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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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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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Tutoriel classification d’images avec QGis: 2.3- Les filtres spatiaux

Les filtres spatiaux représentent une autre méthode de traitement numérique utilisées pour le rehaussement d’une image. Ces filtres sont conçus de façon à faire ressortir ou à supprimer des caractéristiques spécifiques d’une image en se basant sur leur fréquence spatiale. La fréquence spatiale est liée au concept de texture. Elle fait référence à la fréquence de variation des différents tons qui apparaissent dans une image. Les régions d’une image où la texture est « rugueuse » sont les régions où les changements dans les tons sont abrupts; ces régions ont une fréquence spatiale élevée. Les régions « lisses » ont une variation des tons qui est plus graduelle sur plusieurs pixels; ces régions ont une fréquence spatiale faible. La méthode de filtrage spatial consiste à déplacer une « fenêtre » d’une dimension de quelques pixels (ex. : 3 sur 3, 5 sur 5, etc.) au-dessus de chaque pixel de l’image. On applique alors un traitement mathématique utilisant les valeurs des pixels sous la fenêtre et on remplace la valeur du pixel central par le résultat obtenu. La fenêtre est déplacée le long des colonnes et des lignes de l’image, un pixel à la fois, répétant le calcul jusqu’à ce que l’image entière ait été filtrée. En modifiant le calcul effectué à l’intérieur de la fenêtre, il est possible de rehausser ou de supprimer différents types de caractéristiques présents dans une image.

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Imprimer des cartes web avec geoserver : évitez le plugin!

Nous verrons ici comment mettre en place une solution pour générer des pdf pour impression à partir d’une page de cartographie interactive, la page codée en OpenLayers 4 et le serveur avec Geoserver 2.14.

En principe, à lire la doc de Geoserver, tout devait être très simple: installation du plugin Print de Geoserver, test de l’install, configuration et c’est tout.

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Tutoriel classification d’images avec ArcMap: 2.5- Exploration des données

Les données de bandes multispectrales différentes ont souvent une corrélation très élevée et contiennent de l’information similaire. Par exemple, les capteurs de la bande 4 et 5 de Landsat MSS (vert et rouge respectivement) produisent des images d’apparence visuelle très semblable étant donné que la réflectance pour le même type de surface est presque identique. Des transformations d’images basées sur des traitements statistiques complexes des données multispectrales peuvent être utilisées pour réduire la redondance des données et la corrélation entre les bandes. L’analyse des composantes principales est une transformation de ce genre. Le but de cette transformation est de réduire le nombre de dimensions (nombre de bandes) et de produire une compression de l’information de plusieurs bandes dans un nombre plus restreint de bandes. Les « nouvelles » bandes qui résultent de cette compression statistique sont appelées composantes. Ce procédé vise à maximiser (statistiquement) la quantité d’information (ou variance) des données originales dans un nombre restreint de composantes. Par exemple, l’analyse des composantes principales, peut transformer des données provenant de sept bandes du capteur TM/Landsat (Thematic Mapper) de façon à ce que les trois principales composantes de la transformation contiennent plus de 90% de l’information contenue dans les sept bandes initiales. L’interprétation et l’analyse de ces trois composantes, en les combinant visuellement ou numériquement, est plus simple et plus efficace que l’utilisation des sept bandes initiales. L’analyse des composantes principales ou d’autres transformations complexes peuvent être utilisées comme techniques de rehaussement visuel pour faciliter l’interprétation ou pour réduire le nombre de bandes qui seront fournies comme données d’entrée à une procédure de classification numérique.

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Ajouter Orfeo Toolbox dans QGis 3.X

Si vous avez utilisé le fournisseur de traitements Orfeo TB avec QGis 2.X et que vous le cherchez dans la nouvelle version 3, vous serez déçus. En effet, la réécriture du plugin Orfeo a pris un peu plus de temps que prévu et il ne fait plus partie des plugins installés par défaut.

