inter$INSEE_COM),
                       FUN = "min")
 
-alti_max <- aggregate(x = list(alt_max = inter$elevation),
-                      by = list(INSEE_COM = inter$INSEE_COM),
+alti_max <- aggregate(x   = list(alt_max   = inter$elevation),
+                      by  = list(INSEE_COM = inter$INSEE_COM),
                       FUN = "max")
 
 head(alti_max, n = 3)

08_mesures_sf.qmd

@@ -2,16 +2,13 @@
 
 ## Créer une matrice de distances
 
+La fonction `st_distance()` permet de calculer une matrice de distance entre deux couches de points.  
 Si le système de projection du jeu de données est renseigné, les distances sont exprimées dans l'unité de mesure de la projection (le plus souvent en mètres).
-```{r distance, nm=TRUE}
+```{r distance}
 library(sf)
-com <- st_read("data/lot.gpkg", layer = "communes", quiet = TRUE)
+com <- st_read("data/lot.gpkg", layer = "communes", quiet = TRUE, agr = "constant")
+# transformation de la couche com en couche de points
 com_c <- st_centroid(com)
-```
-
-La fonction `st_distance()` permet de calculer une matrice de distance entre deux couches de points.
-
-```{r distance2, nm=TRUE}
 mat <- st_distance(x = com_c, y = com_c)
 mat[1:5,1:5]
 ```

14_modif_zone_terra.qmd

@@ -132,7 +132,7 @@ elev_lower <- resample(x = elev,
                        method = "bilinear") 
 
 plot(elev_lower, 
-     main = "Taille des cellules = 1000m\nMéthode de ré-échantillonnage bilinéaire")
+     main = "cellsize = 1000m - ré-échantillonnage bilinéaire")
 ```
 
 

15_algebre_spatial_terra.qmd

@@ -67,7 +67,8 @@ plot(elev_med, main = "Elevation - median value")
 
 La reclassification des valeurs d'un raster peut aussi bien être utilisée pour discrétiser des données quantitatives que pour catégoriser des modalités qualitatives.
 
-Cela permet par exemple de répartir les [44 postes de la nomenclature CLC](https://www.statistiques.developpement-durable.gouv.fr/corine-land-cover-0) selon les 5 grands types d'occupation du territoire : territoires artificialisés, agricoles, forêts et milieux semi-naturels, zones humides et surfaces en eau. Pour cela, il est d'abord nécessaire de construire la table (matrice) de correspondance avec la fonction `matrix()`.
+Cela permet par exemple de répartir les [44 postes de la nomenclature CLC](https://www.statistiques.developpement-durable.gouv.fr/corine-land-cover-0) selon les 5 grands types d'occupation du territoire : territoires artificialisés, agricoles, forêts et milieux semi-naturels, zones humides et surfaces en eau. Pour cela, il est d'abord nécessaire de construire une table de correspondance avec la fonction `matrix()`.
+
 ```{r reclass_2}
 reclassif <- matrix(c(100, 199, 1,
                       200, 299, 2,
@@ -161,7 +162,7 @@ mon_focal <- matrix(1, nrow = 9, ncol = 9)
 mon_focal
 ```
 
-La fonction `focal()` permet de ensuite de réaliser l'analyse souhaitée. Par exemple : le calcul de la moyenne des valeurs de fenêtre spatiale determinée, pour chaque cellule du raster.
+La fonction `focal()` permet ensuite de réaliser l'analyse souhaitée. Par exemple : le calcul de la moyenne des valeurs dans une fenêtre spatiale determinée, pour chaque cellule du raster.
 
 ```{r op_focal_3}
 elev_focal_mean <- focal(elev, w = mon_focal, fun = mean)
@@ -170,7 +171,7 @@ elev_focal_mean <- focal(elev, w = mon_focal, fun = mean)
 ```{r op_focal_5}
 #| layout-ncol: 2
 plot(elev, main = "raster de départ")
-plot(elev_focal_mean, main="résultat : focal 9 x 9, sans pondération particulière")
+plot(elev_focal_mean, main="résultat : focal 9 x 9, pondération uniforme")
 ```
 
 
@@ -187,7 +188,7 @@ La fonction `terrain()` permet de réaliser des analyses focales spécifiques au
 - ***TRI*** = calcul de l'indice de la variabilité de l'élévation;
 - ***flowdir*** = calcul du sens d'écoulement de l'eau.
 
-Exemples avec le calcul des pentes (*slope*), c'est à dire leur inclinaison en degré.
+Exemples avec le calcul des pentes (*slope*), c'est à dire leur inclinaison en degrés.
 ```{r op_focal_6}
 
 slope <- terrain(elev, "slope",
@@ -201,7 +202,7 @@ plot(slope)
 
 ## Opérations globales
 
-![source : [https://gisgeography.com/map-algebra-global-zonal-focal-local/](https://gisgeography.com/map-algebra-global-zonal-focal-local/)](img/op_global.png)
+![[gisgeography.com](https://gisgeography.com/map-algebra-global-zonal-focal-local/)](img/op_global.png)
 
 Les opérations globales permettent de résumer les valeurs matricielles d'une ou plusieurs matrices.
 

