index.qmd

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title: "Présentation de l'application de cartographie thématique Magrit 🌍"
author:
  name: "Matthieu Viry (CNRS - UAR RIATE)"
  email: "matthieu.viry@cnrs.fr"
subtitle: "19 Décembre 2023 - Université du Sine Saloum El-hâdj Ibrahima NIASS"
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# Plan de la séance 📝

<br />

1. Introduction
2. Rappels cartographie thématique et sémiologie graphique
3. Présentation de l'application Magrit
4. Exemples d'utilisation de Magrit (démonstration)
5. Exercices pratiques / discussion

# Introduction

<center>
<img src="images/Magrit-red-black-description.png">
</center>

:::{.notes}

Matthieu Viry, ingénieur de recherche au Centre National de la Recherche Scientifique en France.

Je travaille dans une unité de recherche qui s'apelle le RIATE, qui est une unité d'appui à la recherche en sciences humaines et sociales, et principalement
en géomatique, analyse spatiale et visualisation de données.

Dans ce cadre, je développe des outils et des méthodes pour la cartographie thématique et la visualisation de données.

C'est notamment le cas de l'application de cartographie thématique Magrit que je vais vous présenter aujourd'hui.

Celle-ci est développée depuis 2016 (en ligne depuis 2017) et est utilisée pour l'apprentissage et l'enseignement de la cartographie thématique à l'université.
Nous avons souhaité que l'application ait un fort lien avec les concepts enseignés en cours de cartographie, et c'est pour cela que je commencerai ma présentation par 
un rappel des principes de la cartographie thématique et de la sémiologie graphique.

:::

# Rappels cartographie thématique et sémiologie graphique

## Histoire de la cartographie thématique

<br />

- La cartographie thématique est une discipline qui a émergé au cours du **XIXe siècle**.
- Elle est née de la volonté de **représenter des données statistiques sur une carte**.
- Elle a été développée par des **statisticiens** et des **géographes**.
- Elle est par exemple utilisée pour **étudier les phénomènes sociaux** (démographie, économie, etc.) et **environnementaux** (climat, géologie, etc.).
- Elle est utilisée pour **communiquer** sur ces phénomènes et facilier la **prise des décisions**.

:::{.notes}

La cartographie est une discipline, composante de la géomatique, qui rassemble les opérations ayant pour objet l'élaboration, la rédaction et l'édition de cartes. Elle repose sur des bases scientifiques, techniques et artistiques.

La représentation cartographique est régie par des règles de sémiologie graphique et un socle méthodologique fort.

L'objet de la carte donne lieu à de nombreuses recherches : efficacité communicationnelle, cartographie animée, optimisation de la représentation des flux...


L’efficacité graphique d'une carte thématique peut s'évaluer par le temps nécessaire pour mémoriser correctement l’information qui veut être transmise. Pour cela, il ne faut jamais oublier :

1 - L’objectif de la carte et le public visé

2 - Les codes et conventions de la cartographie

3 - Les règles de la sémiologie graphique

:::


## Aux origines de la sémiologie graphique

<br>

<center>**Le langage cartographique** a été théorisé par **Jacques Bertin** (1967).</center>

::::{.columns .medium}
::: {.column width="33%"}

![](images/bertin_1.jpg)

:::

::: {.column width="33%"}

<br> *"Si pour obtenir une réponse correcte et complète à une question donnée (...) une construction requiert un temps d'observation plus court qu'une autre construction, on dira qu'elle est plus efficace pour cette question"*

<br> Il développe une **grammaire graphique** en lien avec l'information à représenter (les données).

:::

::: {.column width="33%"}

![](images/bertin_2.jpg)

:::
::::

:::{.notes}

- La sémiologie graphique est une discipline qui a été développée par **Jacques Bertin** dans les années **1960**.
- Elle permet de **choisir les variables visuelles** (couleur, taille, forme, etc.) les plus adaptées pour représenter une information.
- Elle permet de **construire des cartes efficaces** (c'est à dire qui permettent de transmettre l'information de manière claire et précise) et **esthétiques** (c'est à dire qui permettent de transmettre l'information de manière agréable).

:::

## Le support du langage cartographique

<center><img src="images/implantation.png" width="800"/></center>

:::{.notes}

L'implantation est la transcription graphique d'un objet géographique (points, lignes ou polygones).

