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Utiliser R dans les traitements QGis 3

La plupart des logiciels SIG d’aujourd’hui, y compris ArcGIS, QGIS, GRASS et d’autres applications industrielles et open source, utilisent Python comme langage de script et de complément pour les plugins. Ce langage est aussi utilisé pour les besoins de programmation qui peuvent accroître les fonctions d’analyse spatiale et de traitement spatial.

Dans la suite de cette logique, une intégration récente du paquet statistique R a été réalisée pour son utilisation dans QGIS. Les utilisateurs peuvent accéder à la bibliothèque d’analyse spatiale de R (de plus en plus utilisée) dans le panneau de traitements.

Le fournisseur de traitements R dans Qgis

Bien que R soit essentiellement un ensemble de statistiques, son utilisation s’est étendue à un certain nombre de domaines, comme le traitement du langage naturel. Cette bibliothèque possède également de solides outils d’analyse spatiale, y compris l’analyse des distributions de points et la modélisation géostatistique bayésienne. Il peut lire et gérer une variété de données vectorielles et raster, y compris les fichiers shapefiles, NetCDF et GDAL.

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Travailler sur un catalogue d’images aériennes ou satellitaires avec QGis 3

Quand on dispose d’une couverture d’images aériennes ou satellitaires, géoréférencées il faut trouver un moyen efficace d’accéder au images individuelles pour, par exemple, procéder à la numérisation d’entités géographiques.

Avec QGis 3 on dispose d’un outil puissant, l’index des tuiles. Il permet de créer une couche avec les emprises des images individuelles avec un lien vers les fichiers image.

Sur cette couche , on peut définir une action déclenchée sur le clic de la souris sur une emprise, pour charger directement l’image concernée dans la fenêtre cartographique.

Voici le mode opératoire.

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Migration ArcGis vers QGis: les données

Dans l’article précédent (Cohabitation ArcGis-QGis: les données vecteur ) nous avons vu comment utiliser les données d’ArcGis (shapefile, geodabase personnelle et geodatabase fichier) dans QGis. Dans cet article nous allons voir l’étape suivante, c’est à dire la migration de ces formats vers des formats plus en accord avec l’architecture autour de QGis.

Nous allons essayer de répondre à deux questions:

  • vers quel format migrer vos données?
  • avec quel(s) outil(s) effectuer cette migration?
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Cohabitation ArcGis-QGis: les données vecteur

De plus en plus d’utilisateurs d’ArcGis sont tentés par le passage vers QGis. Ce passage se fait généralement en deux étapes: une première étape où l’on fait cohabiter les deux logiciels, pour appréhender les possibilités de QGis et se familiariser avec les modes opératoires, puis une deuxième étape de migration à proprement parler avant l’abandon plus ou moins définitif d’ArcGis.

Dans cet article nous verrons comment faire cohabiter les deux logiciels, au niveau des données vecteur. Dans l’article suivant nous verrons comment migrer définitivement les données vers des formats mieux adaptés à QGis.

Nous aborderons ici les trois principaux formats vecteur d’ArcGis: les shapefiles, les geodatabases personnelles et les geodatabases fichier.

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Migrer un script R de QGis vers RStudio

La possibilité d’exécuter des scripts R dans QGis est bien pratique. Par contre, si on démarre avec R ce n’est pas l’environnement le plus facile. Modifier quelques instructions d’un modèle de script ne pose pas trop de problèmes, mais écrire un script plus compliqué vaut bien la peine de travailler avec un environnement plus complet, tel que R Studio. La possibilité d’exécuter les lignes pas à pas, l’accès au contenu des variables, la fenêtre des graphiques, bref, la disponibilité d’un véritable environnement de développement est un atout pour tout débutant.

Le premier problème auquel on est confronté, quand on a un modèle de script sous QGis et que l’on veut l’utiliser et modifier dans RStudio est l’accès aux données. L’interface de QGis avec les scripts R se fait à travers les lignes de code précédées par des ##:

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Installation de postgresql/postgis et geoserver sur Ubuntu 18

Cet article est destiné surtout aux utilisateurs Windows qui se retrouvent, à un moment donné, confrontés au besoin d’installer Postgresql et geoserver sur un serveur Linux.

A un moment donné, il faut bien faire le saut entre son PC et un véritable serveur. Une fois installé (postgresql et geoserver) l’administration et le travail se fgeront à distance avec les mêmes outils que sur le PC: pgAdmin pour Postgresql et l’interface WEB pour Geoserver.