18_OSM_interactif.qmd

@@ -40,7 +40,7 @@ m
 
 ### `mapview`
 <img src="img/logo_mapview.gif" align="right" width="150"/>
-`mapview` s'appuie sur `leaflet` pour créer des carte interactive, sont utilisation est plus simple et sa documentation est un peu dense.
+`mapview` s'appuie sur `leaflet` pour créer des carte interactive, sont utilisation basique est plus simple bien que sa documentation ne soit pas vraiment facile à aborder.
 
 ```{r}
 #| cache: false

1999_georeferencement.qmd

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Géoréferencement
+# Géoréferencement et digitalisation
 
 ## Géocoder des adresses
 
@@ -69,6 +69,6 @@ mf_map(place_sf, pch = 4, cex = 2,
 ## Digitalisation
 
 Le package `mapedit` [@R-mapedit] permet de digitaliser des fonds de carte directement dans R.
-Bien que pouvant se révéler pratique dans certains cas, ce package ne saurait se substituer aux fonctionnalités d'un SIG pour les tâches de digitalisation importantes. 
+Mais disons le franchement, bien que pouvant se révéler pratique dans certains cas, ce package ne saurait se substituer aux fonctionnalités d'un SIG pour les tâches de digitalisation importantes. 
 
 ![From [`mapedit` website](https://r-spatial.org/r/2019/03/31/mapedit_leafpm.html)](img/mapedit-leafpm-1.gif)

README.md

@@ -1,17 +1,12 @@
 # [Géomatique avec R](https://rcarto.github.io/geomatique_avec_r/) <img src="img/layer-group-solid.svg" width="120" align="right"/>
 
-Ce manuel est destiné tant aux utilisateurs de R souhaitant mettre en place traitements de l'information géographique qu'aux utilisateurs souhaitant utiliser R pour réaliser les taches qu'ils réalisent habituellement avec un SIG.   
+Ce manuel est destiné tant aux utilisateurs de R souhaitant mettre en place des traitements de données spatiales qu'aux utilisateurs souhaitant utiliser R pour réaliser les taches qu'ils réalisent habituellement avec un SIG.   
 Les principales étapes du traitement de l'information géographiques y sont abordées. 
 L'accent est porté sur le traitement des données vectorielles mais une partie est tout de même dédiée aux données raster. 
 
-**Comment utiliser le manuel**  
-Les données utilisées dans ce document sont stockées dans un projet RStudio ([ici](https://github.com/rCarto/geomatique_avec_r/raw/main/docs/geodata.zip). 
-Vous devez le télécharger puis le décompresser sur votre machine. Il vous sera ensuite possible de tester l'ensemble des manipulations proposées dans ce document au sein du projet **geodata**.  
-
 **Contribution et feedback**  
 Vous pouvez nous envoyer vos remarques et suggestions en [postant une *issue*](https://github.com/rCarto/geomatique_avec_r/issues) sur le [dépôt GitHub](https://github.com/rCarto/geomatique_avec_r) de ce document. 
 
-
 **Contexte**  
 Ce manuel a été initialement conçu pour accompagner le cours "Cartographie avec R" 
 du Master 2 Géomatique, géodécisionnel, géomarketing et multimédia (G2M) de 
@@ -20,6 +15,7 @@ Un deuxième manuel centré sur la cartographie est disponible ici :
 [Cartographie avec R](https://rcarto.github.io/cartographie_avec_r/).
 
 
+
 ![](img/by-nc-sa.png)  
 La version en ligne de ce document est sous licence [Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/). 
 
@@ -30,12 +26,5 @@ La version en ligne de ce document est sous licence [Creative Commons Attributio
 
 Giraud, T. et Pecout, H. (2023). Géomatique avec R. https://doi.org/10.5281/zenodo.5906212
 
-```
-@misc{
-  author = {Giraud, Timothée and Pecout, Hugues},
-  doi = {10.5281/zenodo.5906212},
-  title = {{Géomatique avec R}},
-  url = {https://rcarto.github.io/geomatique_avec_r/},
-  year = {2023}
-}
-```
+
+

docs/01_package_sf.html

@@ -2,7 +2,7 @@
 <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" lang="fr" xml:lang="fr"><head>
 
 <meta charset="utf-8">
-<meta name="generator" content="quarto-1.3.433">
+<meta name="generator" content="quarto-1.3.450">
 
 <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=yes">
 
@@ -299,7 +299,7 @@
           <li class="sidebar-item">
   <div class="sidebar-item-container"> 
   <a href="./1999_georeferencement.html" class="sidebar-item-text sidebar-link">
