Outils logiciels d'analyse

Introduction au logiciel R ici

Un polycopié de rappels sur les statistiques est ici 

Les slides sont ici. 

Des sites pour faire de l'analyse spatiale avec R sont ici et ici.

Un livre très utile est ici (le fichier élections, contenant tous les résultats depuis les années 60 est ici et le fichier pres2008 est ici. Les données Walmart sont ici). 

D'autres ressources très riches sont ici. 

Un lien très complet pour étudier les cartes est ici.

Un tutoriel sur l'utilisation du machine learning est ici.

Un tutoriel très bien fait sur la géomatique avec R

Evaluation par projet: 

Vous pourrez choisir un projet parmi les deux suivants

Projet de type figure imposé

1. Faire le TP https://geoscripting-wur.github.io/AdvancedRasterAnalysis/

2. Une fois que vous avez scrupuleusement refait le TP en comprenant les commandes, refaire avec des données différentes de votre choix (vous pourrez utiliser d'autres données de Copernicus avec le site de conversion de format ici et créer des polygones à l'aide des fonctions décrites ici).

3. Rédiger un court rapport  incluant: 

   • une description de vos résultats sur les données différentes avec des images et des commentaires

   • une courte présentation de ce qu'est 

     • un problème de classification 

     • la méthode "random forest" pour résoudre les problèmes de classification

     • comment fonctionne cette méthode sur les données étudiées

     • quel type de résultat obtient-on en terme de classification et quelle utilité pratique cela peut-il avoir ?  

Projet de type figure libre

1. Analyser vos données de terrain 

   1. en effectuant des visualisations 

   2. en effectuant des moyennes, des variances, des régressions linéaires ou logistiques, ou d'autres modèles plus sophistiqués.

2. Rédiger un court rapport  incluant: 

   1. une description de vos résultats sur les données différentes avec des images et des commentaires

   2. une courte présentation 

      1. du data set que vous avez utilisé

      2. des résultats de visualisation 

      3. des méthodes statistiques utilisées telles que régression, régression logistique ou toute autre

      4. comment fonctionne cette méthode sur les données étudiées

      5. quelle utilité pratique cela peut-il avoir ?  

Autre projet: 

1. Liser le document http://www.geo.hunter.cuny.edu/~ssun/R-Spatial/spregression.html

2. Testez les fonctions présentées

3. Faites un rapport sur la façon dont les fonctions présentées pourraient vous être utiles dans vos stages et projets futurs. Inclure dans votre rapport quelques expériences de votre choix avec les fonctions du document appliquées à des données différentes.