Dès qu'on a une carte raster (cf. niveau 3 - multicouches), c'est un jeu de passer le tout en 3D avec rasterVis.
library(raster) # vérifier aussi que rgdal est installé# Charger les contours administratifs de la Grèceadm_gr <- getData('GADM', country='GRC', level=1)# Charger les données altimétriques de la grècesrtm <- getData('SRTM', lon=23, lat=36) # srtm : meilleure résolution que alt# Réduire les contours administratifs à une régionadm <- adm_gr[match(toupper(adm_gr$NAME_1[7]),toupper(adm_gr$NAME_1)),] # Péloponnèse# Réduire les données altimétriques à une zonevatikasrtm <- crop(srtm,extent(c(xlim=c(23,23.3),ylim=c(36.422,36.54))))# Lisser les données altimétriquesvatikasrtm[is.na(vatikasrtm[])] <- minValue(vatikasrtm)vatikasrtm_mask_brut <- disaggregate(vatikasrtm, fact=17)FenetreLissage=matrix(1,17,17) # Création de la fenêtre de lissagevatikasrtm_mask<- focal(vatikasrtm_mask_brut,fun=mean,w=FenetreLissage,pad=T,padValue=0) # Lissage avec filtre mean ou median (fun)médian#vatikasrtm_mask <- mask(vatikasrtm_mask ,mask= adm, inverse=F); # optionnel, supprimer les pixels hors des contours adm# Définir une palette de couleursliste_colors <- c("#BCF5A9","#36a013","#E58544","#C6753F","#B6652F")colfunc<-colorRampPalette(liste_colors,interpolate="spline")colors <- colfunc(1000)colors[1] <- "#B1FAF3"# Visualiserplot(vatikasrtm_mask,col=colors)En reprenant le code du fond de carte de la partie 1 ci-dessus
install.packages("rasterVis")library(rasterVis)levelplot(vatikasrtm_mask, col.regions=colors)# Afficher une carte en 3Dplot3D(vatikasrtm_mask,col=colors,zfac=0.5)##Changer la palette de couleurslibrary(RColorBrewer)myPal <- colorRampPalette(brewer.pal(11, 'PuOr'))plot3D(vatikasrtm_mask, col=myPal)Lien extérieur :