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Category: Actualités

Carte de Flux sous R

Dans le cadre de mes travaux actuels, j'avais besoin d'avoir une idée des relation de l'Afrique de l'Ouest avec le reste du monde en termes d'échanges alimentaires. Plutôt que de faire un simple tableau avec les données d'export/import, je me suis dit "faisons une carte des flux avec des liaisons de taille proportionnelle à l'intensité de la variables". Voilà Voilà je me suis donc lancée là dessus …. sur R!

Les données que proviennent de la World Integrated Trade Solution , j'ai récupéré les valeurs des échanges alimentaires (Food Products) pour les imports/exports pour les 10 pays ayant le plus de poids.

Le code a été adapté de http://flowingdata.com/2011/05/11/how-to-map-connections-with-great-circles/

Voici donc mon code R:

# Création d'une carte de flux sous R

# Chargement des Packages
library(maps)
library(geosphere)

#Initialisation de l'espace de travail
setwd("D:/MyFolder")

#Importation des données
##un tableau comportant au moins 4 colonnes et n lignes correspondant aux n connections
##latitude du point d'origine
##longitude du point d'origine
##latitude du point de destination
##longitude du point de destination
## + une colonne supplémentaire dans le cas où 
##l'on souhaite des traits de taille proportionelle
##à la variable représentée

data<-read.csv("Export.csv", sep=";", dec=".", header=TRUE)

#Importation du fond de carte et mise en forme
map("world", fill=FALSE, boundary=TRUE,bg="white", lwd=1.5, col="lightslategrey")
map.axes()
map.scale(120,-70,ratio=FALSE, relwidth=0.10, cex.main=2)

#Ajout des lignes
##Création d'une palette de couleur

pal <- colorRampPalette(c("royalblue4", "royalblue"))
colors <- pal(10)

##ajout des lignes/connections
for (i in 1:10){
  lat_o<-data[i,1]
  long_o<-data[i,2]
  lat_d<-data[i,3]
  long_d<-data[i,4]
  val<-data[i,5]
  inter <- gcIntermediate(c(long_o, lat_o), c(long_d, lat_d), n=1000, addStartEnd=TRUE)
  lines(inter, col=colors[i],lwd=val)
}

## Finalisation de la mise en page
title("Exports Food Products for West Africa in 2011",font=3, family="serif")
legend("bottomleft",lty=1, col="royalblue",lwd=1,legend="60760 US$ Thousand",cex=1.25)

Et voici mon résultat pour les exports:

Rplot_Trade_Export

ChangeMatters : Interface de Visualisation des dynamiques de la végétation à partir de l’imagerie landsat

Voici une application découverte très récemment et qui s'avère être vraimenent intéréssante. Elle permet de visualiser la végétation à deux dates et de donner une carte de dynamique entre ces deux dates, le tout basé sur de l'imagerie Landsat!

Pour cela, il suffit juste :

  • d'entrer le lieu désiré
  • de spécifier le type de visualisation voulu (infra rouge, indice de végétation, couleur naturelle…)
  • et la période souhaitée

L'interface de visualisation est ensuite très bien faite :

ChangeMatter

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