- <span class="menu-text"><span class="chapter-number">A</span>&nbsp; <span class="chapter-title">Géoréferencement</span></span></a>
+ <span class="menu-text"><span class="chapter-number">A</span>&nbsp; <span class="chapter-title">Géoréferencement et digitalisation</span></span></a>
   </div>
 </li>
           <li class="sidebar-item">

docs/02_import_sf.html

@@ -2,7 +2,7 @@
 <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" lang="fr" xml:lang="fr"><head>
 
 <meta charset="utf-8">
-<meta name="generator" content="quarto-1.3.433">
+<meta name="generator" content="quarto-1.3.450">
 
 <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=yes">
 
@@ -313,7 +313,7 @@
           <li class="sidebar-item">
   <div class="sidebar-item-container"> 
   <a href="./1999_georeferencement.html" class="sidebar-item-text sidebar-link">
- <span class="menu-text"><span class="chapter-number">A</span>&nbsp; <span class="chapter-title">Géoréferencement</span></span></a>
+ <span class="menu-text"><span class="chapter-number">A</span>&nbsp; <span class="chapter-title">Géoréferencement et digitalisation</span></span></a>
   </div>
 </li>
           <li class="sidebar-item">
@@ -372,13 +372,12 @@ <h2 data-number="2.1" class="anchored" data-anchor-id="import"><span class="head
 <div class="cell">
 <div class="sourceCode cell-code" id="cb1"><pre class="sourceCode r code-with-copy"><code class="sourceCode r"><span id="cb1-1"><a href="#cb1-1" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a><span class="fu">library</span>(sf)</span></code><button title="Copier vers le presse-papier" class="code-copy-button"><i class="bi"></i></button></pre></div>
 <div class="cell-output cell-output-stderr">
-<pre><code>#&gt; Linking to GEOS 3.11.1, GDAL 3.6.4, PROJ 9.1.1; sf_use_s2() is TRUE</code></pre>
+<pre><code>#&gt; Linking to GEOS 3.11.1, GDAL 3.6.2, PROJ 9.1.1; sf_use_s2() is TRUE</code></pre>
 </div>
 <div class="sourceCode cell-code" id="cb3"><pre class="sourceCode r code-with-copy"><code class="sourceCode r"><span id="cb3-1"><a href="#cb3-1" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>com <span class="ot">&lt;-</span> <span class="fu">st_read</span>(<span class="st">"data/lot.gpkg"</span>, <span class="at">layer =</span> <span class="st">"communes"</span>)</span></code><button title="Copier vers le presse-papier" class="code-copy-button"><i class="bi"></i></button></pre></div>
 <div class="cell-output cell-output-stdout">
 <pre><code>#&gt; Reading layer `communes' from data source 
-#&gt;   `/home/hugues/Documents/5.Cours/geomatique_avec_r/data/lot.gpkg' 
-#&gt;   using driver `GPKG'
+#&gt;   `/home/tim/Documents/prj/geomatique_avec_r/data/lot.gpkg' using driver `GPKG'
 #&gt; Simple feature collection with 313 features and 12 fields
 #&gt; Geometry type: MULTIPOLYGON
 #&gt; Dimension:     XY
@@ -392,7 +391,7 @@ <h2 data-number="2.1" class="anchored" data-anchor-id="import"><span class="head
 <pre><code>#&gt; [1] "sf"         "data.frame"</code></pre>
 </div>
 </div>
-<p>Une couche géographique assignée dans un un objet avec la fonction <code>st_read()</code> est automatiquement stockée dans un objet <code>sf</code>.</p>
+<p>La fonction <code>st_read()</code> importe les couches géographiques au format <code>sf</code>.</p>
 <div class="callout callout-style-simple callout-note no-icon callout-titled">
 <div class="callout-header d-flex align-content-center">
 <div class="callout-icon-container">

docs/03_affichage_sf.html

@@ -2,7 +2,7 @@
 <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" lang="fr" xml:lang="fr"><head>
 
 <meta charset="utf-8">
-<meta name="generator" content="quarto-1.3.433">
+<meta name="generator" content="quarto-1.3.450">
 
 <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=yes">
 
@@ -335,7 +335,7 @@
           <li class="sidebar-item">
   <div class="sidebar-item-container"> 
   <a href="./1999_georeferencement.html" class="sidebar-item-text sidebar-link">
- <span class="menu-text"><span class="chapter-number">A</span>&nbsp; <span class="chapter-title">Géoréferencement</span></span></a>
+ <span class="menu-text"><span class="chapter-number">A</span>&nbsp; <span class="chapter-title">Géoréferencement et digitalisation</span></span></a>
   </div>
 </li>
           <li class="sidebar-item">