Trois types d'implantation existent : ponctuel, linéaire et zonale (surfacique).


Les variables visuelles (ou rétiniennes) sont les moyens graphiques pour retranscrire visuellement une information.

Elles possèdent des propriétés différentes qui permettent de différencier, ordonner et mesurer les données.

**C'est à dire qu'en fonction du type de données et de l'implantation certaines variables visuelles seront plus adaptées que d'autres.** 

:::

## Variables visuelles et implantation

::: columns
::: {.column width="50%"}
<img src="images/VV_valeur.png" width="550"/> <img src="images/VV_couleur.png" width="550"/> <img src="images/VV_taille_ordre.png" width="550"/>
:::

::: {.column width="50%"}
<img src="images/VV_harmonique.png" width="550"/> <img src="images/VV_intensite.png" width="550"/> <img src="images/VV_forme.png" width="550"/>
:::
:::

:::{.notes}

Les principales variables visuelles sont la valeur, la couleur, la taille, la forme, l'orientation, la texture et la position.

:::

## Variables visuelles et implantation

<br />

<center><img src="images/VV_grain.png" width="550"/> <img src="images/VV_orientation.png" width="550"/> <img src="images/VV_texture_diff.png" width="550"/></center>


:::{.notes}

Les principales variables visuelles sont la valeur, la couleur, la taille, la forme, l'orientation, la texture et la position.

Dans le cadre des cartes thématiques réalisées avec Magrit, on utilise principalement les variables visuelles suivantes : la valeur, la couleur, la taille et la forme.

:::

## Propriétés des variables visuelles

<br />

<center><img src="images/VV_prop.png" width="800"/></center>



## Des données aux variables visuelles

<br />

<center><img src="images/VV_donnee_carte.png" width="800"/></center>

## Des données aux variables visuelles

<br />

<center><img src="images/VV_arbre.png" width="720"/></center>


## Typer les données pour les représenter

<br />

<center><img src="images/typer.png" width="700" class="bordered"/></center>

# Données qualitatives nominales

## Exprimer la différenciation

::: columns
::: {.column width="50%"}
<img src="images/VV_couleur.png" width="450"/> <img src="images/VV_forme.png" width="450"/> <img src="images/VV_orientation.png" width="450"/> <img src="images/VV_texture_diff.png" width="450"/>
:::

::: {.column width="50%"}
:::
:::

:::{.notes}

Exprime la différence entre les modalités

:::

## Exprimer la différenciation

::: columns
::: {.column width="50%"}
<img src="images/VV_couleur.png" width="450"/> <img src="images/VV_forme.png" width="450"/> <img src="images/VV_orientation.png" width="450"/> <img src="images/VV_texture_diff.png" width="450"/>
:::

::: {.column width="50%"}
<img src="images/efficacite_differenciation.png" width="550"/>
:::
:::

:::{.notes}

Exprime la différence entre les modalités

:::

##  {.hide background-color="white" background-image="images/map_couleur.jpg" background-size="contain"}

##  {.hide background-color="white" background-image="images/map_forme.png" background-size="contain"}

# Données quantitatives absolues (stocks)

## Exprimer des quantités

::: columns
::: {.column width="50%"}

<br /><br />
<img src="images/VV_taille_ordre.png" width="550"/>
:::

::: {.column width="50%"}
<img src="images/quantite_surface.png" width="550"/>
:::
:::

:::{.notes}

UNE SEULE variable visuelle peut être utilisée pour représenter des données quantitatives absolues : la variable visuelle TAILLE.

C'est la seule variable visuelle qui permet de retranscrire correctement des différences et surtout la proportionnalité.

:::

##  {.hide background-color="white" background-image="images/map_taille_3.png" background-size="contain"}

::: footer
**Les émigrants du Globe** (Minard, 1862)
:::

##  {.hide background-color="white" background-image="images/map_taille_1.png" background-size="contain"}

::: footer
Source : Libération, 2015
:::


:::{.notes}

Pas de solution graphique simple pour utiliser la variable visuelle taille sur une surface. Il est généralement nécessaire d'extraire un figuré ponctuel de l'implantation surfacique

Les logiciels de cartographie placent généralement le figuré ponctuel sur le barycentre des polygones (centroide).

