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title: "Initiation au traitement de l'information géographique dans un environnement SIG (QGIS)"
subtitle: "Journées Data SHS - PUD Lille - Décembre 2022"
author:
- "Ronan Ysebaert (UAR RIATE, Université Paris Cité) / Violaine Jurie (Géoteca, Université Paris Cité)"
date: "Dernière mise à jour: `r Sys.Date()`"
output:
xaringan::moon_reader:
self_contained: true
css: ["xaringan-themer.css", "css/rutgers-tidyverse.css"]
lib_dir: libs
nature:
highlightStyle: github
highlightLines: true
highlightSpans: true
countIncrementalSlides: false
ratio: "16:9"
seal: true
editor_options:
chunk_output_type: console
---
```{r setup, include=FALSE}
options(htmltools.dir.version = FALSE, crayon.enabled = TRUE)
knitr::opts_chunk$set(cache = FALSE,
fig.align='center',
message = FALSE,
warning = FALSE,
Encoding = "UTF-8")
# install.packages("devtools")
#devtools::install_github("gadenbuie/countdown")
#devtools::install_github("mitchelloharawild/icons")
library(countdown)
library(fontawesome)
```
class: inverse middle center
# Déroulé
---
class: middle
.pull-left[
### Information géographique ? (*9h30- 10h*)
- Les composantes de l'information géographique
- Où en trouver ?
- Formats de fichiers
### Systèmes d'Information Géographiques ? (*10h - 11h*)
- Bref historique du développement des SIG
- Principes et fonctionnalités
- Présentation de QGIS
]
.pull-right[.center-right[
### Systèmes de coordonnées de référence, projections *(11h - 11h30)*
- Qu'est-ce qu'une projection ?
- Gérer les projections de ses couches géographiques dans QGIS
### Manipulations de base (données vectorielles) *(11h30 - 12h30)*
- Import de données tabulaires
- Jointure attributaire
- Sélections attributaires
#### Déjeuner 12h30 - 13h30
]
]
---
class: middle
.pull-left[.center-left[
### Géotraitements et statistiques spatiales *(13h30 - 15h)*
- Présentation et mise en pratique
### Mise en cohérence des critères *(15h - 15h30)*
- Modéliser sa chaîne de traitement
- Identifier une localisation optimale
]]
.pull-right[.center-right[
### Cartographie thématique dans QGIS *(15h30 - 16h15)*
- Éléments fondamentaux de sémiologie graphique
- Typologies (variables qualitatives)
- Cartes choroplèthes (variables quantitatives de taux)
### Mettre en page une carte *(16h15 - 17h)*
- Eléments fondamentaux sur l'habillage cartographique
- Créer une mise en page avec QGIS
]]
---
.left-column[
## Atelier
*Implantation d'une piste de* ***roller-derby*** *dans la Métropole Européenne de Lille*
.medium[
4 critères proposés :
- **Minimiser les frais** : Un gymnase préexistant qui présente de bonnes prédispositions (taille, type d'activité)
- **Favoriser l'inclusion sociale** : un territoire dont le revenu médian se situe sous la moyenne de la Métropole Européenne de Lille
- **Optimisation de localisation** : Plus de 2000 m à vol d'oiseau d'un équipement existant
- **Ouvrir aux jeunes populations** : au moins 5 écoles dans un voisinage géographique de 1000m
]
]
.right-column[
<center>
<img src="fig/rouler_glisser.PNG" width="400" />
</center>
]
---
## Télécharger les données de l'atelier : <a href="https://github.com/rysebaert/qgis_data_shs" target="_blank">https://github.com/rysebaert/qgis_data_shs</a>
Puis cliquez sur *data > qgis_atelier_dataSHS.zip > download*. Décompresser ensuite l'archive.
