# Cartographie avec R - Introduction à la production de cartes statiques, de cartes interactives et d'atlas

Florent Demoraes

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## To cite this version:

Florent Demoraes. Cartographie avec R - Introduction à la production de cartes statiques, de cartes interactives et d'atlas. 2024, 10.34847/nkl.4ce4s2c4. hal-04738375

HAL Id: hal-04738375

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Submitted on 31 Mar 2025

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# Cartographie avec R
## Introduction à la production de cartes statiques, de cartes interactives et d'atlas

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

Florent DEMORAES

Département de géographie et aménagement de l'espace
UMR ESO 6590 – Espaces et sociétés
Université Rennes 2

Version 1.0.2

Octobre 2024

<figure><img src="image_4.png" /></figure>
Résumé

Ce manuel propose des exercices d'introduction à la production de cartes statiques, de cartes interactives et d'atlas dans l'environnement R en utilisant les packages de référence dans le domaine.

Abstract

This handbook offers introductory exercises for the production of static maps, interactive maps, and atlases in the R environment, using the leading packages in the field.

Resumen

Este manual ofrece ejercicios introductorios para la producción de mapas estáticos, mapas interactivos y atlas en el entorno R, utilizando los paquetes de referencia en el campo.

Référence

Demoraes F. (2024). Cartographie avec R - Introduction à la production de cartes statiques, de cartes interactives et d'atlas. UMR ESO 6590 CNRS – Université Rennes 2. 101 p. DOI : 10.34847/nkl.4ce4s2c4.
https://hal.science/hal-04738375

Référence au format Bibtex

@book{demoraes:hal-04738375,
TITLE = {{Cartographie avec R - Introduction (\`a) la production de cartes statiques, de cartes interactives et d'atlas}}},
AUTHOR = {Demoraes, Florent},
URL = {https://hal.science/hal-04738375},
YEAR = {2024},
MONTH = Oct,
DOI = {10.34847/nkl.4ce4s2c4},
KEYWORDS = {Manuel : Cartographie : Environnement R : Atlas : Automatisation : Script : Cartes interactives : Cartes statiques : Cartes statistiques},
HAL_ID = {hal-04738375},
HAL_VERSION = {vl},
}

Ce manuel est mis à jour régulièrement pour maintenir la syntaxe en phase avec l'évolution
des packages. Il est également enrichi de façon occasionnelle avec d'autres exemples de
cartes (diversification des thèmes cartographiés et des types de rendus).

Le manuel complet dans sa dernière version, les données ainsi que les scripts sont
disponibles dans l'entrepôt de données ouvertes Nakala à travers le lien suivant :
https://nakala.fr/10.34847/nkl.4ce4s2c4
## Objectifs

Ce manuel propose une série d'exercices qui permettent de :

* Découvrir les possibilités offertes par l'environnement R dans le domaine de la cartographie thématique,

* Se familiariser avec les principaux formats de données dotées d'une composante spatiale (données vectorielles ou rasters) pris en charge dans l'environnement R,

* Utiliser les fonctions élémentaires (st_read, st_transform, st_centroid, st_intersection, etc.) pour manipuler les données spatiales vectorielles, en vue de les cartographier,

* Dans une moindre mesure, utiliser aussi quelques fonctions élémentaires (rast, project, crop, etc.) pour manipuler les données rasters, en vue de les cartographier,

* Prendre en main les principaux packages existants pour élaborer des cartes, automatiser leur production au moyen de boucles et réaliser des atlas, publier en ligne des représentations cartographiques,

* Produire une grande variété de rendus cartographiques (cartes en aplat, cartes en aplat à effet crayonné, cartes en symboles proportionnels, cartes en oursins, cartes de flux bidirectionnels, cartogrammes, cartes en lignes de crête, cartes en stalagmites, cartes en contour de relief, cartes du relief en perspective avec drapage d'orthophotographies, etc.),

* Tester plusieurs méthodes de discrétisation et différentes palettes de couleurs, personnaliser l'habillage des cartes, composer des planches contenant plusieurs cartes,

* Apprendre à paramétrer correctement les arguments des fonctions permettant de produire des cartes en symboles proportionnels afin de garantir la proportionnalité taille-valeur,

