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GRASS-GIS 7 et R

Contexte

Avec @fabio_zottele, nous nous sommes replongés ce weekend sur un travail un peu vieux. Celui-ci remonte à 5 ans, et consiste à proposer un algorithme basé sur des librairies/logiciels libres afin de détecter les terrasses viticoles. Ce travail avait initialement été développé sur R gdal et grass 6.3. pour une petite zone de la val di Cembra.

Notre objectif est aujourd’hui de systématiser l’algorithme et de vérifier que l’évolution des technologies et des algorithmes sur lesquels nous nous étions basés produit toujours le résultat attendu.

Installation de GRASS7Grass-GIS

La première chose à faire est de compiler GRASS-GIS en version 7, car les dépôts ne sont pas encore à jour sur Fedora. Vous pouvez trouver toute la documentation sur le wiki de grass.

On pourra commencer par télécharger le weekly snapshot du projet , et installer les dépendances qui vont bien :

sudo dnf install gcc gcc-c++ bison flex ncurses-devel proj-epsg proj-nad xml2 \
proj-devel gdal gdal-devel gdal-python sqlite-devel mesa-libGL-devel \
fftw-devel mesa-libGLU-devel libXmu-devel libX11-devel geos geos-devel \
libtiff-devel lesstif-devel python-devel numpy wxPython wxGTK-devel \
python-dateutil python-imaging python-matplotlib-wx subversion doxygen python-sphinx \
netcdf-devel postgresql-devel lapack lapack-devel blas blas-devel atlas atlas-devel

On peut ensuite aller compiler les sources :

cd ~/Téléchargement/grass7.0.svn/
./configure \
  --with-cxx \
  --with-gdal=/usr/bin/gdal-config \
  --with-proj --with-proj-share=/usr/share/proj \
  --with-python=/usr/bin/python-config \
  --with-geos \
  --with-sqlite \
  --with-nls \
  --with-wxwidgets=/usr/bin/wx-config \
  --with-fftw \
  --with-cairo --with-cairo-ldflags=-lfontconfig \
  --with-freetype --with-freetype-includes=/usr/include/freetype2 \
  --enable-largefile \
  --without-odbc \
  --with-ffmpeg \
  --with-ffmpeg-includes="/usr/include/ffmpeg /usr/include/ffmpeg/libav* /usr/include/ffmpeg/libpostproc /usr/include/ffmpeg/libswscale" \
  --with-blas --with-blas-includes=/usr/include/atlas-x86_64-base/ \
  --with-lapack --with-lapack-includes=/usr/include/atlas-x86_64-base/ \
make -j4 #pour compiler sur 4 thread
sudo make install

Et nous voilà avec une belle installation de grass7. Je vous encourage à faire un tour du propriétaire parce qu’un travail formidable a été fait ! Bravo à l’équipe de dev!

Comment se passe la communication avec R ?

RlogoEt bien figurez-vous qu’il y a le package qui va bien 😀 : rgrass7 qui s’installe comme d’habitude dans R avec :

install.packages(« rgrass7 », dependences = TRUE)

Mais l’utilisation diffère un peu de son grand frère. En effet, on peut désormais spécifier l’emplacement de votre GRASS7 fraichement compilé. On procèdera donc de la manière suivante :

remove(list=ls())
## Configuration Parametrs:
gisBaseLocation = "/opt/grass" #where the GRASS executables are
library(rgrass7) #load lib in R
initGRASS(gisBase=gisBaseLocation, override=TRUE) #Run GRASS in & Cancel previous running GRASS instance in R

L’exécution se fait ensuite avec une seule et même commande R à laquelle on passera en paramètre la commande GRASS

execGRASS(cmd= "g.remove", flags=c("f", "b"), parameters= list(type="raster", pattern="*"))

Ici on exécute donc dans R une commande GRASS qui va permettre de supprimer tous les rasters de la base de données GRASS.

Pour prendre un autre exemple :

execGRASS(cmd= "r.param.scale", flags= c("overwrite", "verbose"), parameters= list(input="DTM",output="CURVATURE", size=5, method="profc", zscale=2.0))

Ici on exécutera la commande r.param.scale  en spécifiant toutes les options.

Quand on veut ensuite sortir les résultats de GRASS pour les manipuler dans R, la méthode n’a pas beaucoup changé :

param.scale = raster(readRAST("CURVATURE"))

Ici on utilise la fonction raster du package éponyme pour convertir en raster les données en sortie de la fonction readRAST du package rgrass7.

Pour le plaisir des yeux

Voilà donc à partir de données LIDAR à 1m la proportion de surface avec des terrasses à l’échelle tu Trentino !

mappaEroica
Proportion de surfaces agricoles terrassées par tuile de données LIDAR à l’échelle de la région Trentino

Les coopératives viticoles en France

Grâce au blog de R. Schirmer, j’ai découvert au début de l’été le site de l’observatoire de la viticulture française. Ce site permet d’avoir accès à une documentation très fournie (chiffres à la clef) sur des sujet aussi variés que :

  • les surfaces plantées en vigne
  • les surfaces par cépage dominant
  • les volumes vinifiés par les coopératives ou les caves particulières par commune
  • etc.

Comme je suis en plein travail sur le poids du système coopératif sur le cru Banyuls (dans les PO), j’ai regardé les données auxquelles je pouvais accéder sur le site de l’observatoire. J’ai été enchanté de découvrir dans la rubrique vinification des données diachroniques (entre 2007 et 2013) sur les quantités totales livrées aux coopératives ou vignifiées par des caves particulières, mais aussi type de vin (AOP rouge/rosé, AOP blanc, IGP rouge/rosé, IGP blanc, et sans IGP).

Une véritable mine d’or donc ! Hier soir, prenant mon courage à bras le corps, je me suis lancé dans la récupération des données, et ce sur plusieurs années (2010 et 2013). Un travail long et fastidieux (qui aurait pu être simplifié si les possibilités de téléchargement des données avait été optimisées, mais bon quand on veut, on peut !).

Voilà donc les deux premières sorties graphiques :

  • ggplot_coop_2010_203Sur ces deux premières cartes on peut essayer de jouer au jeu des 7 erreurs :
  • Les bouches ont légèrement reculé
  • Le Haut-Rhin et le  Bas-Rhin sont entrés en course avec des volumes non négligeables
  • Les volumes ont un peu augmenté dans les Pyrénées orientales

Si ensuite on s’intéresse à l’évolution des volumes apportés aux coopératives et vinifiés par des caves particulières entre 2010 et 2013, on produit alors les cartes suivantes :

ggplot_variation_2010_203La première chose qu’on peut noter est la différence d’ordre de grandeur entre les volumes gagnés (ou perdus) par les caves coopératives et ceux générés par les caves particulières. On peut observer deux petites choses. Les volumes produits aussi bien par les coopératives que par les caves particulières entre 2010 et 2013 sont en réduction en Gironde et en augmentation pour le département de l’Hérault. La progression semble également positive pour les départements du Bas Rhin et du Haut Rhin.

Vous pouvez retrouver le matériel et la méthode sur github