l'aménagerie

Alors vous avez peut-être lu plus bas, que je m’intéressais aux SMA (Sytèmes multi-agents), et plus particulièrement aux possibilités liées a la géographie… J’ai donc creusé depuis deux semaines les possibilités liées au xSIG et aux SMA. Et mon premier problème a été de vouloir intégrer un Modèle Numérique de Terrain dans netlogo. Eh oui, car d’habitude je travaille sur des GeoTiff, mais je n’ai pas trouvé comment les intégrer directement. Le format lut par défaut étant l’ASCII… Je suis donc parti à l’attaque de mes GeoTiff avec mon petit utilitaire gdal_translate pour passé de GeoTiff à ASCII. Mais le second problème qui s’est immédiatement présenté est la présence de valeur 0 pour les zones sans informations, ou pour la mer. J’avais bien essayé de faire un masque avec GRASS, mais le résultat était de remplacer le 0 par des « -nan », ce qui provoquait des erreurs en chaine dans netlogo. Je suis donc repartie de mon geotiff sans masque et ai appliqué la transformation suivante.

gdal_translate -of "AAIGrid" -a_nodata -9999 dtmBanyuls10m.tif ASCII/dtmBanyuls.asc

Si vous êtes un peu familier de gdal vous vous demander si -a_nodata va fonctionner? Et la réponse est non, car les datas existent… Mais j’ai réussi à contourner le problème en ouvrant le ficher.asc avec nano (un petit utilitaire en mode console parce que le mode graphique n’était pas capable de l’ouvrir). Et j’ai remplacé sur la ligne nodata -9999 par 0.

ce qui me permet ensuite d’ouvrir l’ASCII dans Qgis de manière propre et de même dans netlogo.

avec un bémol sur le système de projection… je n’ai pas réussi à lui donner toutes les références du système de projection. Je travaille normalement en lambert93, mais j’ai du réduire les informations contenues dans le ficher prj pour le moment…

Chemin faisant, je me rends compte que le volume de données que j’essaye de traiter est trop gros pour mes tests de construction de monde virtuel. Il faut donc couper cour a grand moment de solitude devant l’ordinateur en diminuant la fenêtre de travail.

gdal_translate -of "AAIGrid" -a_nodata -9999 -projwin 705858 6153107 711560 6148784 dtmBanyuls10m.tif ASCII/dtmBanyuls2.asc

Voilà qui est mieux, mais c’est encore un peu lourd. Sans trop y réfléchir je me veux resempler le raster … je choisie R pour me replonger dans le cour que j’ai suivie au muséum d’histoire naturelle la semaine dernière.

library("sp")
library("raster")
library("rgdal")

ras<-raster("dtmBanyuls2.asc")
rstA2 <- aggregate (rst, fact=6, fun=mean)
writeRaster ( rstD22b, filename="rst1010.asc", overwrite=TRUE) #ecriture du raster

Bon on pouvais visiblement passer par gdalwrap… Et le gains en vitesse d’execustion n’est pas notable … Il faut en suite modifier le fichier .prj associé (je n’ai pas encore trouvé de solution plus élégante) et ne conserver que :

GEOGCS["GCS_RGF93",DATUM["D_RGF_1993",
		   SPHEROID["GRS_1980",6378137,298.257222101]],
      PRIMEM["Greenwich",0],
      UNIT["Degree",0.017453292519943295]]

Si vous avez des idées à ce sujet je suis preneur.

J’ai été il y a quelques mois vivement intéressés par le plug-in SDA4PP qui permet un certain nombre de traitement statistique issu de R dans l’environnement de Qgis. Mais à l’époque ça m’avait semblé un peu trop complexe à installer par l’usage que j’en avais. Et il y a maintenant quelque temps un article de portailSIG reprenait la procédure pour installer tous les composants de ce module, mais malheureusement pour moi cela concernait les utilisateurs de Debian. Du coup j’avais gardé la chose dans un coin de ma tête. Et ce weekend j’ai eu un peu de temps et je me suis penché sur la question. Donc avis aux utilisateurs de Archlinux SDA4PP fonction sur notre distribution favorite. Pour ceux qui ne sont pas encore trop à l’aise avec je vous donne les quelques paquets qu’il faut installer … (Je ne parlerais pas de Qgis, ni R qui sont bien sûr des prérequis).

1er installer les paquets sur lesquels le plug-in s’appuie. Ils sont disponibles dans les AUR.

yaourt -S python2-rpy2
yaourt -S ggobi
yaourt -S gtk2

ensuite dans R

install.packages(c("maptools"), dependencies = TRUE)
install.packages(c("automap"), dependencies = TRUE)
install.packages(c("spatstat"), dependencies = TRUE)
install.packages(c("rgdal"), dependencies = TRUE)

Et hop nous voilà dans Qgis : ATTENTION dans l’installateur d’extension python, dans l’onglet « options » vous devez avoir coché « Afficher toutes les extensions, même celles encore expérimentales » sans quoi le plug-in SDA4PP n’apparaitra pas dans la liste.