.center[
<img src="fig/git.PNG" width="800" />
]
---
## Données à disposition
.left-column[
.medium[
### Découpages géographiques
Le découpage géographique 2019 des IRIS et des communes (polygones) de la Métropole Européenne de Lille. (Source : <a href="https://geoservices.ign.fr/adminexpress" target="_blank">Admin Express, IGN</a>)
]
.small[
Fichiers :
- data/GEOM/IRIS_METRO_LILLE.shp
- data/GEOM/COMMUNES_METRO_LILLE.shp
]
]
.right-column[
<center>
```{r, eval = TRUE, echo = FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, fig.height=5, dpi=150}
library(sf)
library(mapsf)
library(readxl)
iris <- st_read("data/GEOM/IRIS_METRO_LILLE.shp", quiet = TRUE)
com <- st_read("data/GEOM/COMMUNES_METRO_LILLE.shp", quiet = TRUE)
gym <- st_read("data/GEOM/gym_osm.shp", quiet = TRUE)
school <- st_read("data/GEOM/LILLE_ECOLE.shp", quiet = TRUE)
df <- read_excel("data/STAT/data_INSEE.xlsx")
df <- aggregate(df[,"P18_POP"], by = list(df$INSEE_COM), FUN = sum)
com <- merge(com, df, by.x = "INSEE_COM", by.y = "Group.1", all.x = TRUE)
com <- com[order(com$P18_POP, decreasing = TRUE),]
gym <- st_transform(gym, 2154)
school <- st_transform(school, 2154)
mf_shadow(com)
mf_map(iris, border = "white", col = "peachpuff", lwd = .25, add = TRUE)
mf_map(com, col = NA, add = TRUE)
mf_label(com[1:4,], var = "NOM_COM", halo = TRUE)
mf_scale(size = 5)
mf_credits("Ronan Ysebaert, Violaine Jurie, 2022\nSource: IGN, 2022")
mf_title("Contour des IRIS et des communes")
```
</center>
]
---
## Données à disposition
.left-column[
.medium[
### Gymnases
L'emprise géographique des gymnases (polygones) et quelques attributs associés : surface, nom, type de sport pratiqués dans le gymnase (Source : <a href="https://www.openstreetmap.org/#map=11/50.6273/3.0563" target="_blank">OpenStreetMap</a>, librairie R <a href="https://cran.r-project.org/web/packages/osmdata/index.html" target="_blank">`osmdata`</a>)
]
.small[
Fichier :
- data/GEOM/gym_osm.shp
]
]
.right-column[
<center>
```{r, eval = TRUE, echo = FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, fig.height=5, fig.align='center', dpi=150}
mf_shadow(com)
mf_map(com, col = "peachpuff", add = TRUE)
mf_map(gym, col = "lightcoral", border = "lightcoral", add = TRUE)
mf_map(st_centroid(gym[gym$rllr_sk == 1,], 100), col = "red", border = "red", cex = 2, add = TRUE)
mf_legend(type = "typo", val = c("Gymnases", "Activité roller derby identifiée"),
pal = c("lightcoral", "red"), title = "", pos = "topleft")
mf_label(com[1:4,], var = "NOM_COM", halo = TRUE)
mf_scale(size = 5)
mf_credits("Ronan Ysebaert, Violaine Jurie, 2022\nSource: (c) OpenStreetMap et contributeurs, 2022")
mf_title("Emprise des gymnases")
```
</center>
]
---
## Données à disposition
.left-column[
.medium[
### Écoles élémentaires
La localisation (points) des écoles élémentaires en 2018 (Source : <a href="https://www.insee.fr/fr/statistiques/3568638?sommaire=3568656
" target="_blank">Dénombrement des équipements en 2021, INSEE</a>)
]
.small[
Fichier :
- data/GEOM/LILLE_ECOLE.shp
]
]
.right-column[
<center>
```{r, eval = TRUE, echo = FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, fig.height=5, fig.align='center', dpi=150}
mf_shadow(com)
mf_map(com, col = "peachpuff", add = TRUE)
mf_map(school, col = "blue", border = "blue", add = TRUE)
mf_label(com[1:4,], var = "NOM_COM", halo = TRUE)
mf_scale(size = 5)
mf_credits("Ronan Ysebaert, Violaine Jurie, 2022\nSource : Base Permanente des Équipements (INSEE), 2022")
mf_title("Localisation des écoles primaires")
```
</center>
]
---
