Make Your Own Travel Map in R! – Seeking wilderness

Frederik et moi nous adorons voyager, alors évidemment, nous adorons aussi les cartes. Nous avons une carte du monde dans notre entrée, une autre dans notre salon et un globe dans le bureau. Que de plus satisfaisant que d'ajouter un nouveau pays visité à notre liste, sinon le colorier sur une carte? Quand j'ai commencé ce blog il y a quelques années, j'avais eu l'idée d'y intégrer une carte digitale du monde que je mettrais à jour au gré de nos aventures. Pour la faire, j'avais alors utilisé le programme ArcGIS, le programme informatique le plus connu pour travailler avec les données spatiales et créer des cartes. Mais alors que je pensais mettre à jour cette fameuse carte il y a quelques mois, je me suis rendue compte que je n'avais plus de license pour utiliser le programme depuis mon départ de l'université. Je pourrais me procurer une license, mais utiliser ArcGIS pour mon projet a plusieurs désavantages :

La license est chère (pour l'usage que je veux en faire)
Le programme est très lourd pour mon petit ordinateur
Il n'est pas facile de recréer la même carte au fil des années et des ordinateurs.

Il existe bien une version gratuite de ArcGIS, le programme QGIS, qui est génial. Mais je cherchais quelque chose de plus simple que je pourrais sauver facilement et réutiliser dans plusieurs années. J'ai alors pensé à R.

R est un programme entièrement gratuit et énormément utilisé en science. Initialement utilisé pour calculer des statistiques, il est en fait capable de faire presque n'importe quoi en terme d'analyse de données et de visualisation de ces données. Cela veut dire qu'il peut aussi travailler avec des données spatiales et en faire des cartes! Le gros avantage de R, c'est qu'une fois que le script est écrit, il peut être réutilisé encore et encore pour générer la même carte automatiquement. C'est magique.

Malheureusement, pour utiliser R, il faut savoir coder un peu, et ça, ce n'est pas donné à tout le monde. J'ai moi-même appris à l'aide du livre 'R pour les nuls', au début de mon doctorat. C'est pourquoi je me suis dit que ce serait sympa de partager le code que j'ai écrit ainsi que les instructions pour le modifier. Ainsi, si vous le voulez, vous pourrez vous aussi créer votre carte de pays visités! Tout ce que vous avez à faire, c'est de télécharger R, de coller le code, de lire les lignes commençant par un # (il s'agit des instructions pour personnaliser le code) et voilà! Vous obtiendrez une carte comme celle-ci, mais avec les pays que vous avez visités!

La seule chose que vous devez absolument faire, c'est de modifier le chemin vers votre propre dossier puis de remplir la liste des pays que vous avez déjà visité. Attention, chaque nom de pays doit être entre guillemets et doit être écrit exactement comme dans la liste montrée à la fin du post. Si vous vous vous sentez particulièrement aventureux, vous pourrez aussi changer les couleurs utilisées par exemple.

Amusez-vous bien!

#Voici le code pour la carte ci-dessus (le monde en gris et les pays vistés en orange)

#Déterminer le chemin vers votre dossier
setwd('Chemin') #Entre les guillemets, écrivez le chemin vers votre dossier de travail, par exemple: C:\\Users\File

#Si vous utilisez R pour la première fois, vous allez devoir installer ces paquets:
install.packages('sf')
install.packages("rnaturalearth")
install.packages("rnaturalearthdata")
install.packages("showtext")
install.packages("ggplot2")
install.packages('tigris')

#Une fois installés, vous devez charger les paquets
library('sf')
library("rnaturalearth")
library("rnaturalearthdata")
library("showtext")
library("ggplot2")
library('tigris')

# Téléchargez une couche GIS de tous les peys du monde
countries <- ne_countries(scale = "medium", returnclass = "sf")
countries<-countries[,10] #pour ne garder que la colonne avec le nom des pays

# Téléchargez une carte de tous les états des Etats-Unis
states <- states()
head(states)
susa<-states[,8] #Pour ne garder que la colonne avec le nom des états
susa <- st_transform(susa, crs = "WGS84")# Ceci vous permet de projeter les deux cartes avec le même système de projection
names(countries)<-names(susa)

world<-rbind(countries,susa)
names(world)
world<-world[!world$NAME=='Antarctica',]#J'ai choisi f'enlever l'Antarctique
plot(world)

#Complétez la list des pays que VOUS avez visités! Faites attention d'écrire les noms des pays ou états en anglais et exactement comme ils sont écrits dans la liste
visitedcountries<-c("VotrePays1", "VotrePays2")
world$visited<-0
world$visited[world$NAME %in% visitedcountries] <- 1

#Ici je choisis d'afficher la carte de manière plus sphérique
world_proj <- st_transform(world, crs = "+proj=robin")

#Choisissez le type d'écriture
font_add_google("Ubuntu")
showtext_auto()

