Nouvelles économiques canadiennes, édition de février 2023

Le présent module fournit un résumé concis de certains événements économiques canadiens et de faits nouveaux survenus sur le marché international et les marchés financiers, selon le mois civil. L'objectif du module est de fournir des renseignements contextuels visant à guider les utilisateurs des données économiques publiées par Statistique Canada. En faisant état des principaux événements ou faits nouveaux, Statistique Canada ne laisse pas entendre que ceux-ci ont une incidence importante sur les données économiques publiées au cours d'un mois de référence en particulier.

Tous les renseignements présentés ici sont obtenus à partir de sources de nouvelles et d'information publiques, et ils ne comprennent pas les renseignements protégés qui sont fournis à Statistique Canada par les répondants aux enquêtes.

Ressources

  • La société Suncor Énergie Inc., établie à Calgary, a annoncé que ses dépenses en immobilisations se situeraient entre 5,4 milliards de dollars et 5,8 milliards de dollars en 2023. Suncor a annoncé le 2 novembre 2022 que ses perspectives pour l'année 2022 en ce qui concerne les dépenses en immobilisations se situaient entre 4,9 milliards de dollars et 5,2 milliards de dollars.
  • La société Baytex Energy Corp., établie à Calgary, a annoncé qu'elle avait conclu une entente définitive pour acquérir Ranger Oil Corporation, établie au Texas, dans le cadre d'une transaction d'une valeur totale d'environ 3,4 milliards de dollars, y compris la dette nette. Selon Baytex, la transaction devrait se conclure vers la fin du deuxième trimestre de 2023, sous réserve de l'approbation des actionnaires, ainsi que du respect des autres conditions de clôture habituelles.
  • Les sociétés B2Gold Corp. et Sabina Gold & Silver corp., établies à Vancouver, ont annoncé qu'elles avaient conclu une entente définitive selon laquelle B2Gold avait accepté d'acquérir l'ensemble des actions émises et en circulation de Sabina pour une valeur nette totale d'environ 1,1 milliard de dollars. Les deux entreprises ont indiqué que la transaction devrait se conclure au deuxième trimestre de 2023, sous réserve de l'approbation des actionnaires et des approbations réglementaires habituelles, ainsi que du respect des autres conditions de clôture habituelles.
  • La société First Quantum Minerals Ltd., établie à Toronto, a annoncé le 23 février que sa filiale, Minera Panamá S.A. (MPSA), avait suspendu les activités de traitement de minerai à la mine Cobre Panamá. L'entreprise a déclaré que MPSA entreprendrait une démobilisation partielle de son effectif comprenant plus de 8 000 employés et entrepreneurs.