* Concevoir des visualisations stéréoscopiques (synchronisées en vis-à-vis ou avec rideau), intégrer des fonds de cartes accessibles au travers d'API (tuiles XYZ, WMTS, WMS, WFS),

## Prérequis

Pour pouvoir mener à bien les exercices, il est nécessaire d'avoir les prérequis suivants :

* Connaître les bases de R (interface de RStudio, configuration d'un répertoire de travail, installation et chargement des packages) et la syntaxe élémentaire associée aux fonctions courantes (import de fichiers, manipulation de dataframes, sélection et filtre, boucles) et être initié à la syntaxe du package tidyverse,

* Avoir déjà une pratique de la cartographie thématique dans d'autres environnements logiciels (Magrit, Philcarto, QGIS, etc.).

## Jeux de données utilisés

Plusieurs types de données sont utilisés :

* des données socio-démographiques et de santé, agrégées dans des unités spatiales (variables de stock et de flux),

* des données d'équipements des ménages et des logements agrégées par îlot urbain,

* des données sur les transactions immobilières localisées à la parcelle cadastrale (Demande de Valeurs Foncières) et,

* quelques données environnementales (MNT, courbes de niveau). Les sources sont indiquées dans chaque exercice.

Volontairement, un même jeu de données (le nombre de médecins généralistes par département en France) est utilisé dans plusieurs exercices et permet ainsi de comparer les cartes produites avec différents packages. Ces données proviennent de la DREES et de l'ASIP-Santé RPPS (2018).

Certains exercices font appel à des données fournies avec le package utilisé, ou avec d'autres qui supposent d'avoir été installés au préalable. D'autres exercices reposent sur des données qui sont à télécharger. Par mesure de précaution, ces jeux de données sont également fournis dans le dossier de chaque exercice.
## Organisation du manuel

Il existe aujourd'hui de nombreux packages pour produire des cartes dans R. Ce manuel repose sur une sélection parmi les plus répandus, les mieux documentés, ceux pour lesquels on trouve de nombreux exemples d'utilisation. Notre choix a également été guidé par le critère de pérennité des packages, même s'il n'est bien sûr pas toujours évident d'en préjuger. Nous avons regardé d'une part le nombre de développeurs qui portent chacun des packages et d'autre part leur statut, notamment s'il s'agit de personnels relevant d'institutions publiques (universités, centres de recherche, instituts de la statistique publique, etc.), statut qui confère a priori une forme de stabilité et la possibilité de maintenir des projets dans le temps.

Ce manuel distingue cinq catégories de packages. Sont ainsi présentés des exemples d'utilisation de packages conçus pour :

* produire des cartes de différents types et gérer l'habillage (packages à « large spectre »),

* produire un seul type de carte moins conventionnelle,

* produire des cartes web interactives,

* télécharger des données spatiales qui seront affichées à l'aide d'autres packages,

* le traitement de données spatiales proposant des fonctions de visualisation cartographique.

Les exercices peuvent faire l'objet d'une double lecture, à la fois par package et par type de carte. De nombreux packages permettent de produire le même type de carte qui est rappelé dans le titre des sections. Toutes les possibilités de chacun des packages ne sont bien sûr pas présentées ici. Un choix a été fait de proposer aussi bien des cartes classiques que des cartes moins conventionnelles. Les exercices peuvent être réalisés indépendamment les uns des autres, sans forcément suivre l'ordre du manuel.

De manière générale, l'emploi de la syntaxe de base de R est privilégié pour préparer les jeux de données (filtres, formatage, calcul de nouvelles variables) avant de les cartographier. La syntaxe de base de R est également utilisée pour personnaliser l'habillage des cartes, par exemple, pour ajouter un histogramme et dans certains cas pour le placement du titre, de l'échelle graphique et de l'orientation.

