Le package raster

Visualiser des données géospatiales avec R

Charlotte Wickham

Assistant Professor at Oregon State University

Les data frames conviennent mal aux données spatiales

head(preds)

        lon      lat predicted_price
1 -123.3168 44.52539        258936.2
2 -123.3168 44.52740        257258.4
3 -123.3168 44.52940        255543.1
4 -123.3168 44.53141        253791.0
5 -123.3168 44.53342        252002.4
6 -123.3168 44.53542        250178.7

Aucune info de SCR
Stockage inefficace
Affichage inefficace

Une meilleure structure pour les données raster

Matrice de données + infos sur la grille + SCR

Le package raster

sp offre certaines classes raster :
- SpatialGrid, SpatialPixels, SpatialGridDataFrame, SpatialPixelsDataFrame
Mais raster est préférable :
- Import de rasters plus simple
- Les grands rasters ne sont pas chargés en mémoire
- Fonctions pour les opérations sur rasters
Utilise aussi S4 et, au besoin, les mêmes fonctions

raster fournit des méthodes d'impression pour les objets sp

library(sp)
countries_spdf

An object of class "SpatialPolygonsDataFrame"
Slot "data":
                      name iso_a3 population         gdp                  region
1              Afghanistan    AFG   28400000    22270.00  
2                   Angola    AGO   12799293   110300.00  
3                  Albania    ALB    3639453    21810.00  
...
Slot "proj4string":
CRS arguments:
 +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0

raster fournit des méthodes d'impression pour les objets sp

library(raster)
countries_spdf

class       : SpatialPolygonsDataFrame 
features    : 177 
extent      : -180, 180, -90, 83.64513  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 ...
variables   : 6
names       :        name, iso_a3, population,         gdp, 
min values  : Afghanistan,    -99,        140,       16.00, 
max values  :    Zimbabwe,    ZWE, 1338612970, 15094000.00, ...

Passons à la pratique !

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