Introduction

Objet

L6ECSIG Construction et utilisation des SIG 2025/26

(Gr. 6 et , Jeudi 16h30 - 19h30 Salle 217 sur le campus de Clignancourt)

L’idée du cours est de consolider les acquis de la L2 et de familiariser les étudiants à Arcgis pro et au codage avec R (une plateforme de versioning très utilisée.)

La thématique utilisée est Commune pauvre et/ou riche ?

Données

limites communes dans OSM
carreaux filosofi 200 m (données infra communales)
données ofgl (données communales)

Déroulé

Code

data <- read.csv("data/deroule.csv", header = T, fileEncoding = "UTF-8")
knitr::kable(data)

num	date	détail.prévu	exercice.pts
TD1	29.01.26	Recherches de données	3
TD2	05.02.26	Géoréférencement	1
TD3	12.02.26	Traitements vectoriels	2
TD4	19.02.26	traitements rasters	1
TD5	26.02.26	MNS et MNT	1
TD6	12.03.26	Jointures attributaires et spatiales	2
TD7	19.03.26	Réseaux	NA
TD8	26.03.26	Markdown + structure projet ET objets dans R : vecteurs et dataframe	NA
TD9	02.04.26	intégrer des données spatiales : format gpkg	NA
TD10	09.04.26	Géotraitement	NA
TD11	16.04.26	Résultat (affichage carte) + oral de présentation des projets (5 mn par groupe)	NA
TD12	07.05.26	Rendu de projet (aucun retard toléré) + révisions partiel	NA

Evaluation

régime du contrôle continu,

Deux notes :

une partiel
une note maison (+ les exercices pour moitié de la note maison)

Le partiel sera sur machine d’une durée de 1h30 : - un exercice sous Arcgis Pro (10 pt) - et un autre sous R(10 pt) (avec un rendu en .pdf)

Données

Il s’agit de vos données pour la commune choisie. Principalement :

OFGL
Filosofi
communes choisies

Code

choix <- read.csv("data/codeINSEEetudiant.csv")
choix <- c(choix$choix.de.la.commune..code.INSEE., choix$choix.de.la.commune..code.INSEE..1)
# on enlève les NA et les villes identiques
choix <- unique(choix[!is.na(choix)])
choix <- c(choix,93010)
write.table(choix, "data/choix.csv", fileEncoding = "UTF-8", row.names = F, col.names = F)

35 communes

Récupération des carreaux 200 m pour les communes

Code

library(sf)
filosofi <- st_read("data/gros/carreaux_200m_met.gpkg", quiet=T)
filosofi$dpt <- substring(filosofi$lcog_geo,1,2) 
dpt <- unique(substring(choix, 1,2)) 
choisir <- function(dpt){
  data <- filosofi [grep(dpt, filosofi$dpt),]
  st_write(data  , "data/gros/construction.gpkg", dpt, delete_layer = T, quiet=T)
}
res <- lapply(dpt, choisir)

Attention au 97, il faut prendre un autre fichier filosofi

Code

library(sf)

Linking to GEOS 3.13.1, GDAL 3.11.4, PROJ 9.7.0; sf_use_s2() is TRUE

Code

mart <- st_read("data/gros/carreaux_200m_mart.gpkg", quiet=T)
mart <- mart [mart$lcog_geo == choix [2],]
st_write(mart,"data/gros/construction.gpkg", "97", delete_layer = T)

Deleting layer `97' using driver `GPKG'
Writing layer `97' to data source `data/gros/construction.gpkg' using driver `GPKG'
Writing 515 features with 34 fields and geometry type Polygon.

Cartographie

Code

library(sf)
library(mapsf)
st_layers("data/gros/construction.gpkg")

Driver: GPKG 
Available layers:
   layer_name geometry_type features fields              crs_name
1          73       Polygon    16387     35 RGF93 v1 / Lambert-93
2          93       Polygon     4238     35 RGF93 v1 / Lambert-93
3          31       Polygon    42359     35 RGF93 v1 / Lambert-93
4          95       Polygon     8763     35 RGF93 v1 / Lambert-93
5          64       Polygon    38211     35 RGF93 v1 / Lambert-93
6          44       Polygon    45780     35 RGF93 v1 / Lambert-93
7          69       Polygon    28758     35 RGF93 v1 / Lambert-93
8          92       Polygon     3288     35 RGF93 v1 / Lambert-93
9          28       Polygon    17735     35 RGF93 v1 / Lambert-93
10         78       Polygon    15076     35 RGF93 v1 / Lambert-93
11         33       Polygon    54580     35 RGF93 v1 / Lambert-93
12         50       Polygon    41602     35 RGF93 v1 / Lambert-93
13         49       Polygon    38684     35 RGF93 v1 / Lambert-93
14         72       Polygon    36668     35 RGF93 v1 / Lambert-93
15         63       Polygon    29873     35 RGF93 v1 / Lambert-93
16         94       Polygon     4207     35 RGF93 v1 / Lambert-93
17         13       Polygon    32947     35 RGF93 v1 / Lambert-93
18         60       Polygon    20282     35 RGF93 v1 / Lambert-93
19         59       Polygon    45594     35 RGF93 v1 / Lambert-93
20         91       Polygon    12033     35 RGF93 v1 / Lambert-93
21         75       Polygon     2036     35 RGF93 v1 / Lambert-93
22    commune       Polygon       34      2 RGF93 v1 / Lambert-93
23         97       Polygon      515     34 RGAF09 / UTM zone 20N

Code

couches <- st_layers("data/gros/construction.gpkg")
# 23
couches <- couches$name
couches <- couches [couches != '97']
couches <- couches [couches != 'commune']
union <- NULL
for (c in couches){
  tmp <- st_read("data/gros/construction.gpkg", c, quiet=T)
  tmp <- st_union(tmp$geom)
  tmp <- st_as_sf(tmp)
  union <- rbind(tmp,union)
}
union <- st_convex_hull(union)
dpt <- st_read("data/departements.geojson", quiet=T)
dpt <- st_transform(dpt, 2154)
dptSel <- dpt [dpt$code %in% couches,]

Code

mf_map(dpt, col = "wheat", border="grey")
mf_map(union, col = "pink", border = NA, add = T)
mf_label(dptSel, var = "nom", cex = 0.6, overlap = F, col ="red")
mf_layout("Choix étudiants hors Martinique", "Insee 2019\nCours L6ECSIG")

Ressources

Argis, learn arcgis

R la base

Données communales

Requeteur de carreaux sur site IDF

data.gouv

insee