## Adaptation du code

Tout au long des exercices, les lecteurs et lectrices peuvent personnaliser le code, transposer l'analyse à d'autres zones d'étude, modifier la mise en page, et concevoir d'autres rendus cartographiques, en respectant bien sûr les règles de sémiologie graphique.
Table des matières (octobre 2024)

<table><tr><td>Objectifs</td><td>3</td></tr><tr><td>Prérequis</td><td>3</td></tr><tr><td>Jeux de données utilisés</td><td>3</td></tr><tr><td>Organisation du manuel</td><td>4</td></tr><tr><td>Adaptation du code</td><td>4</td></tr><tr><td>Table des matières</td><td>5</td></tr><tr><td>Les méthodes de discrétisation disponibles dans R (mémento)</td><td>7</td></tr><tr><td>Affichage de l'histogramme</td><td>7</td></tr><tr><td>Les fonctions de discrétisation</td><td>7</td></tr><tr><td>Les palettes de couleurs disponibles dans R (mémento)</td><td>8</td></tr><tr><td>Ressources</td><td>9</td></tr><tr><td>Orientations bibliographiques</td><td>10</td></tr><tr><td>Exercice 1 – Créer une carte avec les fonctions de base de R et le package sf</td><td>11</td></tr><tr><td>Carte choroplèthe</td><td>11</td></tr><tr><td>Carte en symboles proportionnels</td><td>14</td></tr><tr><td>Exercice 2 – Prise en main du package cartography</td><td>16</td></tr><tr><td>Carte choroplèthe</td><td>16</td></tr><tr><td>Carte choroplèthe à effet crayonné</td><td>18</td></tr><tr><td>Carte en symboles proportionnels</td><td>19</td></tr><tr><td>Symboles proportionnels sur carte choroplèthe</td><td>21</td></tr><tr><td>Carte en symboles proportionnels avec remplissage choroplèthe</td><td>22</td></tr><tr><td>Carte choroplèthe avec fond OSM en arrière-plan (package maptiles)</td><td>23</td></tr><tr><td>Planche cartographique statique</td><td>24</td></tr><tr><td>Exercice 3 – Prise en main du package mapsf</td><td>27</td></tr><tr><td>Carte choroplèthe</td><td>27</td></tr><tr><td>Carte en symboles proportionnels</td><td>30</td></tr><tr><td>Symboles proportionnels sur carte choroplèthe</td><td>30</td></tr><tr><td>Carte en symboles proportionnels avec remplissage choroplèthe</td><td>32</td></tr><tr><td>Carte choroplèthe avec fond OSM en arrière-plan (package maptiles) et cartouche de localisation</td><td>33</td></tr><tr><td>Planche cartographique statique (cartes choroplèthes avec cercles proportionnels et fond OSM)</td><td>34</td></tr><tr><td>Exercice 4 – Prise en main du package tmap</td><td>37</td></tr><tr><td>Carte choroplèthe</td><td>37</td></tr><tr><td>Carte en symboles proportionnels</td><td>38</td></tr><tr><td>Symboles proportionnels sur carte choroplèthe</td><td>39</td></tr><tr><td>Carte en symboles proportionnels avec remplissage choroplèthe</td><td>40</td></tr><tr><td>Planche cartographique statique avec fond OSM (maptiles)</td><td>41</td></tr><tr><td>Carte interactive</td><td>42</td></tr><tr><td>Planche cartographique interactive</td><td>43</td></tr><tr><td>Visualisation stéréoscopique</td><td>45</td></tr><tr><td>Exercice 5 – Prise en main des packages ggplot2 et ggspatial</td><td>46</td></tr><tr><td>Carte choroplèthe avec fond Esri en arrière-plan</td><td>46</td></tr><tr><td>Carte choroplèthe avec symboles proportionnels</td><td>48</td></tr><tr><td>Carte de flux (carte en oursins)</td><td>49</td></tr></table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Exercice 6 - Prise en main du package oceanis</td>
      <td>53</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Carte interactive de flux bidirectionnels (shiny)</td>
      <td>53</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Exercice 7 - Prise en main du package leaflet</td>
      <td>54</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Carte choroplèthe interactive avec fond DSM en arrière-plan</td>
      <td>54</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Carte choroplèthe interactive avec symboles proportionnels sur fond IGN (WMS)</td>
      <td>56</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Exercice 8 - Prise en main du package mapview</td>
      <td>59</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Carte choroplèthe interactive avec fond DSM en arrière-plan</td>
      <td>59</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Visualisation stéréoscopique</td>
      <td>61</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Carte interactive avec rideau</td>
      <td>61</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Exercice 9 - Prise en main du package happign</td>
      <td>62</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Téléchargement d'un MNT à l'aide d'un flux WMS et de couches vectorielles (découpage communal et courbes de niveaux) à partir de flux WFS</td>
      <td>62</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Téléchargement d'une carte thématique préconfigurée et d'un fond de carte à l'aide de flux WMS</td>
      <td>64</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Exercice 10 - Prise en main du package linemap</td>
      <td>66</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Carte en perspective sous forme de lignes de crête représentant le relief</td>
      <td>66</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Carte en stalagmites représentant des effectifs de population préalablement lissés</td>
      <td>67</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Exercice 11 - Prise en main du package tanaka</td>
      <td>69</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Représentation de données topographiques selon la méthode des "contours de relief"</td>
      <td>69</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Représentation de données non topographiques selon la méthode des "contours de relief"</td>
      <td>71</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Exercice 12 - Prise en main des packages rayshader, rayvista et elevatr</td>
      <td>73</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Représentation du relief en perspective dans une fenêtre interactive</td>
      <td>73</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Récupération automatique du relief et de l'image aérienne d'un secteur et représentation en perspective dans une fenêtre interactive</td>
      <td>74</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Exercice 13 - Prise en main des packages produisant des cartogrammes</td>
      <td>75</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Cartogramme contigu (Gastner et al., 2018) avec le package cartogramR</td>
      <td>75</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Représentation de la déformation obtenue avec le package cartogramR</td>
      <td>78</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Cartogramme d'Olson avec le package cartogram</td>
      <td>80</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Cartogramme en cercles de Dorling avec le package cartogram</td>
      <td>80</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Cartogramme en cercles de Dorling avec le package packcircles</td>
      <td>81</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Cartogramme rectangulaire de Demers avec le package recmap</td>
      <td>84</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Exercice 14 - Publier une carte en ligne sur RPub</td>
      <td>86</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Exercice 15 - Automatisation : élaboration de séries de cartes statiques et création d'atlas</td>
      <td>88</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Les indicateurs de marginalité à Mexico DF</td>
      <td>88</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>L'évolution du prix de l'immobilier à Rennes (2014-2019)</td>
      <td>98</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
# Les méthodes de discrétisation disponibles dans R (mémento)