:::

##  {.hide background-color="white" background-image="images/map_taille_5.png" background-size="contain"}

::: footer
Source : Le [Grand Continent](https://legrandcontinent.eu/fr/2022/04/13/50-cartes-pour-lire-le-premier-tour-de-la-presidentielle-de-2022/), 2022
:::


# Données quantitatives relatives (ratios)

## Exprimer l'ordre

::: columns
::: {.column width="50%"}
<img src="images/VV_valeur.png" width="550"/> <img src="images/VV_harmonique.png" width="550"/> <img src="images/VV_intensite.png" width="550"/>
:::

::: {.column width="50%"}
<img src="images/VV_taille_ordre.png" width="550"/> <img src="images/VV_grain.png" width="550"/>
:::
:::

:::{.notes}

Les variables visuelles adaptées à la représentation de données quantitatives relatives sont la VALEUR, la COULEUR (intensité/dégradé), le GRAIN ou la TEXTURE-STRUCTURE. Elles retranscrivent visuellement différences et hiérarchies.

➔ N'utilisez jamais la TAILLE

:::

##  {.hide background-color="white" background-image="images/map_valeur_1.jpg" background-size="contain"}

::: footer
Carte figurative de l'instruction populaire de la France (1826), par Charles Dupin
:::

##  {.hide background-color="white" background-image="images/4G.jpg" background-size="contain"}

::: footer
Source : [Chroniques Cartographiques, 2015](https://www.chroniques-cartographiques.fr/2015/08/carte-de-france-de-la-couverture-mobile-4g.html)
:::


## *Avant de cartographier...*

-   L'information statistique contenue dans une table attributaire ne peut pas toujours être cartographiée directement.\

<br />

-   Les données quantitatives relatives (taux, indices etc.) doivent *toujours* être synthétisées et subdivisées en classes de valeurs.\
    Cette procédure est souvent nommée **discrétisation**.

<br />

-   Ce **regroupement des données en classes** est une étape importante dans la réalisation d'une carte thématique : cela permet de **simplifier la carte** et de **rendre l'information plus lisible**.

# Les discrétisations

## Quelques principes

<br />

1.  Les classes doivent être homogènes et distinctes les unes des autres.

2.  Le nombre de classes doit être inférieur au nombre d'observations.

3.  **Les caractéristiques essentielles de la distribution doivent être préservées** (étendue, dispersion, forme de la distribution).

4.  Il est préférable d'utiliser des limites de classes arrondies ou pertinentes. Les bornes de classes doivent être facile à lire et à mémoriser.

## Comment procéder ?

<br />

:::{.medium}

### 1. Résumer la série statistique

-   Paramètres de position ou valeurs centrales (moyenne, médiane, mode)\
    Ces paramètres indiquent la valeur "typique" autour de laquelle les observations sont réparties.
-   Paramètres de dispersion (écart-type, intervalle interquartile...)\
    Ces paramètres mesurent de l'écart des valeurs d'une distribution à une valeur centrale.

### 2. Analyser la forme de la distribution

-   Histogrammes, boîtes à moustaches,\
    essaim d'abeilles (*beeswarm*), etc.

### 3. Déterminer les intervalles des classes

-   Il existe de nombreuses méthodes pour déterminer\
    les intervalles de classes...

:::

<img src="images/visualisation_distribution.png" style="position: absolute; right: -20px; bottom: 10px;" class="w400 bordered"/>

# Les méthodes de discrétisations

## Quelle discrétisation choisir ?

<br />

![](images/Figure-2.08.png)

## Les méthodes

<br />

::: panel-tabset
### Les seuils naturels

![](images/Figure-2.09.png)

### Les amplitudes égales

![](images/Figure-2.10.png)

### Les effectifs égaux

![](images/Figure-2.11.png)

### Moyenne / écart-type

![](images/Figure-2.12.png)

### La progression géométrique

![](images/Figure-2.13.png)
:::

## Les méthodes

<center>

![](images/Figure-2.14.png){.w600}

</center>

## Visualisation des discrétisations : une petite application pédagogique

<center>

![](images/jeg.png){.bordered .w600}

[Lien direct : [https://mappemonde.gitpages.huma-num.fr/archives/119/](https://mappemonde.gitpages.huma-num.fr/archives/119/)]{.small}
</center>


::: aside
Laurent Jégou, « Géovisualisation des discrétisations : une petite application pédagogique », *Mappemonde*, 119 \| 2017, <https://doi.org/10.4000/mappemonde.2569>
:::

