Dataviz Notebook #5

Dans ce notebook, nous allons voir comment intégrer la dimension spatiale (requêtes spatiales), en préparation de la dimension cartographique de l’application Shiny.

Librairie sf

Chargeons tidyverse, et la librairie sf

library(tidyverse)
library(sf)

Contours administratifs

Lisons nos données administratives AdminExpress en les reprojetant du Lambert 93 (EPSG:2154) vers le WGS84 (EPSG:4326) :

comms <- st_read("../data/COMMUNE_CARTO/COMMUNE_CARTO.shp") %>% 
  st_set_crs(2154) %>% 
  st_transform(4326)

Export

Exportons les données sur la Région Sud pour un usage ultérieur, dans l’application Shiny par exemple :

saveRDS(comms %>% filter(INSEE_REG == 93), "comms.rds")

comms <- readRDS("../data/comms.rds")

Coordonnées au clic

Lorsqu’on cliquera sur la carte dans l’appli Shiny, les coordonnées seront retournées à l’utilisateur sous cette forme :

$lat
[1] 43.2829

$lng
[1] 6.2507

$.nonce
[1] 0.8278805

Point

On crée un point depuis les coordonnées comme ceci :

pt <- c(6.2507, 43.2829) %>% st_point %>% st_sfc %>% st_set_crs(4326)

Commune localisée au clic

On intersecte les communes avec le point :

i <- st_intersects(comms, pt)

On détermine la commune localisée au point :

w <- which(sapply(i, function(x) length(x) != 0))
codeInsee <- comms$INSEE_COM[w]

Fonction getCommCenter

On peut en faire une fonction getCommCenter :

getCommCenter <- function(comms, coords) {
    pt <- coords %>% st_point %>% st_sfc %>% st_set_crs(4326)
    i <- st_intersects(comms, pt)
    w <- which(sapply(i, function(x) length(x) != 0))
    codeInsee <- comms$INSEE_COM[w]
    return(codeInsee)
}

Utilisons par exemple la fonction pour trouver la commune qui se situe au point de coordonnées 5.398602, 43.53609 :

comms %>% getCommCenter(c(5.398602, 43.53609))

## [1] "13001"