RCarto

Formation

Bienvenue

Ce site rassemble les supports de la formation R pour la Cartographie et les SIG.

La formation vous permettra d’analyser et visualiser des données géographiques avec R, en passant des fondamentaux — objets spatiaux, choroplèthes, projections, raster — jusqu’au géotraitement avancé et à l’interpolation spatiale. Tout le cours est construit autour de ggplot2 comme outil de visualisation unique, et de données réelles : transactions immobilières à Londres, annonces Airbnb à Paris, MNT du Liban et de la Corse.

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Programme

Les fondamentaux

Introduction

Pourquoi les SIG ? Types de données, environnement R/RStudio.

Objets Spatiaux

Types géométriques, objets sf, premières cartes avec ggplot2.

Choroplèthes

Classification (Jenks, quantiles, écart-type), palettes séquentielles, divergentes et catégorielles.

Systèmes de Coordonnées

SCR géographiques vs projetés, reprojection, comparaison de projections.

Données Raster

Introduction aux MNT, packages terra et stars, geom_spatraster().

Géotraitement et Analyse Spatiale

Géotraitement — Londres

Jointure spatiale, zones tampons, intersection, distance, voisinage — données immobilières londoniennes.

Exercice → Paris Airbnb

Indices Topographiques

Recadrage, pente, reclassification raster — Liban comme démonstration.

Exercice → Corse

Interpolation Spatiale

IDW (Pondération Inverse à la Distance) et heatmaps — prix immobiliers à Londres.

Exercice → Paris Airbnb

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Prérequis

• R (≥ 4.3) et RStudio installés
• Notions de base de R (data frames, fonctions)
• Packages à installer avant la formation :

install.packages(c(
  # Données vectorielles
  "sf",
  "spData",             # jeux de données géographiques d'exemple

  # Données raster
  "terra",
  "stars",
  "tidyterra",          # geom_spatraster() — terra + ggplot2

  # Visualisation
  "ggplot2",
  "patchwork",          # assembler plusieurs graphiques

  # Palettes et mise en forme
  "viridis",
  "RColorBrewer",
  "scales",
  "ggspatial",          # flèche nord et barre d'échelle

  # Manipulation de données
  "dplyr",
  "classInt",           # méthodes de classification choroplèthe

  # Données géographiques
  "rnaturalearth",
  "rnaturalearthdata",
  "maps",

  # Analyse spatiale
  "spdep",              # poids spatiaux et voisinage
  "gstat",              # interpolation IDW
  "exactextractr",      # statistiques zonales raster → polygones

  # Cartes interactives
  "leaflet",

  # Cartographie thématique
  "mapsf"
))

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Formatrice

Dr. Elisabetta Pietrostefani
Directrice Adjointe, Geographic Data Science Lab — Université de Liverpool
Chercheuse Associée, London School of Economics & Political Science
Co-Directrice, Imago : Data Service for Imagery