## Les méthodes de discrétisation et leur utilisation dans Magrit

<br />

<center>

{{< video https://www.youtube.com/embed/7J5CCpGSGvA width="560" height="315" >}}

</center>


::: aside
Nicolas Lambert, 2020. COURS - Les méthodes de discrétisation et leur utilisation dans Magrit. <https://www.youtube.com/watch?v=7J5CCpGSGvA>
:::

## Habillage et mise en page de la carte

<br />

<center>

<img src="images/habillage.png" class="w900 bordered"/>

</center>

:::{.notes}

- Titre
- Légende
- Dates
- Sources
- Échelles
- Orientation
- Toponymes 
- Autres (carton de localisation, cartouche de texte, graticules, etc.)

:::

# Et en termes de données ?

## Les composantes de l'information géographique

<center>

<br>

```{r, echo = FALSE, out.width = "70%"}

library(DiagrammeR)

grViz("digraph dot {

  # a 'graph' statement
  graph [overlap = true]

  # several 'node' statements
  node [shape = rectangle, fontname = Helvetica, color='red', fontsize=9]
  d1

  node [shape = ellipse, fontname = Helvetica, color=black, fontsize = 6] // sets as circles
  d2; d3
  
  d1 [label = 'Données géographiques'];
  d2 [label = 'Géométries'];
  d3 [label = 'Données'];

  # several 'edge' statements
  d1->d2[arrowhead = none]
  d1->d3[arrowhead = none]

}")
```

</center>


## Géométries

Elles définissent la **forme** et la **localisation** de l'objet à cartographier sur la surface terrestre.

La position des géométries est toujours exprimée dans un système de coordonnées explicite : **coordonnées géographiques** (latitude / longitude) ou **coordonnées projetées** (X / Y).

![](images/notre_dame.png)

## Vecteurs et rasters

2 types de données sont à différencier : le raster et le vecteur. <br><br>

::: columns
::: {.column .medium width="49%"}

### 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). Les logiciels de cartographie thématique ne sont pas adaptés à leur manipulation (\> SIG). -->

:::

::: {.column width="51%"}
![](images/raster.png)
:::
:::

## Vecteurs et rasters

2 types de données sont à différencier : le raster et le vecteur. <br><br>

::: columns
::: {.column width="49%"}
### Vecteur

Il s'agit d'objets géométriques de type **points**, **lignes** ou **polygones**.

Ces objets vectoriels ne **pixelisent pas**. On parlera néanmoins de niveaux de généralisation pour qualifier leur niveau de précision (parfois aussi appelée résolution).

Chaque objet est défini par **un identifiant unique**.
:::

::: {.column width="49%"}
![](images/vecteur.png)
:::
:::

## Vecteurs et rasters

2 types de données sont à différencier : le raster et le vecteur. <br><br>

<center>![](images/raster_vecteur.png)</center>

## Formats de fichiers vectoriels

:::{.medium}

Les formats de stockage des géométries les plus connus sont :

:::

<br />

::::{.columns .small}
::: {.column width="49%"}

-   **Shapefile (.shp)** : 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)...

<br />

-   **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).

<br />

-   **Geographic Markup Language (.gml)** : est un format de données géographiques basé sur XML. Il permet d'être très expressif (notamment via la possibilité de définir des schémas). Normalisé par l'Open Geospatial Consortium (OGC) depuis 2000.
:::

::: {.column width="49%"}
-   **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.

<br />

-   **Keyhole Markup Language (.kml)** : 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.

<br />

-   **Fichiers tabulaires (.csv, .xls, etc.)** : tout simplement ! À partir du moment où ils contiennent une dimension géographique.

:::
::::

## Niveaux de généralisation

Le niveau de détail relatif aux géometries vectorielles (nombre de points).

Les fournisseurs de données géographiques offrent parfois plusieurs niveaux de généralisation, comme **Natural Earth** ou **Eurostat (GISCO)**.