## Données à disposition
.left-column[
.medium[
### Revenu de la population
Le revenu médian de la population en 2019 à l'échelle des IRIS / Communes (Source : <a href="https://www.insee.fr/fr/statistiques/6049648
" target="_blank">Revenu, pauvreté et niveau de vie en 2019 (Iris), INSEE</a>)
]
.small[
Fichier :
- data/STAT/data_INSEE.xlsx
]
]
.right-column[
<center>
```{r, eval = TRUE, echo = FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, fig.height=5, dpi=150, fig.align='center'}
df <- read_excel("data/STAT/data_INSEE.xlsx")
iris <- merge(iris, df[,c("CODE_IRIS", "DEC_MED19")], by.x = "CODE_IRIS", by.y = "CODE_IRIS", all.x = TRUE)
mf_shadow(com)
mf_map(x = iris, var = "DEC_MED19", type = "choro", pal = "RdBu", breaks = "quantile",
nbreaks = 8, border = NA, leg_val_rnd = -2, leg_title = "Revenu médian 2019",
add = TRUE)
mf_map(com, col = NA, add = TRUE)
mf_label(com[1:4,], var = "NOM_COM", halo = TRUE)
mf_title("Revenus")
mf_scale(size = 5)
mf_credits("Ronan Ysebaert, Violaine Jurie, 2022\nSource : INSEE, 2022")
```
</center>
]
---
class: inverse middle center
# Information géographique ?
Les composantes de l'information géographique
Où en trouver ?
Formats de fichiers
---
## Information géographique ?
.pull-left[
Entre **60 et 80%** de l’information que nous traitons possède une dimension géographique. (*Hahmann S. et Burghardt D., 2012, « How much information is geospatially referenced? Networks and cognition »*).
L'information géographique peut être définie comme «**l'ensemble de la description d'un objet et de sa position géographique à la surface de la Terre**» (*Association Française pour l'Information Géographique*). C'est une information **localisée dans l'espace**.
Il peut s'agire d'un **point** précis du territoire, d’**une ligne** (route, frontière, cours d'eau) ou encore d’**une surface** (aire protégée, zone d’emploi, commune...) **a une dimension géographique**.
]
.pull-right[
« La force des données géographiques est de **pouvoir les croiser** lorsqu'elles partagent un même socle géographique. On crée ainsi de la **donnée à valeur ajoutée** préparant la prise de décision » (*Ministère de la Transition écologique et de la Cohésion des Territoires, 2019*).
]
---
class: middle center
## Les composantes de l'information géographique
```{r, echo = FALSE, out.width = "1000px", fig.align='center'}
library(DiagrammeR)
grViz("digraph dot {
# a 'graph' statement
graph [overlap = true]
# several 'node' statements
node [shape = rectangle, fontname = Helvetica, color='#9c2005', fontsize=13]
d1
node [shape = ellipse, fontname = Helvetica, color=black, fontsize = 9] // sets as circles
d2; d3; d4
d1 [label = 'données géographiques'];
d2 [label = 'niveau sémantique'];
d3 [label = 'niveau géométrique'];
d4 [label = 'niveau topologique'];
# several 'edge' statements
d1->d2[arrowhead = none]
d1->d3[arrowhead = none]
d1->d4[arrowhead = none]
}")
```
---
## Niveau géométrique
Le **niveau géométrique** d'un objet géographique correspond à **sa forme et sa localisation** sur la surface terrestre, exprimés dans un **système de coordonnées** explicite.
```{r, echo = FALSE, out.width = "900px"}
knitr::include_graphics('fig/geom.png')
```
---
## Niveau géométrique
2 types de données sont à différencier : le raster et le vecteur.
.pull-left[
### Le raster
**C'est une image** (plan scanné, photographie aérienne, image satellitaire...) **localisée dans l'espace**.
L’information géographique est alors stockée dans des cellules (pixel) contiguës généralement carrées.