Avant de discrétiser une variable, il est important d’en observer l’histogramme.

## Affichage de l'histogramme

```r
# fonction de base de R
hist(franceDept$n GP_per100000)
```

```r
# fonction du package mapsf
mf_distr(france_dept$n GP_per100000)
```

## Les fonctions de discrétisation

'On montre ici quelques fonctions pour discrétiser une variable, sans prétention d'exhaustivité, les possibilités dans R étant pléthoriques.

```r
# fonctions de base de R (exemple des quantiles)
breaks <- quantile(france_dept$n GP_per100000) # pour récupérer les seuils de classe (sans spécifier le type de quantile). Par défaut, ce sont des quartiles (0-25-50-75-100)
```

```r
breaks <- quantile(france_dept$n GP_per100000, prob = seq(0, 1, 0.2)) # pour récupérer les seuils de classe (en spécifiant le type de quantile). Ici, des quintiles (0-20-40-60-80-100)
```

```r
classes <- cut(france_dept$n GP_per100000, breaks = include.lowest = TRUE) # pour créer un objet de type factor avec le libellé des classes
```

```r
# package classInt, fonction classIntervals (exemple des quantiles)
Breaks <- classIntervals(france_dept$n GP_per100000, n = 5, style = "quantile")
Breaks[["brks"]]
```