::: panel-tabset
### 1:1 Million

```{r, echo = FALSE}
library(giscoR)
par(mar=c(0,0,0,0))
nuts2 <- gisco_get_nuts(nuts_level = 2, country = "France", resolution = "1")
bzh <- nuts2[nuts2$NUTS_ID == "FRH0",]
plot(bzh$geometry, col = NA, border = NA)
plot(nuts2, col = "peachpuff", border = "white", add = TRUE)
```

### 1:3 Million

```{r, echo = FALSE}
par(mar=c(0,0,0,0))
nuts2 <- gisco_get_nuts(nuts_level = 2, country = "France", resolution = "3")
plot(bzh$geometry, col = NA, border = NA)
plot(nuts2, col = "peachpuff", border = "white", add = TRUE)
```

### 1:10 Million

```{r, echo = FALSE}
par(mar=c(0,0,0,0))
nuts2 <- gisco_get_nuts(nuts_level = 2, country = "France", resolution = "10")
plot(bzh$geometry, col = NA, border = NA)
plot(nuts2, col = "peachpuff", border = "white", add = TRUE)
```

### 1:20 Million

```{r, echo = FALSE}
par(mar=c(0,0,0,0))
nuts2 <- gisco_get_nuts(nuts_level = 2, country = "France", resolution = "20")
plot(bzh$geometry, col = NA, border = NA)
plot(nuts2, col = "peachpuff", border = "white", add = TRUE)
```

### 1:60 Million

```{r, echo = FALSE}
par(mar=c(0,0,0,0))
nuts2 <- gisco_get_nuts(nuts_level = 2, country = "France", resolution = "60")
plot(bzh$geometry, col = NA, border = NA)
plot(nuts2, col = "peachpuff", border = "white", add = TRUE)
```
:::


## Niveaux de généralisation

Le choix du niveau de généralisation adapté dépend des **objectifs de la carte**, de l'emprise de **espace d'étude**, et des **caractéristiques des polygones du fond de carte**.

```{r, echo = FALSE}
library(mapsf)
library(sf)
par(mar=c(0,0,0,0))
nuts2 <- gisco_get_nuts(nuts_level = 3, resolution = "1", epsg = "3035")
nuts0 <- gisco_get_nuts(nuts_level = 0, resolution = "1", epsg = "3035")
xmin <- 2380000
xmax <- 6550000
ymin <- 1350000
ymax <- 5420000

lon <- c(xmin,xmax,xmax,xmin,xmin)
lat <- c(ymin,ymin,ymax,ymax,ymin)
frame <- st_sfc(st_polygon(list(cbind(lon, lat))))
frame <- st_as_sf(frame)
st_crs(frame) <- 3035

map_theme <- mf_theme("default", bg = NA, fg = NA, mar = c(0, 0, 0, 0), tab = TRUE,
                      pos = "left",  inner = TRUE, line = 3, cex = .8, font = 2)
mf_theme(map_theme)
mf_init(frame)
mf_map(nuts2, var = "URBN_TYPE", type = "typo", pal = c("red", "yellow", "lightgreen"), 
  val_order = c("1", "2", "3"), border = "white", lwd = .7, add = TRUE, leg_pos = "n")
mf_legend(type = "typo", pos = "left", title = "Typologie Urbain-Rural",
          val = c("Région à prédominance urbaine", "Region intermédiaire", 
                  "Région à prédominance rurale"),
          pal = c("red", "yellow", "lightgreen"))
mf_map(nuts0, col = NA, border = "black", add = TRUE)
mf_title("Niveau de généralisation : 1:1 Million", inner = TRUE)
mf_credits(txt = "Source : GISCO, Eurostat, 2023")
```

## Niveaux de généralisation

Le choix du niveau de généralisation adapté dépend des **objectifs de la carte**, de l'emprise de **espace d'étude**, et des **caractéristiques des polygones du fond de carte**.

```{r, echo = FALSE}
library(mapsf)
library(sf)
par(mar=c(0,0,0,0))
nuts2 <- gisco_get_nuts(nuts_level = 3, resolution = "60", epsg = "3035")
nuts0 <- gisco_get_nuts(nuts_level = 0, resolution = "60", epsg = "3035")

mf_theme(map_theme)
mf_init(frame)
mf_map(nuts2, var = "URBN_TYPE", type = "typo", pal = c("red", "yellow", "lightgreen"), 
  val_order = c("1", "2", "3"), border = "white", lwd = .7, add = TRUE, leg_pos = "n")
mf_legend(type = "typo", pos = "left", title = "Typologie Urbain-Rural",
          val = c("Région à prédominance urbaine", "Region intermédiaire", 
                  "Région à prédominance rurale"),
          pal = c("red", "yellow", "lightgreen"))
mf_map(nuts0, col = NA, border = "black", add = TRUE)
mf_title("Niveau de généralisation : 1:60 Million", inner = TRUE)
mf_credits(txt = "Source : GISCO, Eurostat, 2023")
```

## Simplifier les géométries

Des outils existent pour simplifier le niveau de détail des géométries, comme [Mapshapper](https://mapshaper.org/).

