Rendu Rstudio

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Bonjour, j’ai un devoir à rendre avec Rstudio mais je ne sais pas comment commencer, est ce que quelqu’un pourrait m’aider, voici le sujet : Cartographie du risque de malaria dans le monde La malaria (ou le paludisme) est une maladie infectieuse due à un parasite du genre Plasmodium qui se propage par la piqûre de certaines espèces de moustiques du genre Anophèles. Cette maladie concerne les régions tropicales du globe. La malaria sévit depuis longtemps, notamment à cause des conditions humides et des eaux parfois stagnantes permettant aux Anophèles de se reproduire. En outre, les régions tropicales connaissent aussi en certains lieux des densités de populations importantes potentiellement vulnérables à cette maladie. Face aux risques d’exposition des populations à la malaria, les autorités de santé souhaitent installer des centres de soins dans cette région pour une prise en charge rapide des personnes infectées. Pour cela, les autorités de santé font appel à votre expertise pour cartographier les zones à risque pour la transmission de la malaria. Elles attendent également des chiffres leur permettant de quantifier le nombre de personnes potentiellement exposées pour établir leur stratégie de soins. Dans l’optique d’une gestion de crise, les autorités de santé souhaitent hiérarchiser les pays prioritaires pour distribuer les traitements antipaludéens. Enfin, dans le but d’effectuer des préventions, les autorités souhaitent anticiper la propagation éventuelle du risque dans le futur face au changement climatique. Elle souhaiterait donc disposer :

  • D’une carte du risque futur
  • D’une cartographie des zones soumises à une augmentation importante du risque
  • D’une quantification du nombre de personnes exposées à l’avenir
  • D’une hiérarchisation des pays prioritaires pour l’établissement des politiques de prévention. Données : Pour vous aider, des scientifiques, grâce à un échantillonnage, ont pu dresser un inventaire de la présence des moustiques vecteurs de la malaria. Ils vous ont fourni le fichier vecteur Anopheles_spp_monde contenant la localisation des moustiques. Par ailleurs, la banque mondiale vous met à disposition les données de densité de population au format raster ainsi que les contours des pays au format vecteur (fichier « World »). Enfin, des données environnementales (WorldClim) actuelles et futures vous sont mises à disposition par l’université de Berkeley. Les données futures sont présentées selon les différents scénarios de forçage radiatif et à différents horizons temporels. Les données futures sont téléchargeables ici :
    https://www.worldclim.org/data/cmip6/cmip6_clim10m.html
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Oui c’est ça, voici mon code pour l’instant :

moustiques <- vect("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/Anopheles_spp_monde.shp")
plot(moustiques)
densite_pop <- rast("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/densite_population.tif")
plot(densite_pop)
Error in x$.self$finalize() : attempt to apply non-function
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Error in (function (x)  : attempt to apply non-function
Error in x$.self$finalize() : attempt to apply non-function
Error in (function (x)  : attempt to apply non-function
Error in x$.self$finalize() : attempt to apply non-function
donnees_env_1 <- rast("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/wc2.1_10m_bio_1.tif")
donnees_env_2 <- rast("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/wc2.1_10m_bio_2.tif")
donnees_env_3 <- rast("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/wc2.1_10m_bio_3.tif")
donnees_env_4 <- rast("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/wc2.1_10m_bio_4.tif")
donnees_env_5 <- rast("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/wc2.1_10m_bio_5.tif")
donnees_env_6 <- rast("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/wc2.1_10m_bio_6.tif")
donnees_env_7 <- rast("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/wc2.1_10m_bio_7.tif")
donnees_env_8 <- rast("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/wc2.1_10m_bio_8.tif")
donnees_env_9 <- rast("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/wc2.1_10m_bio_9.tif")
donnees_env_10 <- rast("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/wc2.1_10m_bio_10.tif")
donnees_env_11 <- rast("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/wc2.1_10m_bio_11.tif")
donnees_env_12 <- rast("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/wc2.1_10m_bio_12.tif")
donnees_env_13 <- rast("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/wc2.1_10m_bio_13.tif")
donnees_env_14 <- rast("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/wc2.1_10m_bio_14.tif")
donnees_env_15 <- rast("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/wc2.1_10m_bio_15.tif")
donnees_env_16 <- rast("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/wc2.1_10m_bio_16.tif")
donnees_env_17 <- rast("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/wc2.1_10m_bio_17.tif")
donnees_env_18 <- rast("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/wc2.1_10m_bio_18.tif")
donnees_env_19 <- rast("C:/Users/OneDrive/Documents/SIG-RASTER/TD_MALARIA/TD_MALARIA/wc2.1_10m_bio_19.tif")
plot(donnees_env_1)
plot(donnees_env_2)
zone_risque <- donnees_env_1 + donnees_env_2 + donnees_env_3 + donnees_env_4 + donnees_env_5 + donnees_env_6 + donnees_env_7 + donnees_env_8 + donnees_env_9 + donnees_env_10 + donnees_env_11 + donnees_env_12 + donnees_env_13 + donnees_env_14 + donnees_env_15 + donnees_env_16 + donnees_env_17 + donnees_env_18 + donnees_env_19
plot(zone_risque)
matrice_zone_risque <- matrix(c(0,10000,1, 10000,20000,2, 20000,NA,3), ncol = 3, byrow = TRUE)
risque_zone <- clasify(zone_risque, rcl = matrice_zone_risque)
Error in clasify(zone_risque, rcl = matrice_zone_risque) : 
  could not find function "clasify"
risque_zone <- classify(zone_risque, rcl = matrice_zone_risque)
plot(risque_zone)
matrice_zone_risque <- matrix(c(0,10000,1, 10000,20000,2, 20000,99999,3), ncol = 3, byrow = TRUE)
plot(risque_zone)
risque_zone <- classify(zone_risque, rcl = matrice_zone_risque)
plot(risque_zone)
loca_moustiques <- moustiques + densite_pop
Error in moustiques + densite_pop : 
  non-numeric argument to binary operator
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Pour commencer, tu as un certain nombre d’erreurs, qu’il faudrait que tu vérifies. Peut-être des bibliothèques non chargées / installées ?

Ensuite, tu ne peux pas additionner des couches géographiques comme ça. Tu peux fusionner des couches (avec des fonctions dédiées), à condition qu’elles soient compatibles.

En l’occurrence, tu as des données raster et des données vecteur : c’est fortement incompatible, ce n’est pas du tout le même format de données.

Je pense que tu cherches plutôt à afficher les deux sur une même carte ? Dans ce cas il faut que tu te renseignes sur ta fonction de plot pour faire ça. Ton cours n’a pas donné d’exemple là-dessus ?

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