Autres nouvelles

  • Le 3 février, le gouvernement du Canada a annoncé qu'il mettait en place, avec ses partenaires du G7 et l'Australie, deux prix plafonds pour les produits pétroliers d'origine russe transportés par voie maritime, ce qui s'ajoute au prix plafond pour le pétrole brut russe annoncé le 2 décembre 2022. Le gouvernement a déclaré que les prix plafonds seraient mis en œuvre le 5 février 2023, ou très peu de temps après.
  • Le 2 février, le gouvernement du Canada a annoncé son intention de prolonger, jusqu'au 5 avril 2023, les exigences temporaires en matière de dépistage avant l'embarquement et de contrôle à l'arrivée pour la plupart des voyageurs aériens en provenance de la République populaire de Chine, de Hong Kong ou de Macao, peu importe leur nationalité ou leur statut vaccinal.
  • Le 7 février, le gouvernement du Canada a annoncé un investissement de 196,1 milliards de dollars sur 10 ans, dont 46,2 milliards de dollars en nouveaux fonds, pour aider les provinces et les territoires à améliorer les services de soins de santé. Le gouvernement a déclaré que le financement sera distribué, d'une part, au moyen du Transfert canadien en matière de santé (TCS) et, d'autre part, à l'aide d'ententes bilatérales avec les provinces et les territoires.
  • Le 8 février, le gouvernement des Territoires du Nord-Ouest a présenté le budget 2023-2024, qui propose une augmentation des dépenses de 187 millions de dollars par rapport au dernier budget, y compris des investissements dans les soins de santé, les collectivités sûres et en santé, les services de garde d'enfants et les mesures de lutte contre les changements climatiques. Le gouvernement prévoit un excédent de fonctionnement de 178 millions de dollars en 2023-2024 et un recul du produit intérieur brut (PIB) réel de 2,9 % en 2023.
  • Le 28 février, le gouvernement de l'Alberta a présenté son budget pour 2023, lequel comprenait des investissements dans l'emploi, les soins de santé, l'éducation et les services de garde, la réduction des taux d'intérêt sur les prêts étudiants et la réduction de la dette publique. Le gouvernement prévoit un excédent de 2,4 milliards de dollars en 2023-2024 et une croissance du PIB réel de 2,8 % en 2023.
  • Le 28 février, le gouvernement de la Colombie-Britannique a présenté son budget pour 2023, qui comprenait des investissements dans l'amélioration des soins de santé et des soins de santé mentale, la création de logements abordables, le développement d'une économie propre et l'augmentation de l'aide pour les personnes les plus touchées par l'inflation mondiale. Le gouvernement prévoit un déficit de 4,2 milliards de dollars en 2023-2024 et une croissance du PIB réel de 0,4 % en 2023.
  • Le gouvernement de l'Île-du-Prince-Édouard a annoncé qu'il gèlerait l'impôt foncier pour une deuxième année consécutive et que la subvention pour l'impôt foncier de 2023 serait accordée aux propriétés résidentielles occupées par leur propriétaire partout à l'Île-du-Prince-Édouard, ce qui contrebalancera les augmentations de l'impôt provincial à payer. Le gouvernement a dit que les ménages admissibles pourraient recevoir une subvention allant jusqu'à 10 % cette année pour maintenir leurs impôts à payer au même niveau que celui de 2021.
  • Le 13 février, la Cour supérieure de justice de l'Ontario a annoncé qu'elle avait accordé une ordonnance initiale à Bed Bath & Beyond Canada Limited en vertu de la Loi sur les arrangements avec les créanciers des compagnies et que l'entreprise avait entamé les procédures nécessaires à une liquidation ordonnée de ses stocks restants.
  • L'entreprise Saputo Inc., établie à Montréal, a annoncé des investissements supplémentaires en immobilisations et des initiatives de consolidation visant à rationaliser et à réduire davantage son empreinte manufacturière dans ses activités aux États-Unis, notamment en construisant un nouvel établissement de découpe et d'emballage à Franklin (Wisconsin) et en fermant de façon permanente ses établissements de Big Stone (Dakota du Sud), de Green Bay (Wisconsin) et de South Gate (Californie).
  • La société Mitsubishi Chemical Group, établie au Japon, a annoncé qu'elle avait décidé de ne pas investir davantage dans Medicago, un concepteur de vaccins et de traitements à base de plantes, et de procéder à une liquidation ordonnée de ses activités au Canada et aux États-Unis.
  • La société Airbus, établie aux Pays-Bas, a annoncé son intention de recruter plus de 800 nouveaux employés au Canada en 2023, dont environ 500 pour la création de nouveaux postes. Airbus a indiqué qu'elle recrutera environ 700 employés pour ses activités au Québec.
  • L'entreprise Canopy Growth, établie à Smiths Falls (Ontario), a annoncé qu'elle abandonnait la culture de fleurs de cannabis dans son établissement de Smiths Falls, qu'elle cessait l'approvisionnement en fleurs de cannabis dans son établissement de Mirabel (Québec) et qu'elle passait à un modèle d'approvisionnement par des tiers pour les boissons au cannabis. Selon Canopy, ces changements s'ajoutent à la cession de ses activités de vente au détail au Canada, à la restructuration de certaines de ses fonctions organisationnelles et à la fermeture de son centre de recherche de Scarborough (Ontario). Canopy a ajouté qu'elle avait l'intention de fermer son établissement de Smiths Falls en plus de réduire d'environ 60 % l'effectif de l'entreprise.
  • La société Uni-Select Inc., établie à Boucherville (Québec), un distributeur de produits de finition automobile et de revêtements industriels, et la société LKQ Corporation, établie en Illinois, ont annoncé qu'elles avaient conclu une entente définitive pour que LKQ acquière l'ensemble des actions émises et en circulation d'Uni-Select, qui représentent une valeur d'entreprise d'environ 2,8 milliards de dollars au total. Les entreprises ont indiqué que la transaction devrait se conclure au deuxième semestre de 2023, sous réserve des conditions habituelles, y compris les autorisations antitrust au Canada, aux États-Unis et au Royaume-Uni, l'approbation en vertu de la Loi sur Investissement Canada, l'approbation des actionnaires d'Uni-Select et l'approbation des tribunaux.