'Dans l’argument style, on peut choisir les méthodes suivantes : "fixed", "sd", "equal", "pretty", "quantile", "kmeans", "hclust", "bclust", "fisher", "jenks", "dph", "headtails", "maximum", or "box"'

```r
# package cartography, fonction getBreaks
breaks <- getBreaks(x = france_dept$n GP_per100000, nclass = 5, method = "quantile") # pour récupérer les seuils de classe
```

```r
# package cartography, fonction choroLayer (argument method)
'Méthodes disponibles : "sd", "equal", "quantile", "fisher-jenks", "q6", "geom", "arith", "em" or "msd"
"sd", "equal", "quantile", are classIntervals methods. You may need to pass additional arguments for some of them.
Jenks ("jenks" method) and Fisher-Jenks ("fisher" method) algorithms are based on the same principle and give quite similar results but fisher-jenks is much faster.
The "q6" method uses the following quantile probabilities: 0, 0.05, 0.275, 0.5, 0.725, 0.95, 1.
The "geom" method is based on a geometric progression along the variable values.
The "arith" method is based on an arithmetic progression along the variable values.
The "em" method is based on nested averages computation.
The "msd" method is based on the mean and the standard deviation of a numeric vector. The nclass parameter is not relevant, use k and middle instead. k indicates the extent of each class in share of standard deviation. If middle=TRUE then the mean value is the center of a class else the mean is a break value.'
```r
# package mapsf, fonction mf_get_breaks
breaks <- mf_get_breaks(x = france_dept$n GP_per100000, nbreaks = 5, breaks =
"quantile") # pour récupérer les seuils de classe
```

```r
# package mapsf, function mf_map (argument breaks)
'On dispose des mêmes méthodes que dans le package cartography'
```

## Les palettes de couleurs disponibles dans R (mémento)

```r
# fonction de base de R
hist(france_dept$n GP_per100000)
```

```r
# fonction du package mapsf
mf_distr(france_dept$n GP_per100000)
```

```r
#Les fonctions de base de R (grDevices)
```

```r
#La fonction hclcolors()
```

```r
mypalette <- hclcolors(n = 5, palette = "Reds", rev = TRUE))
```

```r
hcl.pals() # pour afficher toutes les palettes
```

```r
# Le package RColorBrewer
display.brewer.pal(9, "Greens") # pour afficher La palette dans La fenêtre
graphique
```

```r
mypalette <- brewer.pal(4, "Greens") # crée une palette avec 4 nuances de vert
(parmi les 9 disponibles dans cette palette)
```

```r
```

```r
'pour créer un plus grand nombre de nuances de verts, il faut utiliser la fonction
colorRamp Palette (grDevices)'
```

```r
mypalette <- colorRamp Palette(brewer.pal(9, "Greens"))
```

```r
mypalette(12) # pour créer une palette contenant 12 nuances obtenues par
interpolation à partir des 9 initiales
```

```r
mypalette <- colorRamp Palette(c("white", "darkred"))(8) # pour créer un dégradé de
8 couleurs allant du blanc au rouge foncé
```

