R. Integrating QGIS and R: A stratified sampling example. Oct 31, 2015 QGIS, a cross-platform free and open-source software, has become one of the leading GIS in the market in recent years.
Thanks to the work of an active group of developers, QGIS provides geoprocessing modules similar to standard tools found in privative GIS, supports most of the vector and raster file formats and provides an interface to databases such as PostgreSQL/PostGIS, SpatiaLite and MySQL. One of the most compelling features of QGIS is its integration with other open-source GIS and statistical packages. Currently, QGIS supports SAGA, Orfeo Toolbox, GRASS GIS and R, which greatly expands QGIS’ core functionality. Mapping the 1854 Cholera Outbreak. Edouard-legoupil.github. R is a programming language and a software environment for statistical computing and graphics.
The first version of R has been released in 1997! The capabilities of R are extended through user-created packages, which allow specialized statistical techniques, graphical devices, import/export capabilities, reporting tools. Spatial-analyst.net. Carnet (neo)cartographique. Camarades cartographes.
Si vous aimez les cartes thématiques. Si vous aimez gagner du temps dans votre travail. Si les variables visuelles n’ont pas de secret pour vous. Si vous êtes un peu geek sur les bords. Et si vous voulez défendre les logiciels libres. Initialement dédié à la statistique, le langage R possède aujourd’hui une série de fonctionnalités permettant de réaliser la plupart des représentations cartographiques usuelles en géographie. Qu’est ce que R ? R ( est un langage de programmation dédié à l’analyse statistique. Environnement de travail Rstudio ( est un environnement de travail permettant d’écrire du code R. Le package cartography Le package “cartography” permet de créer des cartes thématiques dans l’environnement de R. Comment ca marche ? L’installation du package s’effectue en tapant la ligne suivante : install.packages("cartography") Le chargement des packages utiles s’écrit facilement L’import des données s’effectue de la façon suivante. Géocoder en masse avec R et sans Google Maps.
Il existe différentes solutions pour géocoder des adresses ou des lieux avec R.
Les plus fréquemment citées sont basées sur des services commerciaux et utilisent des données non libres. D’autres utilisent des logiciels libres et des données libres (OpenStreetMap). La nature commerciale / non commerciale, libre / non libre d’une solution a des implications sur la construction et la diffusion des données géocodées. Je propose ici une petite revue des différentes possibilités de géocodage dans R et une proposition de package. Google & Co La solution la plus connue passe par l’utilisation du package ggmap. Standard Usage Limits Users of the standard API: – 2,500 free requests per day – 10 requests per secondTerms of Use Restrictions “The Google Maps Geocoding API may only be used in conjunction with a Google map; geocoding results without displaying them on a map is prohibited.(…)” (Google Maps Geocoding API Usage Limits ) OpenStreetMap & open source Le package photon Exemple d’utilisation :
Package SpatialPosition. Outils » OASIS. Exploratory Data Analysis. Installing R: R Programming Tutorial for Beginners Course - Part 1. Deux ateliers R : deux présentations. Deux ateliers méthodologiques sur R ont eu lieu à Toulouse en Mai dernier.
La première séance était une séance d’initiation, de discussion et de présentation autour de R tandis que la seconde portait sur l’utilisation de R pour l’analyse de réseau. Ci-dessous, nous mettons à disposition les supports qui ont alimenté la discussion lors de ces rencontres en petits comités. Un peu de temps a passé depuis ces ateliers mais le contenu est toujours d’actualité (sauf le lien pour télécharger les documents). Il est à noter que le nombre de packages CRAN a bien évolué depuis, passant de 5531 au 12 mai 2014 à 5894 au 17 septembre 2014! Le premier support donne un aperçu d’ensemble de R: R comme langage interprété, comme système d’exploration interactif, comme environnement de programmation. Le second est une présentation sommaire des différents packages permettant de faire de l’analyse de réseau avec R.
Intro-spatial-rl.pdf. 4. Lesson: Spatial Statistics — The Free Quantum GIS Training Manual 1.0 documentation. Note Lesson developed by Linfiniti and S Motala (Cape Peninsula University of Technology) Spatial statistics allow you to analyze and understand what is going on in a given vector dataset.
QGIS includes several standard tools for statistical analysis which prove useful in this regard. The goal for this lesson: To know how to use QGIS’ spatial statistics tools. Follow along: Create a Test Dataset In order to get a point dataset to work with, we’ll need a point dataset. To do so, you’ll need a polygon dataset defining the extents of the area you want to create the points in. We’ll use the area covered by streets. Create a new empty map.Add the roads_33S layer from the exercise_data/projected_data directory, as well as the srtm_41_19.tif raster found in exercise_data/raster/SRTM/.Use the Convex hull(s) tool (available under ) to generate an area enclosing all the roads: A Spatial Data Analysis GUI for R. ElementR.