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05_anamorphoses.qmd
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# Les cartogrammes
> "L’anamorphose classique est une représentation des États (ou de mailles quelconques) par **des rectangles ou des polygones quelconques** en fonction d’une **quantité** qui leur est rattaché. (...)
> On s’efforce de **garder l’arrangement général** des mailles ou la silhouette du continent."
> @Brunet93
3 types d'anamorphoses ou cartogrammes sont ici présentés :
- Les cartogrammes de Dorling [@Dorling96]
- Les cartogrammes non contigus [@Olson76]
- Les cartogrammes contigus [@Dougenik85]
:::{.callout-note}
## Ressources
- Un cours complet sur les anamorphoses : [Les anamorphoses cartographiques](https://neocarto.hypotheses.org/366){target="_blank"} [@Lambert15].
- Les cartogrammes avec R : [Faire des cartograms dans R](https://transcarto.github.io/rcartograms/TRANSCARTO_cartograms.html)
:::
Pour réaliser les cartogrammes nous utilisons le package `cartogram` [@R-cartogram].
## Les cartogrammes de Dorling
Les territoires sont représentés par des figurés (cercles, des carrés ou des rectangles) ne se recouvrant pas dont les surfaces sont proportionnelles à une variable. Les positions des figurés sont définies selon les positions de départ.
```{r dorling}
library(mapsf)
library(cartogram)
com <- st_read("data/lot.gpkg", layer = "communes", quiet = TRUE)
com_dorling <- cartogram_dorling(x = com, weight = "POPULATION", k = 7)
mf_map(com_dorling, col = "#940000", border= "white")
mf_label(
x = com_dorling[order(com_dorling$POPULATION, decreasing = TRUE), ][1:10,],
var = "NOM_COM",
overlap = FALSE, lines = FALSE,
halo = TRUE,
r = .15
)
mf_title("Population du Lot - Cartogramme de Dorling")
```
Le paramètre `k` permet de faire varier le facteur d'expansion des cercles.
On identifie assez mal l'espace.
On peut nommer les cercles pour se repérer et/ou s'aider de la couleur pour faire apparaître des clusters et mieux identifier les blocs géographiques.
La perception des quantités est très bonne.
Les tailles de cercles sont vraiment comparables.
## Les cartogrammes non continus
La taille des polygones est proportionnelle à une variable. L'agencement des polygones les uns par rapport aux autres est conservée. La forme des polygones est ressemblante.
```{r olson}
com_ncont <- cartogram_ncont(x = com, weight = "POPULATION", k = 1.2)
mf_map(com, border = "white", lwd = 0.5,)
mf_map(com_ncont, col = "#940000", border= "white", add = TRUE)
mf_title("Population du Lot - Cartogramme de Olson")
```
Le paramètre `k` permet de faire varier le facteur d'expansion des polygones.
La topologie des régions est perdue.
La conservation de la forme des polygones est optimale.
## Les cartogrammes continus
La taille des polygones est proportionnelle à une variable. L'agencement des polygones les uns par rapport aux autres est conservée. Pour conserver la contiguïté, la forme des polygones est fortement transformée.
```{r dougenik}
com_cont <- cartogram_cont(x = com, weight = "POPULATION",
prepare = "none",
itermax = 10)
mf_map(com_cont, col = "#940000", border= "white", add = FALSE)
mf_title("Population du Lot - Cartogramme de Dougenik")
mf_inset_on(com, cex = .2, pos = "topleft")
mf_map(com, lwd = .5)
mf_inset_off()
```
La forme des polygones est fortement distordue.
C'est une "vraie carte de géographie" : la topologie et la contiguïté sont conservées.
## Forces et faiblesses des cartogrammes
Les cartogrammes sont des représentations cartographiques perçues comme **innovantes** (bien que la méthode date de 40 ans). Ces images très généralisées rendent bien compte des **quantités** et des **gradients**. Ce sont de vraies images de **communication** qui **provoquent**, suscitent **l’intérêt**, véhiculent un **message** fort, **interpellent**.
Mais les cartogrammes induisent une perte des **repères visuels** (difficile de retrouver son pays, ou sa région sur la carte), demandent un **effort de lecture** qui peut être important et ne permettent pas de **gérer des données manquantes**.