Chaque pixel **défini par une résolution** possède des valeurs qui peuvent être traitées et cartographiées.
Leur manipulation et analyse relève de champs méthodologiques particuliers (télédétection).
]
.pull-right[
<span style="color:#9c2005;font-weight:bold;">Raster</span>
<img src="fig/raster.PNG" width="512" />
</div>
]
---
## Niveau géométrique
2 types de données sont à différencier : le raster et le vecteur.
.pull-left[
### Le vecteur
**Le format vectoriel** utilise le concept d'**objets géométriques (points, lignes, polygones) pour représenter (et stocker) des objets géographiques**.
Les objets vectoriels ne ne pixelisent pas. On parlera néanmoins de **niveaux de généralisation** pour qualifier leur niveau de précision (parfois aussi appelée résolution).
]
.pull-right[
<span style="color:#9c2005;font-weight:bold;">Vecteur</span>
<img src="fig/vecteur.PNG" width="400" />
</div>
]
---
## Niveau géométrique
2 types de données sont à différencier : le raster et le vecteur.
```{r, echo = FALSE, out.width = "700px", fig.align='center', message=FALSE}
knitr::include_graphics('fig/raster_vecteur_2.png')
```
---
## Niveau topologique
Le niveau topologique **se déduit du niveau géométrique**. Il correspond aux relations géométriques éventuelles avec plusieurs objets géographiques.
```{r, echo = FALSE, fig.align='center', out.width = "500px"}
knitr::include_graphics('fig/topologie.gif')
```
.medium[
- Multipoint / Linestring : Quel bâtiment touche le tracé d'une route en construction ?
- Multipoint / Polygon : Quelle équipement est inclu / en dehors de tel espace d'étude ?
- Linestring / Linesting : Quelle route traverse une rivière ?
- Linestring / Polygon : Quelle rivière recoupe un espace d'étude donnée ?
]
---
## Niveau sémantique
**Il s'agit de l'ensemble des informations relatives à un objet géographique, qui le décrivent et le caractérisent**. Elles sont souvent nommées données attributaires.
<br>
```{r, echo = FALSE, out.width = "800px", fig.align='center'}
knitr::include_graphics('fig/attribut.gif')
```
---
## Niveau sémantique
**Il s'agit de l'ensemble des informations relatives à un objet géographique, qui le décrivent et le caractérisent**. Elles sont souvent nommées données attributaires.
<br>
```{r, echo = FALSE, out.width = "700px", fig.align='center'}
knitr::include_graphics('fig/attribut.png')
```
---
.pull-left[
## Les sources de l'IG
### En France, un incontournable : l'IGN
- <a href="https://geoservices.ign.fr/telechargement" target="_blank">Géoservices de l'IGN (Institut National de l'information géographique et forestière) </a>
- <a href="https://www.geoportail.gouv.fr/" target="_blank">Géoportail (portail national d’accès à l’information géographique de référence)</a>
### Les organismes "spécialisés"
- <a href="http://infoterre.brgm.fr" target="_blank">Bureau de Recherches Géologiques et Minières (BRGM)</a>
- <a href="https://data.ademe.fr/" target="_blank">Agence de l'Environnement et de la Maîtrise de l'Energie (ADEME)</a>
- <a href="https://www.onf.fr/onf/connaitre-lonf/+/35::open-data-pour-mieux-partager-les-donnees-forestieres.html" target="_blank">Office national des forêts</a>
- ...
]
.pull-right[
<br><br>
### Les collectivités terrritoriales
- Portail Open Data des régions : <a href="https://data.iledefrance.fr/pages/home/" target="_blank">Ile-de-France</a>, <a href="https://opendata.hautsdefrance.fr/" target="_blank">Hauts-de-France</a>, <a href="https://data.bretagne.bzh/pages/home-page/" target="_blank">Bretagne</a>, etc.