Nouvelles des États-Unis et autres nouvelles internationales

  • Le Federal Open Market Committee des États-Unis a augmenté la fourchette cible pour le taux d'intérêt des fonds fédéraux de 25 points de base, pour la faire passer à une valeur allant de 4,50 % à 4,75 %, et a indiqué que des hausses permanentes de la fourchette cible pourraient être appropriées. La dernière modification de la fourchette cible remonte à décembre 2022, et celle-ci avait alors été augmentée de 50 points de base. Le comité a également déclaré qu'il continuerait de réduire ses avoirs en titres du Trésor, en titres de créance et en titres adossés à des créances hypothécaires.
  • La Banque centrale européenne (BCE) a relevé les trois principaux taux d'intérêt de 50 points de base pour les porter à 3,00 % (principales opérations de refinancement), à 3,25 % (facilité de prêt marginal) et à 2,50 % (service de dépôt). La dernière modification de ces taux remonte à décembre 2022, et ceux-ci avaient alors été augmentés de 50 points de base. La BCE a également déclaré qu'elle avait l'intention de continuer à réinvestir, en totalité, les remboursements au titre du principal des titres arrivant à échéance acquis dans le cadre de son programme d'achat d'actifs jusqu'à la fin de février 2023 et que, par la suite, le portefeuille du programme d'achat d'actifs diminuera de 15 milliards d'euros par mois en moyenne jusqu'à la fin de juin 2023 et que son rythme subséquent sera déterminé au fil du temps.
  • Le comité de la politique monétaire de la Banque d'Angleterre a voté pour l'augmentation de son taux d'escompte de 50 points de base pour le porter à 4,0 %. La dernière modification de son taux d'escompte remonte à décembre 2022, et le taux avait alors été augmenté de 50 points de base.
  • Le Conseil d'administration de la Risksbank de Suède a augmenté le taux des prises en pension de 50 points de base pour le porter à 3,0 %. La dernière modification du taux des prises en pension remonte à novembre 2022, et le taux avait alors augmenté de 75 points de base. Le Conseil d'administration a déclaré en outre qu'il avait décidé que la Riksbank vendrait, à compter d'avril, des obligations d'État afin de réduire plus rapidement les actifs financiers.
  • La Banque de réserve de l'Australie a augmenté la cible pour le taux à un jour de 25 points de base, pour l'établir à 3,35 %. La dernière modification du taux à un jour remonte à décembre 2022, et le taux avait alors été augmenté de 25 points de base.
  • La Banque de réserve de la Nouvelle-Zélande a augmenté le taux de base officiel, son principal taux directeur, de 50 points de base pour le faire passer à 4,75 %. La dernière modification du taux de base officiel remonte à novembre 2022, et le taux avait alors été augmenté de 75 points de base.
  • La société Alphabet Inc., établie en Californie, a confirmé avoir réduit son effectif d'environ 12 000 postes et elle s'attend à devoir payer des indemnités de départ et des frais connexes de 1,9 milliard à 2,3 milliards de dollars américains.
  • La société Meta Platforms, Inc., établie en Californie, a confirmé la mise à pied d'environ 11 000 employés.

Nouvelles des marchés financiers

  • Le prix du pétrole brut West Texas Intermediate a clôturé à 77,05 $ US le baril le 28 février, en baisse par rapport à sa valeur de clôture de 78,87 $ US enregistrée à la fin de janvier. Le pétrole brut Western Canadian Select s'est négocié entre 52 $ US et 59 $ US le baril tout au long du mois de février. Le dollar canadien a clôturé à 73,48 cents américains le 28 février, en baisse par rapport à sa valeur de 74,91 cents américains enregistrée à la fin de janvier. Le 28 février, l'indice composé Standard and Poor's/Bourse de Toronto a clôturé à 20 221,19, en baisse par rapport à sa valeur de clôture de 20 767,38 enregistrée à la fin de janvier.

Nouvelles économiques canadiennes, édition de janvier 2023

Le présent module fournit un résumé concis de certains événements économiques canadiens et de faits nouveaux survenus sur le marché international et les marchés financiers, selon le mois civil. L'objectif du module est de fournir des renseignements contextuels visant à guider les utilisateurs des données économiques publiées par Statistique Canada. En faisant état des principaux événements ou faits nouveaux, Statistique Canada ne laisse pas entendre que ceux-ci ont une incidence importante sur les données économiques publiées au cours d'un mois de référence en particulier.

Tous les renseignements présentés ici sont obtenus à partir de sources de nouvelles et d'information publiques, et ils ne comprennent pas les renseignements protégés qui sont fournis à Statistique Canada par les répondants aux enquêtes.