::: columns
::: {.column width="49%"}
![](images/mapshapper.png)
:::

::: {.column width="49%"}
![](images/mapshapper2.png)
:::
:::

## Rechercher de l'information géographique

Les fournisseurs de fonds de carte géoréférencés sont nombreux...

<br />

:::{.medium}

**Au niveau international par exemple :**

-   <a href="https://gadm.org/" target="_blank">Global Administrative Boundaries (GADM)</a>
-   <a href="https://www.naturalearthdata.com/" target="_blank">Natural Earth</a>
-   <a href="https://land.copernicus.eu/" target="_blank">Copernicus</a>
-   <a href="https://www.worldpop.org/" target="_blank">World Pop</a>
-   <a href="https://ec.europa.eu/eurostat/web/gisco/geodata/reference-data" target="_blank">Eurostat - GISCO</a>
-   <a href="https://www.openstreetmap.fr/" target="_blank">OpenSreetMap (OSM)</a> (via des API comme <a href="http://overpass-turbo.eu/" target="_blank">Overpass-turbo</a>
    ou des sites comme <a href="https://download.geofabrik.de/" target="_blank">Geofabrik</a>)  

:::

## Données attributaires

L'ensemble des informations relatives à un objet géographique, qui le décrivent et le caractérisent.

<center>

![](images/attribut.png){.w1000 .bordered}

</center>

## Pourquoi faire ?

<br />
Les géométries contiennent parfois quelques attributs statistiques, **assez limités** pour initier des analyses ou produire des représentations cartographiques.

<br />

Il est toutefois souvent nécessaire de **compléter les géométries** avec des données attributaires (venant d'autres sources : instituts statistiques, ONG, etc.).

<center>

![](images/Excel_tab.png){.w700 .fragment}

</center>

## Comment faire ?

<br />

::::{.columns .medium}
::: {.column width="49%"}

L'enrichissement de données attributaires au format tabulaire (.csv, .xls, .ods, etc.) est réalisé par une **jointure attributaire**.

Elle d'**associer deux tables attributaires décrivant des entités communes**. L'opération produit une seule table juxtaposant les champs de la table à joindre à ceux de la table d'origine.

Avec les logiciels de cartographie / SIG, la table d'origine est souvent associée aux géométries.

Les jointures attributaires sont utilisées pour introduire des informations nouvelles dans une couche géographique.

:::

::: {.column width="49%"}

![](images/jointure_attributaire.png)

[Source : Université Virtuelle Environnement et Développement durable, glossaire des SIG]{.small}

:::
::::

## Comment faire ?

<br />

La jointure attributaire est une fonctionnalité de base des logiciels de cartographie thématique ou de SIG.

::: columns
::: {.column width="49%"}
![](images/join_1.png)
:::

::: {.column width="49%"}
![](images/join_2.png)
:::
:::

## Rappels sur la cartographie thématique

<br /><br />

✅ Données géographiques et attributaires

✅ Variables visuelles et implantation

✅ Discrétisation

✅ Habillage et mise en page


<br />

*... nous avons maintenant tous les éléments pour réaliser une carte thématique !*

# Présentation de l'application Magrit

## Un outil complet

<center>

![](images/magrit-complete-tool.png){.w700}

</center>

## Un logiciel libre et gratuit

Le projet Magrit a démarré courant 2016. C'est un projet libre, sous licence CeCILL (une licence compatible avec la licence GPL).

![](images/cecill.png){.w300}

Le code source est disponible sur GitHub : [https://github.com/riatelab/magrit](https://github.com/riatelab/magrit).

![](images/github-screenshot.png){.w600}


## Une application Web

Magrit est une application Web, c'est à dire qu'elle fonctionne **directement dans un navigateur Web** et donc avec n'importe quel système d'exploitation (Windows, MacOS, Linux, ...).

