Nous allons travailler ici sur un jeu de données assez connu en analyse spatiale – le jeu de données « meuse » – de manière à réintroduire un certain nombre de concepts à ceux qui voudraient se lancer dans de la modélisation linéaire de données spatialisées et dans de l’interpolation spatiale. Ce cas d’étude sera traité sous En savoir plus surModélisation linéaire de données spatialisées sous R[…]
Visualiser ses données, c’est un peu THE partie la plus importante dans la gestion d’un projet (on parle souvent de « Data Visualisation » ou Dataviz »). Que ce soit en amont pour comprendre un peu comment sont agencées les données ou en aval pour qu’un décideur soit à même de prendre une décision en toute connaissance de En savoir plus surVisualisation de données avec R et Shiny[…]
Paramétrage de QGIS et de R La présentation de QGIS n’est plus à faire ! Cette plateforme open-source est maintenant largement utilisée dans de nombreux domaines pour visualiser, exploiter et traiter des données spatialisées. Les fonctions de traitement inhérentes à QGIS en plus de toutes celles des systèmes d’information géographique associés (SAGA, GRASS…) via le En savoir plus surFaire le lien entre R et QGIS : Intégrer ses propres algorithmes écrits sous R dans QGIS[…]
Construire un variogramme théorique L’intérêt des variogramme dans les études d’Agriculture de Précision a largement été mise en avant dans un post précédent. C’est effectivement un outil très utile pour étudier la variabilité spatiale des données spatiales agronomiques et environnementales. Ce post met en avant un jeu de données qui a été créé en suivant En savoir plus surCréation de variogrammes avec R[…]