- Portail Open Data des métropoles : <a href="https://metropole-grand-paris.opendata.arcgis.com/" target="_blank">Métropole du Grand Paris</a>, <a href="https://opendata.lillemetropole.fr/page/home/" target="_blank">Métropole Européenne de Lille</a>, <a href="https://data.rennesmetropole.fr/explore/?sort=modified" target="_blank">Rennes Métropole</a>, etc.
### Au niveau international
- <a href="https://ec.europa.eu/eurostat/web/gisco/geodata/reference-data" target="_blank">Eurostat - GISCO</a>
- <a href="https://land.copernicus.eu/" target="_blank">Copernicus</a>
- <a href="https://www.naturalearthdata.com/" target="_blank">Natural Earth</a>
- <a href="https://www.worldpop.org/" target="_blank">World Pop</a>
- <a href="https://gadm.org/" target="_blank">Global Administrative Boundaries (GADM)</a>
- <a href="https://www.openstreetmap.fr/" target="_blank">OpenSreetMap (OSM)</a>, données exportables via des API comme <a href="http://overpass-turbo.eu/" target="_blank">Overpass-turbo</a>
]
---
class: middle
## Questions centrales pour rechercher de l'IG
- **Quel est mon espace d'étude ?** *Monde ? Europe ? France ? Ile-de-France ? ...*<br>
- **Quel est l'objet géographique sur lequel je travaille ?** *Pays ? Régions ? Communes ? Parcs naturels ? Rivières ? ...* <br>
- **Quelle est la thématique que je souhaite explorer ?** *Environnement ? Démographie ? Transport? ...* <br>
- **Quel est le format de données que je recherche ?** *Géométries ? Données statistiques à joindre à mes couches géographiques ?* <br>
- **Données conventionnelles ou non ? Quelle période ?**
</br>
D'un point de vue général, privilégiez des ressources gérées et maintenues par des **institutions**.
---
## Format de stockage de données vectorielles
Il existe **plusieurs formats de stockage de l'information géographique**. Les plus connus sont :</p>
.pull-left[
- **Shapefile (.shp)** : ou « fichier de couches » est le format de fichier **historique** des (SIG). Initialement développé par ESRI pour ses logiciels commerciaux, il est devenu un standard de *facto*, malgré ses limitations (taille de fichiers, longueur texte, nombre maximal d'attributs)...
- **Geographic JSON (.geojson)** : Un format ouvert d'encodage de données géospatiales utilisant la norme JSON (JavaScript Object Notation), assez répandu sur le Web (cartographie interactive, D3.js), etc.
]
.pull-right[
- **GeoPackage (.gpkg)** : Un format de données géospatiales raster ou vecteur, ouvert, non lié à un système d'exploitation. Conçu pour être aussi léger que possible, il permet notamment de stocker plusieurs couches géographiques dans un seul et même fichier.
- **Keyhole Markup Language (.kml)** : ou « langage à base de balises géolocales », est fondé sur le formalisme XML. Depuis 2008, le format est normalisé par l'Open Geospatial Consortium. Il s'agit, avec le .gpx, du format classique de données produites par GPS.
]
---
## Le shapefile
Son extension est classiquement **.shp**, mais il est toujours accompagné de deux autres fichiers de même nom :
.pull-left[
- <span style="font-size:13pt;line-height:1.3;color:#9c2005;">**.dbf**</span><span style="font-size:13pt;line-height:1.3;"> : contient les données attributaires</span>
- <span style="font-size:13pt;line-height:1.3;color:#9c2005;">**.shx**</span><span style="font-size:13pt;line-height:1.3;"> : stocke l'index de la géométrie</span>
<p style="font-size:13pt;line-height:1.3;">D'autres fichiers peuvent être également fournis :</p>
- <span style="font-size:12pt;line-height:1.3;color:#9c2005;">**.sbn et .sbx**</span><span style="font-size:13pt;line-height:1.3;"> : index spatial des formes</span>
- <span style="font-size:13pt;line-height:1.3;color:#9c2005;">**.prj**</span><span style="font-size:13pt;line-height:1.3;"> : information sur le système de coordonnées</span>
- <span style="font-size:13pt;line-height:1.3;color:#9c2005;">**.shp.xml**</span><span style="font-size:13pt;line-height:1.3;"> : métadonnées du shapefile</span>
- <span style="font-size:13pt;line-height:1.3;">et bien d'autres encore : .sbn, .sbx, .fbn,.fbx, .cpg, .atx... </span>
]
.pull-right[
<img src="fig/shape_ex.png" width="400" />
]
---
## Format de stockage des données attributaires
Les données attributaires peuvent être stockées dans des **formats très différents**. Les SIG acceptent de nombreux formats (.txt, .csv, .dbf, .xls, .xlsx, .ods, ...) de fichiers.