<center>
![](images/ui-and-browser-screenshot.png){.w700}
</center>

## Une application multilingue

<br />

Magrit est disponible en **français**, **anglais** et **espagnol** (Amérique latine).

<br />
<center>
![](images/magrit-multilang.png){.w300 .bordered}
</center>

## De nombreux formats de données supportés en entrée

<br />

::::{.columns .medium}

:::{.column width=50%}

Magrit permet d'importer des **données géographiques** dans de nombreux formats :

- **GeoJSON**
- **TopoJSON**
- **Shapefile**
- **GML**
- **KML**
- **GeoPackage**

:::

:::{.column width=50%}

Magrit permet également d'importer des **données tabulaires** (qui pourront être jointes à des données géographiques) :

- **CSV** / **TSV**
- **XLS** et **XLSX**
- **ODS**

:::
::::

## La chaîne de traitement

Les menus de l’application suivent les étapes d’une chaine de traitement de l’information géographique :

<center>

![](images/chaine-traitement-magrit.png){.bordered .w800}

</center>

## Différents types de représentations cartographiques

<center>
<img src="images/Magrit-red-black-description.png" class="w900">
</center>

## Des représentations cartographiques classiques

<br />

![](images/rep_class.png){.w1000}

## Des représentations cartographiques combinées

<br />

![](images/rep_comb.png){.w800}

## Des représentations cartographiques "avancées"

<br />

![](images/rep_av1.png){.w800}

## Des représentations cartographiques "avancées"

<br />

![](images/rep_av2.png){.w800}

[Également "carte de liens", "carte qualitative (pictogrammes)" et *"waffle map"* (2 variables de stocks ou plus)]{.fragment .medium}

<img src="images/waffle_fontaines.png" class="fragment w800" style="position:absolute; top: 20%; left: 0%;"/>

## Mise en page

<center>

![](images/mise-en-page.png){.w800 .bordered}

</center>

## Différents types d'exports disponibles

<br />

Magrit permet d'exporter les cartes réalisées dans différents formats :

- **PNG** (par ex. pour une utilisation directe dans un rapport ou une présentation)
- **SVG** (par ex. pour permettre une édition ultérieure dans un logiciel de dessin vectoriel comme InkScape ou Adobe Illustrator)

<center>
<img src="images/ExportModifInkscape.png" class="w500">
</center>

## Différents types d'exports disponibles

<br />

:::{.medium}

Il est également possible d'exporter les couches présentes dans la carte dans différents formats :

- **GeoJSON**
- **TopoJSON**
- **Shapefile**
- **GML**
- **KML**
- **CSV** (seulement les données attributaires)

<br />
💡 Utile par exemple pour réutiliser les couches issues de certaines modes de représentation (lissages, discontinuités, cartogrammes, etc.) dans un SIG.

:::

## Utilisée pour l'apprentissage de la cartographie thématique à l'université

<br /><br />

<center>

![](images/logo_univ.png){.w900}

</center>


## Autour de Magrit...

- Magrit dispose d'une documentation complète en français : [https://magrit.cnrs.fr/docs/](https://magrit.cnrs.fr/docs/).

![](images/documentation-screenshot.png){.absolute .bordered top=200 left=200 width="780" height="609"}

## Autour de Magrit...

- Des supports de formations (comprenant slides de cours et exercices), préparés par l'[UAR RIATE](https://riate.cnrs.fr), sont mis à disposition sous licence CC-BY-SA : [https://github.com/magrit-formations](https://github.com/magrit-formations).

::::{.columns .medium}

:::{.column width=50%}

![](images/formation-screenshot-repository.png){.w400}

:::

:::{.column width=50%}

![](images/formation-screenshot.png)

[&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Exemple de support de formation ⤴]{.center .small}

[⬅ Page d'accueil du dépôt des supports de formation]{.center .small}

:::

::::

## Autour de Magrit...

- Un carnet de recherche est également disponible sur la plateforme Hypotheses : [https://magrit.hypotheses.org/](https://magrit.hypotheses.org/).