Vous rafraichissez la liste et vous pouvez installer le plug-in

Bonne analyse spatiale

Source :

l’article qui m’a inspiré

http://www.portailsig.org/content/qgis-installer-le-plugin-sda4pp

le site de SDA4PP

http://code.google.com/p/sda4pp/

Voilà que je reviens écrire quelques lignes sur ce blog, après quelques semaines très très chargé. Je me suis lancé dans l’exploration des SMA (Systèmes Multi-Agents) et de leurs intégrations dans la géographie physique et les possibilités liée à l’étude de la géographie humaine.

Comme c’est un sujet que je regardais du coin de l’oeil depuis quelque temps, je me suis lancé. Si je commençais à voir quelques idées générales sur le fonctionnement « philosophique » de cette approche, j’avais vraiment besoin de mettre les mains dans la mécanique pour faire germer plus d’idée…

Je me suis donc lancé dans le sujet en commençant avec un environnement de développement intégrer : netlogo. Netlogo fonctionne sur une machine java (donc relativement multiplateforme), est sous licence GNU GPL v2 (c’est du logiciel libre houpy), il est visiblement possible de l’intégrer a R (encore houpy si ça fonctionne ) et enfin  il est possible d’intégrer des données géographiques grâce une extension GIS. De mes premiers pas dans le langage c’est relativement « facile ». Je m’entant, en fait ce qui simplifie beaucoup les choses c’est de ne pas avoir à gérer la parallélisation des actions (le moteur s’en charge tout seul). Bon je ne maitrise pas encore tout, et j’ai génocidé un grand nombre d’agents dans mes mondes virtuels, mais je commence a réussir a modéliser quelques petites interactions…

Donc c’est une affaire a suivre…

en attendant je vous laisse quelques référence de lectures que j’ai trouvé très intéresante :

Une grande nouvelle le manuel de pgRouting est maintenant en Français : http://postgis.fr/chrome/site/docs/workshop-routing-foss4g/docs/_build/html/index.html

Google Maps enfin dispo sur la NES http://bit.ly/H7i7N7

Un super article sur Qgis et le corroyage http://www.datagistips.com/2012/04/le-carroyage-avec-qgis-et-le-plugin.html

Les diagrammes polaires … je ne sais pas si la traduction est la bonne, mais en tout cas c’est super intéressant pour représenter les orientations d’une couche raster. Ici c’est fait avec GRASS et d.polar http://pvanb.wordpress.com/2012/04/11/creating-polar-diagrams-in-grass-gis/

Et enfin, grande nouvelle, j’ai pris mon courage à deux mains et je me suis lancé dans l’installation du plugin SDA4PP dans Qgis 1.7.4 en suivant le tuto http://www.portailsig.org/content/qgis-installer-le-plugin-sda4pp et je suis heure de vous annoncer que sur Archlinux ça fonctionne parfaitemenent…

Un super article qui reprend pas à pas comment créer un formulaire complètement personnaliser avec Qgis : http://archeomatic.wordpress.com/2012/03/06/qgis-qtcreator-creer-son-formulaire-dans-qgis/#more-71

Pour Qgis, toujours, vous avez peut-être entendu parler du plug-in Time manager, qui permet de faire des animations et ainsi produire de carte dynamique dans le temps… Mais si vous avez essayé ce super plug-in vous avez remarqué qu’il ne travaille qu’avec des couches vectorielles… quelle guigne!!! Moi je génère des images raster avec GRASS à partir de mes relevés de température, il faudrait donc que je transforme mes couches raster en vecteur ou que je revoie mon modus operandis ? Non underdark a encore trouvé le module qui va bien sur github…

https://underdark.wordpress.com/2012/03/24/adding-raster-layer-support-to-time-manager/

Toujours QGis, il est possible maintenant d’utiliser toutes les options de gdal dans l’interface de Qgis grâce au bouton ‘Creation Options’. http://linfiniti.com/2012/03/specifying-options-in-the-qgis-gdal-tools/

Qgis encore avec quelques screenshot qui peuvent donner des idées quand aux possibilités de Qgis. http://www.bernawebdesign.ch/byteblog/2012/03/30/qgis-multiview-and-globe-screenshots/

Et enfin toujours avec Qgis un tuto pas à pas pour installer Qgis Serveur sur ubuntu :

http://underdark.wordpress.com/2012/03/30/qgis-server-on-ubuntu-step-by-step/

Une carte qui a surculé sur twitter et dont j’ai trouvé le mode de représentation magnifique , http://hint.fm/wind/