Ressources

  • Le 29 décembre 2022, la société TC Énergie, établie à Calgary, a annoncé qu'elle avait procédé à un redémarrage contrôlé du prolongement du pipeline Keystone Cushing et que le pipeline était maintenant opérationnel à tous les points de livraison.
  • La Compagnie Pétrolière Impériale Limitée, établie à Calgary, a annoncé un investissement d'environ 720 millions de dollars pour aller de l'avant avec son projet de construction d'un complexe de production de diesel renouvelable à sa raffinerie de Strathcona, près d'Edmonton. L'Impériale a indiqué que la préparation du site et la construction initiale sont en cours, et que la production de diesel renouvelable devrait commencer en 2025.
  • La société Canfor Corporation, établie à Vancouver, a annoncé la prolongation des réductions de la capacité de production dans ses scieries en Colombie-Britannique en raison de la faiblesse persistante des conditions du marché et du manque de fibre disponible. La société a confirmé que les réductions de sa capacité de production se poursuivront pendant deux semaines en janvier dans certaines installations de bois massif en Colombie-Britannique, ce qui éliminera environ 21 millions de pieds-planche de sa production en plus des 150 millions de pieds-planche annoncés en décembre 2022.
  • Canfor a aussi annoncé plus tard qu'elle restructurait ses activités en Colombie-Britannique en fermant définitivement sa scierie et son usine de granulés de bois à Chetwynd et en fermant temporairement sa scierie à Houston pour une période prolongée afin de permettre un important réaménagement du site. La société a indiqué que les deux installations seront fermées à la suite d'une réduction progressive des activités qui devrait se terminer au début du deuxième trimestre de 2023, éliminant environ 750 millions de pieds-planche de sa capacité de production annuelle.
  • Canfor Pulp Products Inc., établie à Vancouver, a annoncé qu'elle fermera de façon définitive le circuit de la pâte à son usine de pâtes et papiers de Prince George, ce qui, selon la société, entraînera une réduction annuelle de 280 000 tonnes de pâte kraft commercialisée. Selon Canfor, la fermeture du circuit de pâte est prévue d'ici la fin du premier trimestre de 2023, ce qui devrait avoir des répercussions sur environ 300 postes dans l'ensemble de l'organisation d'ici la fin de l'année.
  • La société Interfor Corporation, établie à Burnaby, en Colombie-Britannique, a annoncé son intention de réduire sa production de bois d'œuvre au premier trimestre de 2023 d'au moins 100 millions de pieds-planche parce que les conditions économiques et l'incertitude du marché continuent d'avoir un effet sur la demande de bois d'œuvre. Interfor a indiqué qu'elle s'attendait à reprendre son calendrier d'exploitation normal en avril 2023.
  • La société West Fraser Timber Co. Ltd., établie à Vancouver, a annoncé qu'elle réduirait plus tard ce mois-ci sa production pendant une durée indéterminée à sa scierie de Perry, en Floride, en raison des coûts élevés de la fibre et du ralentissement des marchés du bois d'œuvre. Selon West Fraser, la réduction réduira sa production américaine de bois d'œuvre de 100 millions de pieds-planche.
  • La société Western Forest Products Inc., établie à Vancouver, a annoncé qu'elle ne reprendra pas ses activités à son installation de la division Alberni-Pacific dans sa configuration actuelle, et qu'elle explorera des solutions potentiellement viables en fabrication industrielle pour l'installation. L'entreprise a indiqué que les activités à sa scierie sont réduites depuis l'automne 2022.
  • En se fondant sur un rapport d'évaluation environnementale, le gouvernement du Canada a annoncé le 16 janvier avoir déterminé que les mesures d'atténuation environnementales du projet de la mine de lithium Baie James offrent une voie durable pour la réalisation du projet, sous réserve de 271 conditions.

Finances

  • TD Canada Trust, RBC Banque Royale, BMO Banque de Montréal, la Banque canadienne impériale de commerce (CIBC), la Banque Scotia et la Banque Laurentienne du Canada ont annoncé qu'elles augmentaient leurs taux d'intérêt préférentiels pour le faire passer de 6,45 % à 6,70 % à compter du 26 janvier.

Autres nouvelles

  • La Banque du Canada a augmenté le taux cible du financement à un jour de 25 points de base pour le faire passer à 4,50 %. La dernière modification du taux cible du financement à un jour remonte à décembre 2022, et le taux avait alors été augmenté de 50 points de base. La Banque a également indiqué que si l'économie évoluait globalement conformément aux perspectives, le Conseil de direction s'attend à maintenir le taux directeur à son niveau actuel tout en évaluant l'incidence des hausses cumulatives des taux d'intérêt.
  • Le gouvernement du Canada a annoncé le 31 décembre qu'en réponse à l'augmentation rapide des cas de COVID-19 en République populaire de Chine, tous les passagers de vols en provenance de la République populaire de Chine, de Hong Kong ou de Macao devaient, avant de monter à bord d'un avion, fournir au transporteur aérien la preuve d'un résultat négatif à un test de dépistage de la COVID-19. Le gouvernement a déclaré que les exigences prévues en matière de santé s'appliqueraient à tous les passagers par voie aérienne, peu importe leur nationalité et leur statut vaccinal, et qu'elles seraient en vigueur pendant 30 jours.
  • Le gouvernement de la Colombie-Britannique a annoncé que la période de protection pour l'achat d'une maison était entrée en vigueur le 3 janvier 2023, créant ainsi une période obligatoire de trois jours ouvrables pour donner aux acheteurs plus de temps pour obtenir du financement ou pour mener une inspection de leur maison et ainsi les aider à bien déterminer si l'achat est indiqué pour eux, peu importe les conditions du marché.
  • Le 3 janvier, le gouvernement de l'Île-du-Prince-Édouard a annoncé le lancement d'une subvention pour l'impôt foncier visant les logements locatifs afin d'offrir aux propriétaires un allègement des impôts fonciers provinciaux à payer en 2023, ce qui réduirait leurs coûts relatifs aux impôts fonciers pendant le gel des loyers en 2023.
  • Le salaire minimum à l'Île-du-Prince-Édouard a augmenté pour passer de 13,70 $ l'heure à 14,50 $ l'heure le 1er janvier.
  • Le 16 janvier, le gouvernement du Yukon a annoncé qu'il avait levé l'état d'urgence sanitaire lié à la COVID-19. Le gouvernement a indiqué que l'état d'urgence sanitaire avait été déclaré en raison de la COVID-19 le 18 mars 2020.
  • Le gouvernement des États-Unis a annoncé la création d'un groupe spécial de règlement des différends concernant les mesures d'attribution des contingents tarifaires pour les produits laitiers canadiens dans le cadre de l'Accord Canada–États-Unis–Mexique.
  • Nuvei Corporation, une société de technologie financière établie à Montréal, et Paya Holdings Inc., un fournisseur de solutions intégrées de paiement et de commerce aux États-Unis établi à Atlanta, en Géorgie, ont annoncé avoir conclu une entente définitive dans le cadre de laquelle Nuvei fera l'acquisition de Paya pour une contrepartie totale en espèces d'environ 1,3 milliard de dollars américains. Selon les sociétés, la transaction devrait se conclure d'ici la fin du premier trimestre de 2023, sous réserve de l'approbation des actionnaires, de l'expiration ou de la fin du délai d'attente applicable en matière antitrust et des autres conditions de clôture habituelles.
  • La société Lightspeed Commerce Inc., établie à Montréal, a annoncé une réorganisation visant à rationaliser son modèle d'exploitation qui prévoit l'élimination d'environ 300 postes, ce qui représente environ 10 % de ses dépenses d'exploitation liées à l'effectif. La moitié de la réduction des coûts provient des postes de gestion.
  • Magnet Forensics Inc., une société établie à Waterloo qui conçoit des solutions d'enquêtes numériques, a annoncé la conclusion d'une entente définitive prévoyant son acquisition par Morpheus Purchaser Inc., une nouvelle société contrôlée par Thoma Bravo, de San Francisco, pour une valeur comptable agrégée d'environ 1,8 milliard de dollars. La transaction devrait se conclure au deuxième trimestre de 2023, sous réserve de l'approbation des actionnaires et des autres approbations habituelles.
  • La société Lithium Americas, établie à Vancouver, et General Motors (GM), du Michigan, ont annoncé qu'elles investiront conjointement dans le projet de mine de lithium Thacker Pass au Nevada, et qu'en vertu de leur entente, GM fera un investissement en actions de 650 millions de dollars américains dans Lithium Americas. Les sociétés ont mentionné que la production à Thacker Pass devrait commencer au deuxième semestre de 2026 et qu'elle devrait créer 1 000 emplois pour la construction et 500 emplois pour l'exploitation de la mine.

