Cartes géospatiales avec sf

Créer des tableaux de bord avec shinydashboard

Png Kee Seng

Researcher

Introduction à sf

Utiliser sf pour créer des cartes géospatiales
- Abréviation de « simple features »
Une visualisation sf se crée toujours en couches
- Comme des couches de coups de pinceau sur une toile blanche
- Nous n'approfondirons pas les visualisations géospatiales

Coups de pinceau sur une toile blanche.

¹ Image par rawpixel.com sur Freepik

Importer la bibliothèque et les données géospatiales

Importer sf et tidyverse
Utiliser st_read() et st_as_sf() pour lire des fichiers Keyhole Markup Language (KML)
- london_poly : limites géospatiales de Londres
- london_loop : trajet (presque) circulaire autour de Londres
- london_capital : trajet circulaire reliant des parties du centre de Londres
- listings_geo : coordonnées des annonces Airbnb

library(sf)
library(tidyverse)

london_poly <- st_read("../data/london_boroughs_boroughs_kml.kml",
                            drivers = "KML", quiet=TRUE)

london_loop <- st_read("../data/London-Loop-SWC-Walk-L24.kml",
                       drivers = "KML", quiet=TRUE)

london_capital <- st_read("../data/Capital-Ring-SWC-Walk-L23.kml",
                          drivers="KML", quiet=TRUE)

listings_geo <- st_as_sf(listings,
                         coords = c("longitude", "latitude"))

Différents types d'objets sf : MULTIPOLYGON

london_poly$geometry

Ensemble de géométries pour 33 entités 
Type de géométrie : MULTIPOLYGON

Dimension :     XY
Boîte englobante :  xmin: -0.508813 ymin: 51.28691 ...
CRS géodésique :  WGS 84
5 premières géométries :
MULTIPOLYGON (((-0.183361 51.66868, -0.183383 5...
MULTIPOLYGON (((0.158044 51.50904, 0.156309 51....
MULTIPOLYGON (((-0.212138 51.55558, -0.212689 5...
MULTIPOLYGON (((0.076463 51.431, 0.075932 51.43...
MULTIPOLYGON (((-0.140804 51.56946, -0.14081 51...

Polygone aléatoire à 10 côtés.

Polygone aléatoire à 15 côtés.

Différents types d'objets sf : LINESTRING

london_loop$geometry

Ensemble de géométries pour 1 entité 
Type de géométrie : LINESTRING
Dimension :     XYZ
Boîte englobante :  xmin: -0.499406 ymin: 51.29375 xmax: 0.257656 ymax: 51.67563
z_range :       zmin: 0 zmax: 174
CRS géodésique :  WGS 84
LINESTRING Z (0.236477 51.48095 1, 0.235149 51....

Idem pour london_capital

Différents types d'objets sf : POINT

listings_geo$geometry

Ensemble de géométries pour 69351 entités 
Type de géométrie : POINT
Dimension :     XY
Boîte englobante :  xmin: -0.5236 ymin: 51.27248 xmax: 0.30515 ymax: 51.70893
CRS :           NA
5 premières géométries :
POINT (-0.05396 51.52874)
POINT (-0.1127 51.56861)
POINT (-0.07426 51.52851)
POINT (-0.10484 51.52478)
POINT (-0.20004 51.51464)

Tracer des polygones avec plot()

Utiliser st_geometry() pour créer des polygones
Utiliser plot()
Remplir chaque polygone avec une couleur différente via col

plot(st_geometry(london_poly), axes=TRUE, 
                border=grey(0.2, 0.5))

plot(st_geometry(london_poly), 
        col = sf.colors(length(london_poly$Name), 
                        categorical = TRUE), 
        axes=TRUE, border=grey(0.2, 0.5))

Tracés multipolygones sans remplissage de couleur.

Tracés multipolygones avec remplissage de couleur.

Tracer des lignes avec plot()

Utiliser st_geometry() pour créer des polylignes pour london_loop
- Régler add à TRUE
- Changer col en bleu
Faire de même pour london_capital

plot(st_geometry(london_loop),

        add=TRUE,

        col="blue")

plot(st_geometry(london_capital), 
        add=TRUE, 
        col="darkgreen")

Carte avec un trajet circulaire.

Carte avec deux trajets circulaires.

Tracer des points avec plot()

Ajouter des points avec st_geometry()

plot(st_geometry(listings_geo), add=TRUE, col='red')

Tracé de points sf.

Tracer des polygones avec ggplot()

On peut utiliser ggplot() pour superposer des couches sf
Il faut faire correspondre le système de référence de coordonnées (CRS) des deux couches

Carte géospatiale créée avec ggplot.

num_listings <- listings %>% 
  group_by(neighbourhood) %>%
  summarize(`Number of listings` = n(),
            longitude = mean(longitude),
            latitude = mean(latitude),
            .groups = "drop") %>%

  st_as_sf(coords = c("longitude", "latitude"))

st_crs(num_listings) <- st_crs(london_poly)

ggplot_map <- ggplot(london_poly) + 
  geom_sf(aes(fill = Name)) +

  geom_sf_label(data=num_listings, 
              aes(label=`Number of listings`)) +
  theme_classic()

Passons à la pratique !