Et enfin pour changer un peu l’annonce importante du jour, R passe en version 2.15.0 (dommage tout les plug-in n’avaient pas encore évolué, bon ça montre ce qui sont dynamique) http://www.r-bloggers.com/r-2-15-0-is-released/

voilà une petite ligne de commande qui sauve la vie

Elle permet de convertir des m4a en mp3 …

yaourt -S faad2 lame ## pour installer les logiciel sur archlinux, sur ubuntu sudo apt-get install faad lame
faad -o - “fichier_source.m4a” | lame - “fichier_destination.mp3”

Malgré la large prédominance d’articles sur les SIG et autres geekeries libre, je voulais parler aujourd’hui un peu de viticulture, mais aussi de SIG. Aujourd’hui est un grand jour, j’ai paramétré mes capteurs de température qui vont me permettre d’étudier (entre autres) l’évolution du climat a l’échelle d’une petite AOC. Voilà donc ma petite famille de capteur tout guillerait qui clignote sur la table en attenant de se retrouver en plein champ.

Ce travail se passe dans le cadre d’un partenaria entre GEOLAB mon laboratoire a l’université de Limoges, TerViClim un programme de recherche, la chambre d’agriculture et le syndicat des vignerons pour comprendre et anayliser le climat sur le vignoble, mais aussi étudier l’impacte du chamgement climatique à l’échelle fine.

Même si on ne parle pas directement de SIG, vous vous doutez bien ici que j’ai pris les positions de chaque capteur, pour pouvoir travailler sur des données spatio-temporelles climatiques (je sais, dit comme ça ça prêt peut être à rire, mais je trouve ça particulièrement passionnant, je vous montrerais les résultats).

Je sais le titre est un peu pompeux

Un petit post’it pour me souvenir comment extraire des données de mon GPS (un Magellan explorist 210). Parce qu’il n’y a rien qui m’énerve plus que perdre 45min à chercher comment refaire une chose qui j’ai déjà fait un paquet de fois. Donc voilà en deux commandes bash : la première indique comment je télécharge les points en format GPX et la seconde comment reprojete le tout. Pour cela vous devez bien sûr avoir gpsbabel et gdal/ogr d’installé sur la machine.

gpsbabel -w -i magellan -f '/media/MAP DATA/My POIs/Default POI File.upt'  -o gpx -F /home/moi/MyCreate/CapteursGPS.gpx

ogr2ogr -t_srs 'EPSG:2154' -s_srs 'EPSG:4326' CapteurGPSLA93.shp CapteurGPSWgs84.shp

GDAL

Je viens de découvrir encore un outil super pratique de gdal… les catalogues virtuels, j’en avais assez des lignes de code à rallonge à cause de tous mes fichiers…à traiter avec gdal, la réponse est donc gdalbuildvrt.

Alors pour le faire fonctionner : il faut créer un fichier text contenant les noms de tous les raster que vous voulez assembler… par exemple

66-2009-0709-6155-LA93.tif
66-2009-0709-6154-LA93.tif
66-2009-0709-6153-LA93.tif
66-2009-0709-6152-LA93.tif

ensuite vous créez le catalogue avec :

gdalbuildvrt -srcnodata 0  -input_file_list catalogueaoctif.txt catalogueaoctif.vrt

et il ne vous reste plus qu’a effectuer les traitements sur les raster que vous souhaitez … pour ma part :

gdal_merge.py -o orthoAOCmerge.tif -of GTiff catalogueaoctif.vrt

Je me concentre des derniers jours (au moins dans mes lectures), sur les Systèmes multi-agents (SMA), ou agent-based modeling or simulation. Bon et comme sous avez peut être remarqué, j’ai commencé à apprendre l’utilisation de R… Donc pour ne pas me disperser, j’ai regardé s’il n’y avait pas déjà des travaux faits en utilisant R comme langage de simulation SMA. Et j’ai été très comtent de trouver quelques petites choses :

• La première un paquet de R qui permet d’avoir tout un tas de fonctions déjà prêtes pour les SMA : http://cran.r-project.org/web/packages/memisc/index.html ,  ce paquet s’appelle « memisc », et j’ai trouvé l’info ici
• En suite j’ai lu un article de blog ou l’auteur propose des exemples de réaction d’agent avec R. c’est très intéressant -> www.babelgraph.org/wp/?p=237
• Enfin pour cette partie, j’ai découvert un plug-in pour NetLogo (un des nombreux logiciels libres dédiés au SMA qui existe sur internet) qui permet de se connecter aux flux de données issues de R… à essayer -> http://netlogo-r-ext.berlios.de/

Ensuite j’ai aussi trouvé deux articles sur le sujet :