Nouvelles des États-Unis et autres nouvelles internationales

  • La Banque du Japon a annoncé qu'elle continuera d'appliquer un taux d'intérêt négatif de -0,1 % aux soldes des taux directeurs dans les comptes courants détenus par des institutions financières à la Banque. Elle a également indiqué qu'elle achèterait le montant nécessaire d'obligations du gouvernement du Japon, sans fixer de limite supérieure, afin que les rendements de ces obligations sur 10 ans demeurent à environ 0 %.
  • Le Comité de politique monétaire et de stabilité financière de la banque centrale de Norvège, la Norges Bank, a maintenu son taux directeur inchangé à 2,75 %. La dernière modification du taux directeur avait donné lieu à une augmentation de 25 points de base en décembre 2022.
  • Genesis Global Holdco, LLC, une société de courtage de premier ordre de monnaie numérique établie à New York, a annoncé qu'elle et deux de ses sociétés filiales de prêt, Genesis Global Capital, LLC et Genesis Asia Pacific Pte. Ltd. avaient déposé des demandes volontaires de protection en vertu du chapitre 11 de la loi américaine sur la faillite, y compris un plan en vertu du chapitre 11 qui permettrait à l'entreprise de renaître sous la direction de nouveaux propriétaires.
  • La société Hasbro, Inc., établie au Rhode Island, a annoncé avoir apporté des changements à son organisation et à sa direction, qui prévoient l'élimination d'environ 1 000 postes à temps plein à l'échelle mondiale en 2023, soit 15 % de sa main-d'œuvre mondiale. Hasbro a déclaré que les réductions du personnel commenceront au cours des prochaines semaines.

Nouvelles des marchés financiers

  • Le prix du pétrole brut West Texas Intermediate a clôturé à 78,87 $ US le baril le 31 janvier, en baisse par rapport à sa valeur de clôture de 80,26 $ US enregistrée à la fin de décembre. Le pétrole brut Western Canadian Select s'est négocié entre 51 $ US et 61 $ US le baril tout au long du mois de janvier. Le dollar canadien a clôturé à 74,91 cents américains le 31 janvier, en hausse par rapport à sa valeur de 73,83 cents américains enregistrée à la fin de décembre. Le 31 janvier, l'indice composé Standard and Poor's/Bourse de Toronto a clôturé à 20 767,38, en hausse par rapport à sa valeur de clôture de 19 384,92 enregistrée à la fin de décembre.

Vidéo - Introduction aux données matricielles (Partie 2) : Les outils de modèles numériques d’élévation (MNE) et la Calculatrice Raster

Numéro de catalogue : 89200005

Numéro d'exemplaire : 2020020

Date de diffusion : le 19 novembre 2020

QGIS Démo 20

Introduction aux données matricielles (Partie 2) : Les outils de modèles numériques d’élévation (MNE) et la Calculatrice Raster - Transcription vidéo

(Le symbole de Statistique Canada, le mot-symbole « Canada » et le titre : « Introduction aux données matricielles (Partie 2) : Les outils de modèles numériques d’élévation (MNE) et la Calculatrice Raster » apparaissent à l'écran.)

Bon retour tout le monde!