<center>

![](images/hypotheses.png){.w800 .bordered}

</center>

# Exemple d'utilisation de Magrit <br /> - <br /> Démonstration

## Démonstration

<br />

*Cette démonstration vise à présenter les principales fonctionnalités de Magrit, de la réalisation rapide d'une carte simple
jusqu'à la réalisation d'une carte plus complexe, à la mise en page soignée.*

<br />

<center>

**🖥️ [https://magrit.cnrs.fr/](https://magrit.cnrs.fr/)**  
**🕜 Environ 45 minutes**

</center>

:::{.medium}

<br />

**Données utilisées :**

- Départements et régions du Sénégal ([https://www.africageoportal.com/](https://www.africageoportal.com/))
- Données de population (RGPHAE 2013)
- Pays Africains ([GADM](https://gadm.org/))

:::

:::{.notes}

Déroulé de la démonstration : 

- Import des données départements
- Import des données régions
- Insister sur la différence "fond de carte principal" et "fonds de carte d'habillage" /!\
- Importer jeu de données Afrique...
- Import du jeu de données CSV pour la population des départements
- Jointure
- Représentation Symboles proportionnels
- Création de labels...
- Ajout colonne densité population
- Représentation choroplèthe
- Représentation symboles proportionnels + choroplèthe
- Représentation lissage
- Représentation cartogramme
- .... + choroplèthe sur le cartogramme
- Ajout de couche de labels en modifiant la localisation des labels

- Ajout fond de carte Monde pour habillage ...
- Préparer habillage (titre, légende en la personnalisant, etc., contour autour du texte du titre, ajout texte avec source des données, ajout logo, etc.)
- Export PNG
- Export SVG
- Export données


:::


# Exercices pratiques / discussion / conclusion

## Exercice pratique *(selon temps disponible)*

<br />

:::{.medium}

**Objectif :** Réaliser une carte thématique simple avec Magrit, de l'import des données jusqu'à l'export d'une carte vous satisfaisant.

<br />

**Données utilisées :**

- Départements et régions du Sénégal ([https://www.africageoportal.com/](https://www.africageoportal.com/))
- Données de population (RGPHAE 2013)
- Pays Africains ([GADM](https://gadm.org/))

<br />

**Lien de téléchargement** : **[https://link.infini.fr/datamagrit](https://link.infini.fr/datamagrit)**

<br />

**🚀 À vous de jouer !**

:::

## Perspectives de développement

<br />

Un logiciel en développement actif...

<br />

:::{.medium}

- **Amélioration / refonte de l'interface utilisateur**

- Intégration de **nouvelles fonctionnalités** (analyses statistiques bivariées ou multivariées, personnalisation de nombreux éléments, etc.)

- Facilitation de l'**installation sur un poste de travail personnel**

:::

<img src="images/linear-regression.png" class="bordered fragment w300" style="position:absolute;bottom: 10px; right: 610px" fragment-index=1>
<img src="images/linear-regression-residuals.png" class="bordered fragment w300" style="position:absolute;bottom: 30px; right: 340px" fragment-index=1>
<img src="images/tree-hc.png" class="bordered fragment w400" style="position:absolute;bottom: 60px; right: 10px" fragment-index=1>


## Bibliographie indicative

<br />

::::{.columns .medium .center}

:::{.column width=48%}

LAMBERT Nicolas, ZANIN Christine.<br />**Manuel de cartographie. Principes, méthodes, applications**.<br />Armand Colin, 2016.

<img src="images/LZ.jpeg" class="bordered" style="width: 60%"/>

:::

:::{.column width=48%}

BEGUIN Michèle, PUMAIN Denise.<br />**La représentation des données géographiques. Statistique et cartographie**.<br />4ème édition. Armand Colin, 2014.

<img src="images/BP.jpg" class="bordered" style="width: 60%"/>

:::

::::

# Merci de votre attention ! 🙏

<br />

**Magrit** : **[https://magrit.cnrs.fr/](https://magrit.cnrs.fr/)**

**Documentation** : [https://magrit.cnrs.fr/docs/](https://magrit.cnrs.fr/docs/)

**Dépôt GitHub** : [https://github.com/riatelab/magrit](https://github.com/riatelab/magrit)

**Supports de formation** : [https://github.com/magrit-formations](https://github.com/magrit-formations)

<br />

**Slides** : [https://mthh.github.io/Magrit-presentation-USSEIN-2023/](https://mthh.github.io/Magrit-presentation-USSEIN-2023/)

<br />

_**Contact** : [matthieu.viry@cnrs.fr](mailto:matthieu.viry@cnrs.fr)_