**L'identifiant géographique est en revanche primordial**. Il permet de faire le lien avec les géométries, et ainsi de les enrichir.
```{r, echo = FALSE, out.width = "635px",fig.align='center'}
knitr::include_graphics('fig/jointure.png')
```
<p style="font-size:12pt;line-height:1.3;font-style:italic;">Dans le cas ci-dessus, on utilise l'attribut (identifiant) NomC pour joindre la couche géographique (fichier shapefile) et la table d'attributs (fichier csv par exemple)</p>
---
## Données attributaires fournies par l'INSEE
L'INSEE et l'IGN utilisent des identifiants identiques pour qualifier les objets géographiques de référence du territoire français.
.pull-left[
<img src="fig/Excel_tab.png" width="480" />
]
.pull-right[
<img src="fig/qgis_IG.PNG" width="460" />
]
<p style="font-size:10pt;line-height:1.3;font-style:italic;">Dans les fichiers de données INSEE (à gauche) l'attribut qui sert d'identifiant unique pour les communes est nommé CODGEO (code INSEE des communes). La couche géographique des communes fournies par l'IGN (à droite), comportent le même identifiant unique nommé INSEE_COM</p>
---
class: inverse middle center
# Immersion dans l'univers des SIG
Historique du développement des SIG
Principes et fonctionnalités
Outils SIG
Présentation de QGIS
---
## Londres, 1854
.pull-left[
**John Snow** est un médecin britannique. Ses travaux sur la **propagation du choléra** dans le quartier de Soho à Londres en 1854 sont reconnus dans l'histoire de l'**épidémiologie moderne** et de l'**analyse spatiale**.
.left-column[
<br>
]
.right-column[
.medium[
Il va identifier la **cause de l'épidémie** en utilisant un procédé simple, mais innovant, qui repose sur le principe de fonctionnement des SIG : **superposer deux couches géographiques différentes** :
- **les lieux de résidence des décès liés à l'épidémie**.
- **les pompes à eau** du quartier.]]
.medium[
<br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br>
Il déterminera que la **transmission s'effectue par l'eau** et **identifiera le foyer de contamination** : la pompe de Brewer Street.]
]
.pull-right[
.leg-fig[**Carte de John Snow** avec la localisation des lieux de résidence des personnes décédées du choléra]
]
---
## Londres, 1854
.pull-left[
**John Snow** est un médecin britannique. Ses travaux sur la **propagation du choléra** dans le quartier de Soho à Londres en 1854 sont reconnus dans l'histoire de l'**épidémiologie moderne** et de l'**analyse spatiale**.
.left-column[
<br>
]
.right-column[
.medium[
Il va identifier la **cause de l'épidémie** en utilisant un procédé simple, mais innovant, qui repose sur le principe de fonctionnement des SIG : **superposer deux couches géographiques différentes** :
- **les lieux de résidence des décès liés à l'épidémie**.
- **les pompes à eau** du quartier.]]
.medium[
<br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br>
Il déterminera que la **transmission s'effectue par l'eau** et **identifiera le foyer de contamination** : la pompe de Brewer Street.]
]
.pull-right[
.leg-fig[Carte de John Snow revue par Mark Monmonnier, 1996]
]
---
## Un précurseur des applications SIG
.center[Si John Snow avait utilisé un système d'information géographique...]
