1  Historique et évolutions

Historiquement, 4 packages permettent d’importer, de manipuler et de transformer les données spatiales :

• Le package rgdal (R. Bivand et al., 2018) qui est une interface entre R et les librairies GDAL (GDAL/OGR contributors, 2022) et PROJ (PROJ contributors, 2021) permet d’importer et d’exporter les données spatiales (les shapefiles par exemple) et aussi de gérer les projections cartographiques
  
• Le package sp (Pebesma et Bivand, 2018) fournit des classes et méthodes pour les données spatiales vectorielles dans R. Il permet afficher des fond de cartes, d’inspecter une table attributaire etc.
  
• Le package rgeos (R. Bivand et Rundel, 2018) donne accès à la librairie d’opérations spatiales GEOS et rend donc disponible les opérations SIG classiques : calcul de surfaces ou de périmètres, calcul de distances, agrégations spatiales, zones tampons, intersections etc.
  
• Le package raster (Hijmans, 2021a) est dédié à l’import, la mabipulation et la modélisation des données raster.

Aujourd’hui, les principaux développements concernants les données vectorielles se sont détachés des 3 anciens (sp, rgdal, rgeos) pour se reposer principalement sur le package sf (Pebesma, 2018a ; Pebesma, 2018b). Dans ce manuel nous nous appuierons exclusivement sur ce package pour manipuler les données vectorielles.

Les packages stars (Pebesma, 2021) et terra(Hijmans, 2021b) sont venus quand à eux remplacer le package raster pour le traitement des données raster.

En savoir plus sur l’écosysteme spatial de R

Article :
Progress in the R ecosystem for representing and handling spatial data (R. S. Bivand, 2020)

CRAN Task View :
Analysis of Spatial Data

Liste de discussion :
R Special Interest Group on using Geographical data and Mapping

Manuel en anglais :
Geocomputation with R (Lovelace et al., 2019)

1.1 Le package sf

Le package sf a été publié fin 2016 par Edzer Pebesma (également auteur de sp). Son objectif est de combiner les fonctionnalités de sp, rgeos et rgdal dans un package unique plus ergonomique. Ce package propose des objets plus simples (suivant le standard simple feature) dont la manipulation est plus aisée. Une attention particulière a été portée à la compatibilité du package avec la syntaxe pipe et les opérateurs du tidyverse.

sf utilise directement les librairies GDAL, GEOS et PROJ.

From r-spatial.org

Site web du package sf

Simple Features for R

1.2 Exercice

1. Les données utilisées dans ce document sont stockées dans un projet RStudio. Vous devez le télécharger puis le décompresser sur votre machine. Il vous sera ensuite possible de tester l’ensemble des manipulations proposées dans ce document au sein du projet geodata.
   Télécharger le projet

2. Nous utiliserons largement le package sf dans la suite de cette formation.
   Installez le en utilisant la fonction install.packages().

Bivand, R. S. (2020). Progress in the R ecosystem for representing and handling spatial data. Journal of Geographical Systems, 1‑32.

Bivand, R., Keitt, T. et Rowlingson, B. (2018). rgdal: Bindings for the ’Geospatial’ Data Abstraction Library. https://CRAN.R-project.org/package=rgdal

Bivand, R. et Rundel, C. (2018). rgeos: Interface to Geometry Engine - Open Source (’GEOS’). https://CRAN.R-project.org/package=rgeos

GDAL/OGR contributors. (2022). GDAL/OGR Geospatial Data Abstraction software Library. Open Source Geospatial Foundation. https://doi.org/10.5281/zenodo.5884351

Hijmans, R. J. (2021a). raster: Geographic Data Analysis and Modeling. https://CRAN.R-project.org/package=raster

Hijmans, R. J. (2021b). terra: Spatial Data Analysis. https://CRAN.R-project.org/package=terra

Lovelace, R., Nowosad, J. et Muenchow, J. (2019). Geocomputation with R. CRC Press. https://geocompr.robinlovelace.net/

Pebesma, E. (2018a). sf: Simple Features for R. https://CRAN.R-project.org/package=sf

Pebesma, E. (2018b). Simple Features for R: Standardized Support for Spatial Vector Data. The R Journal. https://journal.r-project.org/archive/2018/RJ-2018-009/index.html

Pebesma, E. (2021). stars: Spatiotemporal Arrays, Raster and Vector Data Cubes. https://CRAN.R-project.org/package=stars

Pebesma, E. et Bivand, R. (2018). sp: Classes and Methods for Spatial Data. https://CRAN.R-project.org/package=sp

PROJ contributors. (2021). PROJ coordinate transformation software library. Open Source Geospatial Foundation. https://proj.org/