Pour la 2e partie de l'introduction aux rasters, nous étudierons quelques exemples d'outils propres au modèle numérique d'élévation (MNE), notamment Pente, Ombrage et Aspect. Pour chacun de ces outils, il existe plusieurs solutions de rechange dans la Boites à outils de traitements, chacune ayant des paramètres et des applications légèrement distinctes. Nous passerons ensuite à la Calculatrice Raster, en l'utilisant tout d'abord pour sélectionner des cellules par critères d'intérêt, puis pour combiner des variables de rasters pour des analyses plus approfondies. En général, les MNE et les ensembles de données connexes peuvent servir à extraire de l'information en 3D et à réaliser une large gamme d'analyses et de visualisations – étant donné que l'élévation et les caractéristiques connexes ont une influence considérable sur les processus biophysiques et socioéconomiques. Pour donner quelques exemples, citons notamment les heures du jour, la durée des saisons de croissance, le potentiel d'érosion du sol, la visibilité et les itinéraires optimaux de transport ou le déplacement des surfaces.

Donc, après avoir chargé le MNE en pseudo-couleurs et de l'avoir dupliqué dans le panneau Couches, nous allons tout d'abord étudier l'outil Pente. Comme nous l'avons déjà indiqué, il existe plusieurs options. Nous utiliserons l'outil Pente de GDAL. Le ratio des unités de l'axe vertical à l'axe horizontal est de 1 à 1, puisque dans la démonstration précédente, nous avons transformé le MNE fusionné en un système de coordonnées projeté, dont les unités sont en mètres. Autrement, nous aurions dû calculer et entrer le ratio approprié de 1 mètre à 1 degré. Une autre solution consiste à calculer la pente en pourcentage, ce qui conviendrait pour des surfaces plus planes. Or, selon une distance par rapport à l'élévation d'une pente de 45°, on obtient 100 %, et qu'une valeur avoisinant les 90 degrés est proche de l'infini, nous ne cocherons pas cette option pour éviter les valeurs astronomiques et non intuitives dans les données de sortie, compte tenu du terrain montagneux. Cochez l'option Calculer les bords pour éviter les éventuels effets négatifs liés aux arêtes et générez un fichier temporaire. J'ai utilisé l'outil Construire des pyramides pour la plupart des rasters de la présente démonstration pour améliorer les temps de rafraichissement, et je vous invite à faire de même.

On voit donc que la Pente fluctu entre 0 et 80 degrés. Comme on pouvait s'y attendre, il y a de nombreux autres changements de pentes dans la région montagneuse au sudouest du MNE par rapport à la région plane située au nordouest. Pente est un outils essentiel dans de nombreuses analyses, lorsqu'il s'agit par exemple de déterminer l'itinéraire optimal pour traverser un paysage, ou d'examiner le potentiel de risque pour les mouvements de masse tels que les glissements de terrain ou les avalanches.

Examinions ensuite la fonction Ombrage, toujours avec l'outil GDAL. Si nous étions situés dans une région plane telle que les Prairies, nous aurions pu appliquer un facteur d'exagération verticale de 5 ou 10. Ce facteur a un effet multiplicateur qui sert à améliorer la visualisation des changements de niveau. Pour la région qui nous concerne, la valeur par défaut de 1 est appropriée, qui signifie qu'aucune exagération est nécessaire. Laissez les trois prochains paramètres par défaut, cochez Calculer les bords et exécutez l'outil une première fois avec Ombrage combiné, puis en cochant Multidirectionnel.

Comme nous l'avons signalé dans la démonstration précédente, nous pouvons aussi appliquer la fonction Ombrage comme mode de visualisation du MNE en allant dans le menu déroulant Type de rendu de l'onglet Symbologie. C'est la seule source lumineuse traditionnelle de la fonction Ombrage. Cliquez sur Appliquer. Je corrigerai l'échelle du canevas pour optimiser la visualisation.

L'azimut définit, en degrés, la direction horizontale de la lumière du soleil provenant du nord, du sud, de l'est ou de l'ouest. Par conséquent, la valeur par défaut de 315 signifie que l'éclairage provient du nordouest, avec ombrage sur les pentes orientées au sud-est. Nous pouvons changer les valeurs dans la case et cliquer sur Appliquer. La lumière venant de l'est modifie les zones ombrées des pentes orientées à l'ouest. Autrement, nous pouvons tourner la roue de l'azimut, et avec une lumière provenant du nord, l'ombrage se produira logiquement sur les pentes orientées au sud. J'ai inclus des liens, dans la description de la vidéo, vers des guides permettant de déterminer des valeurs réalistes d'azimut et d'angle pour un lieu et une heure précise. Le paramètre d'altitude corrige l'angle vertical du soleil dans le ciel. En modifiant la valeur à 25, les longueurs d'ombre se rétrécissent, puisqu'à mesure qu'on s'approche de 0°, la lumière est directement à la verticale. En modifiant la valeur à 75, la longueur de l'ombre augmente considérablement. À mesure que l'angle se rapproche de 90°, la lumière provient de l'horizon, comme au lever ou au coucher du soleil. Revenons maintenant aux paramètres par défaut en cliquant sur les onglets.