.pull-left[
<img src="fig/snow_2.png" height="500px">
]
.pull-right[
<img src="fig/sig_cholera.png" height="450" />
]
---
## Historique
**Le concept de Système d'Information Géographique s'est développé et a évolué avec le développement de l'informatique** :
- **1950 – 1970** : début de l’informatique, premières cartographies automatiques.
- **1970 - 1980** : diffusion des outils de cartographie automatique/SIG dans les organismes d’État (armée, cadastre, services topographiques…
- **1980 - 1990** : croissance du marché des logiciels SIG, développement des applications SIG.
- **depuis les années 90 et 2000** : diffusion de SIG plus légers, libres, d'applications web et banalisation de l’usage de l’information géographique (cartographie en ligne, calcul d’itinéraires, utilisation de la géolocalisation, base de données participatives.
.medium[
**Les SIG sont aujourd’hui utilisés dans de nombreux domaines** :
*agriculture, aménagement du territoire, architecture, assurances & banque, automobile, BTP, cadastre, découpage électoral, défense, démographie, eau et assainissement, électricité, enseignement, environnement, épidémiologie, équipement, géologie, géomarketing, gestion de flotte, gestion de patrimoine, gestion de réseaux, gestion des sols, Internet, immobilier, implantation de commerces, ingénierie logistique, optimisation de parcours, pétrole et gaz, publicité, recherche, ressources naturelles, santé, services d'urgence, télécommunications, tourisme...* ]
---
## Principes et fonctionnalités
Les logiciels SIG permettent d'opérer sur l'intégralité de la chaîne de traitement des données géographiques :
- **Digitalisation** - saisir et abstraire
- **Stockage** et **gestion** - base de données
- **Analyse** - géotraitements, analyse spatiale
- **Représentation** - cartographie
--
.pull-left[
Pour **modéliser la réalité**, plusieurs couches d'information géographique, **vecteur et/ou raster**, de différente nature et dans un même système de projection sont **superposées**.
Chaque **couche géographique contient des objets de même type** (adresses, parcelles, routes, bâtiments, cours d'eau, limites administratives...)
**Une couche géographique = un seul type d'objet géographique** : point, ligne, polygone ou image géoréférencée (raster)
Il est ensuite possible de réaliser de puissantes **analyses croisées**.
]
.pull-right[
.center[
<img src="fig/GIS_SPAIN.jpg" height="350" />
]
]
---
## Principes et fonctionnalités
Un SIG permet de travailler sur les trois composantes de l'information géographique :
.pull-left[
.medium[
### Niveau sémantique
**Les attributs** qui décrivent les objets géographiques (ex : libellé, population, catégorie) **peuvent être modifiés, supprimés, ajoutés et surtout requêtés** : Il est possible de sélectionner des objets géographiques **en fonction de la valeur des attributs**.
### Niveau géométrique
Possibilité de **modifier la localisation** et/ou **la forme** des objets géographiques, de **calculer des surfaces**, **des distances**, ou encore des **zones tampons**, de **convertir des polygones en point**... Les opérations possibles sur la géométrie des objets sont multiples.
]
]
.pull-right[
.medium[
### Niveau topologique
Une fonctionnalité puissante qui consiste à **requêter des objets par localisation**, c'est à dire **en fonction de leur positionnement par rapport à d'autres objets**. Pour cela on peut utiliser une série d'opérateur, exemple : *Contient*, *Croise*, *Intersecte*, *Est à l’intérieur*...]
.center[
.small[
Ex : *Sélection d'objets géographiques ponctuels situés à une certaine distance (euclidienne) d'autres objets géographiques ponctuels*
]]]
---
class: middle
## QGIS : Un SIG parmi d'autres
.pull-left[
<img src="fig/logiciels.PNG" width="500" />
]
.pull-right[
<img src="fig/query_sig.PNG" width="500" />
]
---
## Ouvrir QGIS
Une fois <a href="https://www.qgis.org/fr/site/forusers/download.html" target="_blank">installée</a>, **lancez l'application QGIS Desktop**, comme vous le feriez avec n'importe quel logiciel :
<br><br>
.center[
<img src="fig/logo_qgis.PNG" width="520" />
]
---
## Organiser son projet
L'utilisation d'un SIG nécessite de la **rigueur méthodologique** : on est vite submergé par beaucoup de fichiers.