Il reviendra, une fois tous les tests effectués. Mais en attendant, vous n’êtes pas obligés de vous en passer. Vous pouvez installer Orfeo dans la version 3, mais manuellement.

Voici la démarche à suivre.

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Tutoriel classification d’images avec ArcMap: 2.4- Création d’une image composite

Comme nous l’avons vu précédemment, les données satellitaires sont fournies sous forme d’images individuelles contenant chacune les valeurs correspondantes à une bande .

Pour que la classification d’image prenne en compte les valeurs de plusieurs bandes, il est nécessaire de créer un nouveau raster contenant les bandes souhaitées pour la classification. Vous pouvez choisir un nombre de bandes quelconque, mais au niveau de l’affichage vous ne pourrez sélectionner que trois bandes qui seront affichées en tant que bande rouge, verte et bleue, même si les bandes présentes ne correspondent pas à ces trois bandes.

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Tutoriel classification d’images avec QGis: 2.2- Rehaussement des images

Pour commencer il faut bien comprendre que l’on applique le rehaussement des images afin de faciliter l’interprétation visuelle et la compréhension des images. Le rehaussement ne va pas changer les valeurs radiométriques des objets présents dans l’image, il va juste permettre à un observateur une meilleure vision de ces objets. Cette étape, donc, ne sert qu’à aider l’utilisateur à définir les échantillons d’apprentissage et les signatures à utiliser dans la classification.

Les images numériques ont l’avantage de nous permettre de manipuler assez facilement les valeurs enregistrées pour chaque pixel. Même s’il est possible d’effectuer les corrections radiométriques pour les effets de l’illumination solaire, les conditions atmosphériques et les caractéristiques des instruments utilisés avant de distribuer les images aux usagers, il peut s’avérer que l’image ne soit pas à son meilleur pour l’interprétation visuelle. Les systèmes de télédétection, et spécialement ceux qui utilisent une plate-forme spatiale, doivent être conçus de façon à pouvoir traiter les différents niveaux d’énergie propres aux cibles et à leur environnement, susceptibles d’être rencontrés dans une utilisation normale. Cette variation importante dans la réponse spectrale des différents types de cibles (ex. : forêt, désert, neige, eau, etc.) rend impossible l’application d’une correction radiométrique générale capable d’optimiser le contraste et les niveaux d’intensité dans chacune des conditions. Il faut donc faire un ajustement différent des tons en fonction de l’utilisation et de l’état de chacune des images.

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Tutoriel classification d’images avec ArcMap: 2.3- Les filtres spatiaux

Les filtres spatiaux représentent une autre méthode de traitement numérique utilisées pour le rehaussement d’une image. Ces filtres sont conçus de façon à faire ressortir ou à supprimer des caractéristiques spécifiques d’une image en se basant sur leur fréquence spatiale. La fréquence spatiale est liée au concept de texture. Elle fait référence à la fréquence de variation des différents tons qui apparaissent dans une image. Les régions d’une image où la texture est « rugueuse » sont les régions où les changements dans les tons sont abrupts; ces régions ont une fréquence spatiale élevée. Les régions « lisses » ont une variation des tons qui est plus graduelle sur plusieurs pixels; ces régions ont une fréquence spatiale faible. La méthode de filtrage spatial consiste à déplacer une « fenêtre » d’une dimension de quelques pixels (ex. : 3 sur 3, 5 sur 5, etc.) au-dessus de chaque pixel de l’image. On applique alors un traitement mathématique utilisant les valeurs des pixels sous la fenêtre et on remplace la valeur du pixel central par le résultat obtenu. La fenêtre est déplacée le long des colonnes et des lignes de l’image, un pixel à la fois, répétant le calcul jusqu’à ce que l’image entière ait été filtrée. En modifiant le calcul effectué à l’intérieur de la fenêtre, il est possible de rehausser ou de supprimer différents types de caractéristiques présents dans une image.

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