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QGis 3.8 et GRASS 7: les traitements affichent une erreur « cet algorithme ne peut pas être lancé »

Si vous avez installé la version 3.8 de QGis vous aurez une mauvaise surprise en essayant d’exécuter des traitements GRASS:

Mais c’est surtout quand vous essayez de corriger l’erreur en vous basant sur le texte du message que la surprise est encore plus mauvaise:

L’option de configuration du répertoire de GRASS 7 a disparu.

C’est en essayant de voir pourquoi le répertoire indiqué dans le message (grass-7.6.0 ) ne contenait pas des modules valides que je me suis aperçu que le répertoire de GRASS dans cette version de l’installateur QGis est nommé « grass76« .

Pour résoudre le problème et, à nouveau, pouvoir exécuter les traitements GRASS, il suffit de renommer le répertoire grass76 en grass-7.6.0 (c:/Programmes/QGis3.8/apps/grass/grass-7.6.0)

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Une fonction PL/pgsql pour l’analyse exploratoire de données spatiales avec des polygones de Voronoï

L’analyse exploratoire des données spatiales est une étape incontournable dans les processus d’analyse spatiale.

Un des outils pour cette exploration est la construction des polygones de Voronoï. (Voir Analyse exploratoire des données pour la géostatistique:les diagrammes de Voronoï)

Si l’extension Geostatistical Analyst d’ArcGis permet une grande variété d’affichages d’une couche de polygones de Voronoï, avec QGis on est limités au simple affichage des polygones et des valeurs de l’attribut analysé. Ce qui manque c’est les différents affichages correspondant à des statistiques locales.

Dans un précédent article (Calculer des moyennes locales sur des polygones de Voronoï avec Qgis), qui commence à dater, nous avions donné les moyens d’afficher la vue « Moyenne » des polygones: Pour chaque polygone on recherche les polygones qui ont un côté ou un vertex commun avec lui, puis on calcule la moyenne d’un attribut pour cet ensemble (la moyenne du polygone central plus les valeurs des polygones adjacents). C’est cette moyenne qui est affectée au polygone au lieu de la valeur originale de l’attribut..

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QGis 3.8, HotSpot Analysis Plugin et PySal

Tout d’abord, la date: on est le 26 juin 2019.

J’ai eu des problèmes pour installer le plugin HotSpot Analysis et le plus dur quand on cherche sur le net c’est qu’on tombe pelle mêle sur des solutions du mois dernier et d’il y a 10 ans. Mais il faut un travail de détective pour savoir de quand elles datent.

Donc, si vous êtes en 2025, il est fort probable que les solutions que je propose dans cet article ne soient plus les bonnes…

Le plugin HotSpot Analysis est une bonne alternative pour la cartographie d’auto-correlations spatiales. Par contre, il souffre, actuellement d’un manque de « finition » dans son processus d’installation et d’un petit retard de maintenance. Continuer la lecture de « QGis 3.8, HotSpot Analysis Plugin et PySal »

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Postgresql et PL/pgsql: une petite initiation aux fonctions

PL/pgsql est un puissant langage de script SQL fortement influencé par PL/SQL, le langage de procédure stocké distribué avec Oracle. Il est inclus dans la grande majorité des installations de PostgreSQL comme une partie standard du produit, donc il ne nécessite aucune configuration pour être utilisé.
PL/pgsql a aussi un petit côté secret . Les développeurs PostgreSQL ne veulent pas que vous sachiez que c’est un langage de développement SQL à part entière, capable de faire à peu près tout dans la base de données PostgreSQL.
Pourquoi est-ce un secret ? Pendant des années, PostgreSQL n’a pas prétendu avoir des procédures stockées.
Les fonctions PL/pgsql ont été conçues à l’origine pour retourner des valeurs scalaires et étaient destinées à des tâches mathématiques simples et à une manipulation triviale de chaînes.
Au fil des ans, PL/pgsql a développé un ensemble riche de structures de contrôle et a acquis la capacité d’être utilisé par les déclencheurs (triggers), opérateurs et index. En fin de compte, les développeurs ont été contraints d’admettre à contrecœur qu’ils avaient un système complet de développement de procédures stockées entrer leurs mains.
En cours de route, l’objectif de PL/pgsql a changé de fournir des fonctions scalaires simplistes vers la fourniture d’une structure de contrôle complète. La liste complète de ce qui est disponible dans la version actuelle se trouve à http://www.postgresql.org/docs/current/static/plpgsql-overview.html.

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