```r
# les palettes du package cartography
display.carto.all()
```
## Resources

Le présent support de formation est inspiré de nombreuses ressources dont certaines ont été
adaptées.

* Exercices d'utilisation des packages permettant la production de cartes abordées dans ce
manuel.

* cartography

https://cran.r-project.org/web/packages/cartography/vignettes/cartography.html
https://rgeomatic.hypotheses.org/659
https://rgeomatic.hypotheses.org/category/cartography

* mapsf

https://rcarto.github.io/cartographie_avec_r/01_mapsf.html
https://rzine.fr/docs/20191125_ironcurtain/index.html

* tmap

https://cran.r-project.org/web/packages/tmap/vignettes/tmap-getstarted.html
https://bookdown.org/nicohahn/making Maps with r5/docs/tmap.html
https://bookdown.org/lexcomber/brunsdoncomber2e/Ch3.html#mapping-an-introduction-to-tmap
https://cengel.github.io/R-spatial/mapping.html#choropleth-with-tmap
https://maeltheuliere.github.io/rspatial/cr%C3%A9er-des-cartes-avec-tmap.html
https://spatialanalysis.github.io/lab_tutorials/4_R_Mapping.html

* ggplot2 et ggspatial

https://bookdown.dongzhuoer.com/hadley/ggplot2-book/index.html
https://paleolimbot.github.io/ggspatial/

* oceanis

https://cran.r-project.org/web/packages/oceanis/vignettes/oceanis.html

* leaflet

https://rstudio.github.io/leaflet/
https://irouviere.github.io/TUTO_VISU/correction/faire-des-cartes-avec-r.html#cartes-interactives-avec-leaflet
https://cengel.github.io/R-spatial/mapping.html#web-mapping-with-leaflet
https://andrewbtran.github.io/NICAR/2017/maps/leaflet-r.html#getting_started_with_leaflet

* mapview

https://bookdown.org/nicohahn/makingCartesWithr5/docs/mapview.html
https://www.infoworld.com/article/3644848/astonishingly-easy-mapping-in-r-with-mapview.html

* happign

https://cran.r-project.org/web/packages/happign/index.html
https://paul-carteron.github.io/happign/

* linemap

https://rgeomatic.hypotheses.org/1156
https://rcarto.github.io/cartographie_avec_r/04Cartes_3D.html#linemap

* tanaka

https://github.com/riatelab/tanaka
https://rcarto.github.io/cartographie_avec_r/04Cartes_3D.html#relief-tanaka

* rayshadeR, rayvista, elevatr

https://www.rayshadeR.com/
https://github.com/h-a-graham/rayvista
https://github.com/jhollist/elevatr

* cartogramR

https://github.com/ESO-Rennes/cartogramR
https://transcarto.github.io/rcartograms/TRANSCARTOCartograms.html#les-algos-pour-les-cartogrammes-continus-avec-le-package-
cartogramR
https://abronner.gitpages.huma-num.fr/test/FeuilleDeRouteR.html

* cartogram

https://transcarto.github.io/rcartograms/TRANSCARTOCartograms.html#les-3-formes-classiques-avec-le-package-cartogram
https://github.com/sjewo/cartogram#non-contiguous-area-cartogram

* packcircles

https://github.com/mbedward/packcircles
https://transcarto.github.io/rcartograms/TRANSCARTOCartograms.html#entre-symboles-proportionnels-et-cartogramme-de-dorling-le-
package-packcircles

* recmap

https://cran.r-project.org/web/packages/recmap/vignettes/recmap.html
https://transcarto.github.io/rcartograms/TRANSCARTOCartograms.html#limpossibilit%C3%A9-de-r%C3%A9aliser-un-cartogramme-
rectangulaire-avec-le-package-recmap
* Exercices d'utilisation de packages permettant la production de cartes **non** abordées dans ce manuel.

* mapdeck

https://bookdown.org/nicohahn/making Maps_with_r5/docs/mapdeck.html

https://symbolixau.github.io/mapdeck/articles/layers.html

* ggmap

https://lrouviere.github.io/TUTO_VISU/correction/faire-des-cartes-avec-r.html#le-package-ggmap

https://freakonometrics.hypotheses.org/19213

* spatstat

https://book.spatstat.org/

* Autres ressources

* Rspatialdata, une collection de sources de données et de tutoriels pour R

http://rspatialdata.github.io/

* Documents et supports divers sur la pratique de R en SHS (projet Rzine)

https://rzine.fr/ressources/

* Données géospatiales et cartographie avec R (Nicolas Roelandt) - juin 2019

https://roelandtn.frama.io/slides/2090628_meetup_Raddict_datageo.html#1

* Synthèse des packages disponibles dans R pour manipuler et représenter des données spatiales (Roger Bivand, Jakub Nowosad)

https://cran.r-project.org/web/views/Spatial.html

## Orientations bibliographiques

Quelques références qui dépassent les seules applications en cartographie dans R :

* Groupe ElementR – Framabook, 2014, R et espace – Traitement de l'information géographique – https://archives.framabook.org/r-et-espace/ → attention, ce document commence à dater

* Bivand R., 2021. "Progress in the R Ecosystem for Representing and Handling Spatial Data." Journal of Geographical Systems 23 (4): 515–46. https://doi.org/ghnwg3

* Giraud T., Pecout H. (2024), Géomatique avec R - https://rcarto.github.io/geomatique_avec_r/

* Loonis V. (Dir.), 2018, Manuel d'analyse spatiale, Théorie et mise en œuvre pratique avec R, Insee Méthodes n° 131 - octobre 2018 - https://www.insee.fr/fr/information/3635442

* Lovelace R., Nowosad J., Muenchow J., (2024) Geocomputation with R - https://geocompr.robinlovelace.net/

* Wickham H., 2005, A Layered Grammar of Graphics. https://vita.had.co.nz/papers/layered-grammar.html