Examinons maintenant les ombrages multidirectionnels et les ombrages combinés. Comme nous pouvons le constater, les ombrages multidirectionnels sont relativement semblables à l'ombrage traditionnel, seules quelques sources de lumière additionnelles sont intégrées aux données de sortie. Inversement, l'ombrage combiné se distingue nettement des autres, puisque la lumière provient de toutes les directions. Dans l'onglet Transparence, réglez l'opacité globale à 50 %. Basculons maintenant vers le MNE reproduit en double et ajoutons de l'ombrage. Cela correspond à d'autres visualisations standards des MNE. On obtient une visualisation en pseudo-3D, la texture du terrain montagneux permet une visualisation en pseudocouleurs des changements d'altitude. Nous pourrions utiliser n'importe quel type d'ombrage à cette fin. Pour créer une vraie visualisation en 3D des rasters superposés, agrandissez le menu déroulant Vue et sélectionnez l'élément Nouvelle Vue Cartographique 3D. Cliquez sur l'icône de configuration et précisez le raster du MNE dans le menu déroulant. Après avoir cliqué sur OK et en revenant à la fenêtre d'affichage d'une carte en 3D, nous pouvons tenir enfoncée la touche Contrôle et cliquer à gauche sur la souris pour modifier l'inclinaison de l'affichage en 3D. Utilisez le bouton de défilement de la souris pour faire un zoom avant ou un zoom arrière.

Les ombrages ont aussi plusieurs applications analytiques, puisqu'elles sont un autre facteur clé qui influence diverses propriétés telles que les périodes de fonte, les conditions de culture et la distribution de la végétation. Cette influence s'étend aussi à notre prochain outil, Aspect.

L'outil Aspect créé un raster indiquant la direction des pentes des collines exprimées en degrés. Une fois de plus, nous utiliserons l'outil GDAL. Cochez Renvoyer 0 pour le plat (au lieu de -9999) et Calculer les bords, sélectionnez les MNE comme données d'entrée, et exécutez avec un fichier temporaire. Le résultat apparaît comme tel. Afin d'obtenir une visualisation plus intuitive, réglez le type de rendu à Pseudo-couleur à bande unique avec une rampe de couleurs spectrale, et cliquez sur Appliquer. Cela devrait donner une couleur distincte aux 4 points cardinaux. Nous pouvons substituer les valeurs de la colonne Étiquette par leurs équivalents textuels, en inscrivant E pour 90°, S pour 180°, O pour 270° et N pour 360°, ainsi que 0° pour le plat. Si nous passons au mode Intervalles égaux et que nous modifions les classes à 9, nous pouvons également ajouter des points intercardinaux et modifier les étiquettes. Par conséquent, 45 correspondrait à nord-est, 135 à sud-est, et ainsi de suite.

Nous passons maintenant à la Calculatrice Raster. L'outil revient à combiner les outils Sélectionner à l'aide d'une expression, Calculatrice de champ et Intersection pour des données vectorielles. Il s'agit d'un outil polyvalent qui peut servir à interroger, à reclasser et à combiner des fichiers de rasters. Nous allons étudier un certain nombre de ces applications à l'aide d'un scénario simple. Disons que nous souhaitons isoler les emplacements d'une nouvelle ferme avec certaines contraintes environnementales connues qui correspondent à nos rasters existants. Nous pouvons utiliser la Calculatrice Raster. Commençons alors par sélectionner les cellules par critères d'intérêt. Nous utiliserons le raster de Pente, en désignant les cellules contenant une pente inférieure ou égale à 10 degrés.

(Les mots «  "PCBPente@1" <= 10 » apparaissent à l'écran.)

Le symbole @1 s'applique au numéro de bande, qui est pertinent pour les rasters composites. Pour les rasters à bande unique et thématiques, il n'existe qu'une seule bande, ce qui signifie qu'elles sont toutes suivies de @1. Le seul paramètre requis est la couche de référence, qui fait appel au raster de Pente. Nous pouvons ensuite exécuter l'outil avec un fichier de sortie temporaire.

Une fois le traitement terminé, le fichier de sortie ressemble à ceci. Ouvrez les Propriétés de la couche et modifiez le type de rendu à Palette / Valeurs Unique en cliquant sur Classer. Comme nous pouvons le voir, les valeurs sont 0 ou 1, ce qui indique si le critère précisé est Vrai ou Faux. Par conséquent, lorsqu'on réactive le MNE reproduit en double, il n'est pas surprenant que la valeur 0 apparaisse surtout en région montagneuse, tandis que la valeur 1 correspond à certains creux de vallée ainsi qu'à la région plane du nord-est.

En ouvrant de nouveau la Calculatrice Raster, nous devons multiplier la requête de départ par le raster d'entrée, afin de conserver les valeurs d'entrée qui répondent aux critères d'intérêt. La raison est que les cellules répondant aux critères ont une valeur de 1 multipliée par la valeur initiale, ce qui donne un résultat égal aux valeurs initiales. Inversement, les cellules qui ne répondent pas aux critères ont une valeur de 0 multipliée par les valeurs initiales, ce qui fera toujours 0 – et c'est ainsi que l'on conserve uniquement les cellules qui répondent aux critères.

