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Extraction des Covariables Terrain avec covariablechamps

Source: vignettes/covariables-terrain.Rmd
covariables-terrain.Rmd

Introduction

Ce package permet d’extraire automatiquement des covariables terrain à partir de données LiDAR pour des champs agricoles au Québec. Les covariables extraites incluent:

  • Le Modèle Numérique de Terrain (MNT): Élévation du terrain
  • La pente: Inclinaison du terrain en degrés
  • L’aspect: Orientation du terrain (Nord, Sud, Est, Ouest)
  • Les géomorphons: Classification des formes de terrain (crêtes, vallées, pentes, etc.)

Les données LiDAR proviennent du DataCube du gouvernement du Canada via l’API STAC de Ressources naturelles Canada.

Installation

Prérequis

Avant d’installer ce package, assurez-vous d’avoir installé le package rgeomorphon qui n’est pas sur CRAN:

# Installer rgeomorphon depuis GitHub
if (!requireNamespace("remotes", quietly = TRUE)) {
  install.packages("remotes")
}
remotes::install_github("brownag/rgeomorphon")

Installation du package 

# Installer depuis GitHub (une fois publié)
# remotes::install_github("cedricbouffard/covariablechamps")

# Ou installer depuis la source
devtools::install()

Utilisation de base

Charger le package

Charger un champ

Vous pouvez charger votre champ à partir d’un fichier shapefile ou geopackage:

# À partir d'un fichier
champ <- st_read("chemin/vers/votre/champ.shp")

# Ou utiliser les données d'exemple fournies avec le package
champ_exemple <- st_read(system.file("extdata", "M2.shp", package = "covariablechamps"))

Vérifier la disponibilité des données LiDAR

Avant de télécharger les données, vous pouvez vérifier quelles années sont disponibles pour votre zone:

# Vérifier les années disponibles
disponibilite <- verifier_disponibilite_lidar(champ_exemple)
print(disponibilite)

Extraction complète des covariables

Pour extraire toutes les covariables terrain en une seule commande:

# Extraire toutes les covariables
covariables <- extraire_covariables_terrain(
  polygone = champ_exemple,
  search_radius = 100,  # Rayon pour les géomorphons (en mètres)
  dossier = "output"    # Dossier de sortie (optionnel)
)

# Visualiser les résultats
plot(covariables$mnt, main = "MNT")
plot(covariables$pente, main = "Pente (degrés)")
plot(covariables$aspect, main = "Aspect (degrés)")
plot(covariables$geomorphons, main = "Géomorphons")

Utilisation avancée

Téléchargement séparé du LiDAR

Si vous souhaitez uniquement télécharger les données LiDAR sans calculer les covariables:

# Télécharger uniquement le MNT
mnt <- telecharger_lidar(
  polygone = champ_exemple,
  dossier = "output/lidar",
  mne = FALSE,        # FALSE = MNT, TRUE = MNE
  recent = TRUE       # Prendre la donnée la plus récente
)

# Télécharger le MNE (Modèle Numérique d'Élévation)
mne <- telecharger_lidar(
  polygone = champ_exemple,
  dossier = "output/lidar",
  mne = TRUE
)

Calcul individuel des covariables

Vous pouvez également calculer chaque covariable séparément:

# Supposons que vous avez déjà le MNT
mnt <- telecharger_lidar(champ_exemple)

# Calculer la pente
pente <- calculer_pente(mnt, filename = "output/pente.tif")

# Calculer l'aspect
aspect <- calculer_aspect(mnt, filename = "output/aspect.tif")

# Calculer les géomorphons
geomorphons <- calculer_geomorphons(
  mnt,
  search_radius = 100,      # Rayon de recherche en mètres
  threshold = 1,            # Seuil de tolérance
  flatness_threshold = 1,   # Seuil de platitude
  filename = "output/geomorphons.tif"
)

Comprendre les géomorphons

Les géomorphons identifient 10 types de formes de terrain:

# Obtenir les labels
labels <- labels_geomorphons()
print(labels)
Code Nom Description
1 Plat Surface horizontale
2 Pic Point culminant
3 Crête Ligne de partage des eaux
4 Épaulement Transition crête-pente
5 Éperon Protubérance sur une pente
6 Pente Surface inclinée
7 Creux Dépression sur une pente
8 Pied de pente Base d’une pente
9 Vallée Ligne de thalweg
10 Fosse Point bas/local minimum

Paramètres des géomorphons

Le rayon de recherche est un paramètre important:

  • Petit rayon (< 50m): Détecte les microformes du terrain
  • Rayon moyen (50-200m): Détecte les formes à l’échelle du champ (recommandé)
  • Grand rayon (> 200m): Détecte les grandes formes du paysage
# Comparer différents rayons
covariables_50m <- extraire_covariables_terrain(champ_exemple, search_radius = 50)
covariables_200m <- extraire_covariables_terrain(champ_exemple, search_radius = 200)

# Visualiser la différence
par(mfrow = c(1, 2))
plot(covariables_50m$geomorphons, main = "Rayon: 50m")
plot(covariables_200m$geomorphons, main = "Rayon: 200m")

Système de coordonnées

Par défaut, les données sont reprojetées en EPSG:2949 (NAD83(CSRS) / Québec Lambert), le système de coordonnées officiel du Québec. Vous pouvez changer cela avec le paramètre epsg:

# Utiliser un autre système de coordonnées (ex: UTM zone 18N)
mnt_utm <- telecharger_lidar(champ_exemple, epsg = 32618)

Gestion des erreurs

Le package gère plusieurs situations d’erreur courantes:

Pas de données LiDAR disponibles 

# Si aucune donnée n'est disponible, une warning est émise
# et NULL est retourné
resultat <- telecharger_lidar(champ_loin_quebec)
if (is.null(resultat)) {
  message("Pas de données disponibles pour cette zone")
}

Polygone sans CRS

Si votre polygone n’a pas de système de coordonnées défini, WGS84 (EPSG:4326) est assigné automatiquement:

# Créer un polygone sans CRS
poly_sans_crs <- st_sf(geometry = st_sfc(st_point(c(-72, 45))))
st_crs(poly_sans_crs) <- NA

# Fonctionne quand même - WGS84 est assigné
mnt <- telecharger_lidar(poly_sans_crs)

Performances et stockage

Réutiliser les données téléchargées

Si vous spécifiez un dossier de sortie, les rasters sont sauvegardés et peuvent être rechargés:

# Premier appel - télécharge et sauvegarde
covariables <- extraire_covariables_terrain(champ_exemple, dossier = "output")

# Plus tard - recharger sans retélécharger
mnt_charge <- rast("output/mnt_2020.tif")
pente_charge <- rast("output/pente.tif")

Optimisation de la mémoire

Pour les grands champs, vous pouvez traiter par morceaux ou utiliser des fichiers temporaires:

# Traiter sans garder tout en mémoire
telecharger_lidar(champ_exemple, dossier = "temp")
calculer_pente(rast("temp/mnt_2020.tif"), filename = "temp/pente.tif")

Références

Aide et support

Pour signaler un bug ou demander une fonctionnalité, veuillez ouvrir une issue sur GitHub: https://github.com/cedricbouffard/covariablechamps/issues