#Construisez votre carte! Ici vous pouvez choisir les couleurs manuellement
ggplot(world_proj) +
  geom_sf(aes(fill = as.factor(visited)), color = "lightgrey", size = 0.1) +
  scale_fill_manual(
     values = c("0" ="lightgrey" ,"1" ="darkorange"),
     name = "Pays",
     labels = c("Encore à visiter", "Exploré"),
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    legend.position = "bottom",
    panel.grid = element_blank(),
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    text = element_text(size=80)
  ) +
  theme(text = element_text(family = "Ubuntu"))

ggsave("CountriesWorldVisited.jpg", width = 5,height = 3, units="in", dpi = 900)
#Et voilà, votre carte se trouve dans votre dossier de travail sous forme JPEG!

Voici la liste complète des pays/états parmi lesquels vous pouvez choisir:

[1] “Indonesia”
[2] “Malaysia”
[3] “Chile”
[4] “Bolivia”
[5] “Peru”
[6] “Argentina”
[7] “Dhekelia Sovereign Base Area”
[8] “Cyprus”
[9] “India”
[10] “China”
[11] “Israel”
[12] “Palestine”
[13] “Lebanon”
[14] “Ethiopia”
[15] “South Sudan”
[16] “Somalia”
[17] “Kenya”
[18] “Malawi”
[19] “United Republic of Tanzania”
[20] “Syria”
[21] “Somaliland”
[22] “France”
[23] “Suriname”
[24] “Guyana”
[25] “South Korea”
[26] “North Korea”
[27] “Morocco”
[28] “Western Sahara”
[29] “Costa Rica”
[30] “Nicaragua”
[31] “Republic of the Congo”
[32] “Democratic Republic of the Congo”
[33] “Bhutan”
[34] “Ukraine”
[35] “Belarus”
[36] “Namibia”
[37] “South Africa”
[38] “Saint Martin”
[39] “Sint Maarten”
[40] “Oman”
[41] “Uzbekistan”
[42] “Kazakhstan”
[43] “Tajikistan”
[44] “Lithuania”
[45] “Brazil”
[46] “Uruguay”
[47] “Mongolia”
[48] “Russia”
[49] “Czechia”
[50] “Germany”
[51] “Estonia”
[52] “Latvia”
[53] “Norway”
[54] “Sweden”
[55] “Finland”
[56] “Vietnam”
[57] “Cambodia”
[58] “Luxembourg”
[59] “United Arab Emirates”
[60] “Belgium”
[61] “Georgia”
[62] “North Macedonia”
[63] “Albania”
[64] “Azerbaijan”
[65] “Kosovo”
[66] “Turkey”
[67] “Spain”
[68] “Laos”
[69] “Kyrgyzstan”
[70] “Armenia”
[71] “Denmark”
[72] “Libya”
[73] “Tunisia”
[74] “Romania”
[75] “Hungary”
[76] “Slovakia”
[77] “Poland”
[78] “Ireland”
[79] “United Kingdom”
[80] “Greece”
[81] “Zambia”
[82] “Sierra Leone”
[83] “Guinea”
[84] “Liberia”
[85] “Central African Republic”
[86] “Sudan”
[87] “Djibouti”
[88] “Eritrea”
[89] “Austria”
[90] “Iraq”
[91] “Italy”
[92] “Switzerland”
[93] “Iran”
[94] “Netherlands”
[95] “Liechtenstein”
[96] “Ivory Coast”
[97] “Republic of Serbia”
[98] “Mali”
[99] “Senegal”
[100] “Nigeria”
[101] “Benin”
[102] “Angola”
[103] “Croatia”
[104] “Slovenia”
[105] “Qatar”
[106] “Saudi Arabia”
[107] “Botswana”
[108] “Zimbabwe”
[109] “Pakistan”
[110] “Bulgaria”
[111] “Thailand”
[112] “San Marino”
[113] “Haiti”
[114] “Dominican Republic”
[115] “Chad”
[116] “Kuwait”
[117] “El Salvador”
[118] “Guatemala”
[119] “East Timor”
[120] “Brunei”
[121] “Monaco”
[122] “Algeria”
[123] “Mozambique”
[124] “eSwatini”
[125] “Burundi”
[126] “Rwanda”
[127] “Myanmar”
[128] “Bangladesh”
[129] “Andorra”
[130] “Afghanistan”
[131] “Montenegro”
[132] “Bosnia and Herzegovina”
[133] “Uganda”
[134] “US Naval Base Guantanamo Bay”
[135] “Cuba”
[136] “Honduras”
[137] “Ecuador”
[138] “Colombia”
[139] “Paraguay”
[140] “Brazilian Island”
[141] “Portugal”
[142] “Moldova”
[143] “Turkmenistan”
[144] “Jordan”
[145] “Nepal”
[146] “Lesotho”
[147] “Cameroon”
[148] “Gabon”
[149] “Niger”