.left-column[
<img src="fig/orgaprojet.png" height="200" />
]
.right-column[
Il est fortement conseillé de :
- Travailler en **projet** (projet / enregistrer), à la racine du dossier contenant les données (.qgz ou .qmd dans QGIS). Un projet préserve l'ordre d'apparition des couches géographiques chargées dans l'application et leur style graphique associé.
- Utiliser des **intitulés de fichiers** intelligibles.
- Organiser son projet en utilisant des **sous-répertoires**
* **GEOM** : les données géographiques d'entrée, à ne pas modifier.
* **STAT** : les données statistiques d'entrée, à ne pas modifier.
* **tmp** : les traitements intermédiaires.
* **criteres** : les couches géographiques consolidées du projet.
* **fig** : Un dossier dédié à l'export des images et figures issues de votre projet.
- Ne pas modifier les noms des couches géographiques et des répertoires de travail en cours de projet.
]
---
.left-column[
## L'Interface de QGIS
<br>
.medium[
1. **Menu principal**
2. **La barre d’outils** : raccourci vers les outils les plus récurrents utilisés
3. **Barre d’outils latérale** : par défaut, raccourci vers les options d'import de données
4. **La barre d’état** : niveau de zoom, échelle, coordonnées géographiques
5. **Les panneaux** : explorateur, listing des couches géographiques chargées...
6. **Le canevas de carte** : visualisation des couches géographiques
]
]
.right-column[
<br>
]
---
.left-column[
## Importer une couche vectorielle
**Pour importer des données**, utilisez la barre d'outil latérale ou la barre d'outils supérieure.
Choisissez l'icône **en fonction du type de données à importer** (vecteur, raster, csv...).
Ces couches sont contenues dans le dossier **GEOM**.
<br>
Importez les couches **COMMUNES_METRO_LILLE.shp**
et **IRIS_METRO_LILLE.shp**
]
.right-column[
]
---
.left-column[
## Importer une couche vectorielle
**Pour importer des données**, utilisez la barre d'outil latérale ou la barre d'outils supérieure.
Choisissez l'icône **en fonction du type de données à importer** (vecteur, raster, csv...).
Ces couches sont contenues dans le dossier **GEOM**.
<br>
Importez les couches **COMMUNES_METRO_LILLE.shp**
et **IRIS_METRO_LILLE.shp**
]
.right-column[
]
---
.left-column[
## Sélection sur le canevas de la carte
Cette option permet de sélectionner directement sur la carte des objets géographiques.
<img src="fig/proj/intro_3_selec.PNG" height="100" />
]
.right-column[
]
---
.left-column[
## Sélection par attributs
Il est possible de sélectionner les objets géographiques à partir de leur **table attributaire**
1. Clic droit sur la couche IRIS
<br>
2. Ouvrir la table d'attributs
]
.right-column[
.center[
Clic droit sur la couche > Ouvrir la Table d'Attributs
]
]
---
.left-column[
## Sélection par attributs
Il est possible de sélectionner les objets géographiques à partir de leur **table attributaire**
1. Clic droit sur la couche IRIS
<br>
2. Ouvrir la table d'attributs
<br>
3. Ordonner par nom de commune
<br>
Sélectionnez les IRIS de **Lille**
]
.right-column[
.center[
]
]
---
.pull-left[
## Export d'une sélection
Clic droit sur IRIS > Exporter > Sauvegarder les entités sélectionnées sous...
Enregistrez la sélection que vous appellerez ***lille_iris*** dans le dossier ***tmp*** au format *geojson*.
Supprimer ensuite cette couche de la liste des couches (clic droit sur la couche > supprimer la couche)
]