Module 4 Données vectorielles

Cette leçon est une introduction aux données spatiales vectorielles sous R. L’objectif principal de ce module est d’apprendre à créer, lire, interpréter et visualiser des données vectorielles30.

La section 4.1 expliquera comment créer des données vectorielles. Les sections 4.2-4.4 porteront sur des données vectorielles en format shapefile puisque celles-ci sont couramment utilisées. La section 4.5 vous familiarisera avec les données vectorielles en format geodatabase puisque celles-ci sont de plus en plus utilisées au sein de grandes organisations comme des ministères.


À la fin de ce module vous saurez:
  • Créer des données vectorielles et comprendre leur structure.
  • Lire un shapefile, explorer ses métadonnées et interpréter sa géométrie.
  • Lire une geodatabase, et explorer ses couches.
  • Visualiser des données vectorielles de type point, ligne et polygone.
  • Visualiser des données vectorielles par attribut.
  • Visualiser plusieurs données vectorielles au sein d’une même figure.
  • Transformer le système de coordonnées de référence de données vectorielles.


Vous utiliserez les bibliothèques suivantes:
  • sf
  • rgdal
  • mapview
  • leafsync
  • spData

Installez ces librairies si vous ne les avez pas:

install.packages(c('sf', 'rgdal', 'mapview', 'leafsync', 'spData'))


Vous apprendrez à utiliser les fonctions suivantes:
  • st_point(), st_multipoint()
  • st_linestring(), st_multilinestring()
  • st_polygon(), st_multipolygon()
  • st_sfc()
  • st_sf()
  • st_as_sf()
  • st_read()
  • st_write()
  • st_geometry_type()
  • st_crs()
  • st_bbox()
  • mapview()
  • st_transform()
  • latticeView()
  • as.factor()
  • levels()
  • class()
Vous utiliserez les données suivantes:

Dans la section leçon, vous utiliserez deux ensembles de données vectorielles.

Le premier ensemble contient des données shapefile relatives au réseau de pistes cyclables de la ville de Montréal et aux accidents routiers impliquant des bicyclettes.

Le second ensemble constitue une géodatabase contenant des données du Ministère de l’Éducation et de l’Enseignement Supérieur du Québec relatives aux établissements d’enseignement sur le territoire québécois.

Dans la section exercice, vous utiliserez les données vectorielles nz disponibles dans la bibliothèque spData.

  1. Le matériel pour ce cours est tiré du chapitre sur les données vectorielles du manuel Geocomputation with R (Lovelace, Nowosad, and Muenchow 2021) et du cours Introduction to Geospatial Raster and Vector Data with R (Wasser et al. (consulté le 1er mars 2020)) de l’organisme Data Carpentry. Data Carpentry développe et offre des formations variées et spécialisées sur le traitement et l’analyse de données. Ses formations s’adressent surtout aux chercheuses et chercheurs scientifiques, mais peuvent être consultées par quiconque car leur matériel est libre d’accès. N’hésitez donc pas à y jeter un coup d’œil.↩︎