[150] “Burkina Faso”
[151] “Togo”
[152] “Ghana”
[153] “Guinea-Bissau”
[154] “Gibraltar”
[155] “United States of America”
[156] “Canada”
[157] “Mexico”
[158] “Belize”
[159] “Panama”
[160] “Venezuela”
[161] “Papua New Guinea”
[162] “Egypt”
[163] “Yemen”
[164] “Mauritania”
[165] “Equatorial Guinea”
[166] “Gambia”
[167] “Hong Kong S.A.R.”
[168] “Vatican”
[169] “Northern Cyprus”
[170] “Cyprus No Mans Area”
[171] “Siachen Glacier”
[172] “Baykonur Cosmodrome”
[173] “Akrotiri Sovereign Base Area”
[174] “Southern Patagonian Ice Field”
[175] “Bir Tawil”
[176] “Australia”
[177] “Greenland”
[178] “Fiji”
[179] “New Zealand”
[180] “New Caledonia”
[181] “Madagascar”
[182] “Philippines”
[183] “Sri Lanka”
[184] “Curaçao”
[185] “Aruba”
[186] “The Bahamas”
[187] “Turks and Caicos Islands”
[188] “Taiwan”
[189] “Japan”
[190] “Saint Pierre and Miquelon”
[191] “Iceland”
[192] “Pitcairn Islands”
[193] “French Polynesia”
[194] “French Southern and Antarctic Lands”
[195] “Seychelles”
[196] “Kiribati”
[197] “Marshall Islands”
[198] “Trinidad and Tobago”
[199] “Grenada”
[200] “Saint Vincent and the Grenadines”
[201] “Barbados”
[202] “Saint Lucia”
[203] “Dominica”
[204] “United States Minor Outlying Islands”
[205] “Montserrat”
[206] “Antigua and Barbuda”
[207] “Saint Kitts and Nevis”
[208] “United States Virgin Islands”
[209] “Saint Barthelemy”
[210] “Puerto Rico”
[211] “Anguilla”
[212] “British Virgin Islands”
[213] “Jamaica”
[214] “Cayman Islands”
[215] “Bermuda”
[216] “Heard Island and McDonald Islands”
[217] “Saint Helena”
[218] “Mauritius”
[219] “Comoros”
[220] “São Tomé and Principe”
[221] “Cabo Verde”
[222] “Malta”
[223] “Jersey”
[224] “Guernsey”
[225] “Isle of Man”
[226] “Aland”
[227] “Faroe Islands”
[228] “Indian Ocean Territories”
[229] “British Indian Ocean Territory”
[230] “Singapore”
[231] “Norfolk Island”
[232] “Cook Islands”
[233] “Tonga”
[234] “Wallis and Futuna”
[235] “Samoa”
[236] “Solomon Islands”
[237] “Tuvalu”
[238] “Maldives”
[239] “Nauru”
[240] “Federated States of Micronesia”
[241] “South Georgia and the Islands”
[242] “Falkland Islands”
[243] “Vanuatu”
[244] “Niue”
[245] “American Samoa”
[246] “Palau”
[247] “Guam”
[248] “Northern Mariana Islands”
[249] “Bahrain”
[250] “Coral Sea Islands”
[251] “Spratly Islands”
[252] “Clipperton Island”
[253] “Macao S.A.R”
[254] “Ashmore and Cartier Islands”
[255] “Bajo Nuevo Bank (Petrel Is.)”
[256] “Serranilla Bank”
[257] “Scarborough Reef”
[258] “Washington”
[259] “Idaho”
[260] “Montana”
[261] “North Dakota”
[262] “Minnesota”
[263] “Michigan”
[264] “Ohio”
[265] “Pennsylvania”
[266] “New York”
[267] “Vermont”
[268] “New Hampshire”
[269] “Maine”
[270] “Arizona”
[271] “California”
[272] “New Mexico”
[273] “Texas”
[274] “Alaska”
[275] “Louisiana”
[276] “Mississippi”
[277] “Alabama”
[278] “Florida”
[279] “South Carolina”
[280] “North Carolina”
[281] “Virginia”
[282] “District of Columbia”
[283] “Maryland”
[284] “Delaware”
[285] “New Jersey”
[286] “Connecticut”
[287] “Rhode Island”
[288] “Massachusetts”
[289] “Oregon”
[290] “Hawaii”
[291] “Utah”
[292] “Wyoming”
[293] “Nevada”
[294] “Colorado”
[295] “South Dakota”
[296] “Nebraska”
[297] “Kansas”
[298] “Oklahoma”
[299] “Iowa”
[300] “Missouri”
[301] “Wisconsin”
[302] “Illinois”
[303] “Kentucky”
[304] “Arkansas”
[305] “Tennessee”
[306] “West Virginia”
[307] “Indiana”

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