(Les mots «  ("PCBPente@1" <= 10)* "PCBPente@1" » apparaissent à l'écran.)

Nous pourrions maintenant répéter l'opération avec un exemple un peu plus complexe, en faisant appel au raster d'Aspect pour isoler les pentes orientées à l'est, au sud et à l'ouest. Commencez par une double parenthèse ouvrante, puis inscrivez aspect supérieur ou égal à 90 ET aspect inférieur ou égal à 270 degrés. Cela exclura les pentes orientées au nord. Cependant, si nous voulions inclure le plat, nous pourrions ajouter OU égal à 0 comme élément distinct dans notre syntaxe d'Expression. Ensuite, fermez les parenthèses et multipliez par le raster d'Aspect pour conserver sa valeur spécifique. Copiez cette expression en vue de la réutiliser dans le prochain exemple. Si des problèmes se produisent avec la Calculatrice Raster, l'outil r.reclass, qui sera abordé dans une prochaine démonstration, peut être utilisé pour conserver ou reformater des valeurs précises à l'intérieur d'un raster.

(Les mots « (("CBExposition@1" >= 90 AND "CBExposition@1" <= 270) OR ("CBExposition@1" = 0))* "CBExposition@1" » apparaissent à l'écran.)

Comme nous l'avons mentionné, il est possible d'utiliser la Calculatrice Raster pour combiner des variables d'intérêt. Ici, nous combinerons les requêtes précédentes pour créer un raster pondéré en vue d'évaluer le choix de l'emplacement d'une nouvelle ferme selon des conditions particulières. Commencez par des parenthèses ouvrantes et indiquez pente inférieure ou égale à 10 degrés. Fermez la parenthèse et multipliez l'expression par 0,75 pour attribuer la valeur de pondération, puis fermez la parenthèse.

À condition que les valeurs de pondération s'ajoutent jusqu'à 1, on peut combiner autant de couches de rasters que nécessaire pour l'analyse. Ici, nous attribuons un poids plus important aux conditions de pente. Maintenant, inscrivez le signe plus, ouvrez trois parenthèses et saisissez de nouveau la requête Aspect. Multipliez la requête par 0,25 et fermez la parenthèse.

(Les mots « (("PCBPente@1" <= 10 )*0.75)+ ((("CBExposition@1" >= 90 AND "CBExposition@1" <= 270) OR ("CBExposition@1" = 0))*0.25) » apparaissent à l'écran.)

Nous pouvons à présent exécuter l'outil afin de créer le raster pondéré des fonctions Pente et Aspect. Les valeurs de sortie se situent entre 0 et 1, mais contrairement au raster binaire de type vrai ou faux que nous avons créé au départ, ce raster contient un intervalle de valeurs. Réglez le Type de rendu à pseudo-couleur et appliquez une rampe de couleurs dans les tons de vert. Les valeurs proches de 0 sont moins convenables selon les conditions précisées, tandis que les zones proches de 1 conviennent mieux. Comme il a été défini, les zones les plus appropriées correspondent à la région plane du nordest, tandis que les régions montagneuses sont largement inadaptées. Nous pourrions incorporer d'autres rasters pour obtenir une évaluation plus réaliste, en masquant par exemple les éventuels lacs, rivières ou terres agricoles existants, ou en incorporant des couches de sol, dans le but d'isoler les sites convenables pour une nouvelle ferme.

Nous pouvons également utiliser l'outil Contour de GDAL à partir de Boites à outils de traitements afin de créer des isolignes à partir des ensembles de rasters. Les isolignes représentent des zones de valeur égale, dont les contours désignent plus particulièrement l'élévation. En utilisant le MNE comme données d'entrée, nous pouvons régler l'option Nom de l'attribut à Z – une abréviation courante. Modifiez l'intervalle à 250 ou 500 pour diminuer le temps de traitement et la taille du fichier. Nous pourrions cocher l'option Créer un vecteur 3D pour permettre des visualisations en 3D de la couche de sortie. Exécutez l'outil. Bien qu'il soit appliqué au MNE dans ce cas, on pourrait également l'appliquer à tout autre raster à bande unique, y compris le raster de Pente ou d'Aspect. De même, en utilisant des échantillons de sol agricole, nous pourrions créer un raster et des contours indiquant les zones où de l'engrais, des pesticides ou des nutriments sont appliqués de façon égale. Nous utiliserons cet outil de nouveau dans une prochaine démonstration.

Nous pouvons superposer les contours de sortie au MNE et rectifier la visualisation, par exemple en ajoutant des étiquettes.

Pour conclure, j'aimerais attirer l'attention sur des analyses complémentaires que permettent d'effectuer les outils disponibles, pour mettre en évidence les niveaux de résolution plus affinés qu'il est possible d'atteindre avec les rasters. Comme nous l'avons indiqué, Pente et Élévation sont des facteurs clés dans le calcul des trajets optimaux permettant de traverser un paysage. La première valeur combine donc une direction de coût et un raster de Coût cumulé, que l'on crée à partir du MNE, des rasters de Pente et d'Inventaire annuel des cultures, dont les points d'origines et de destinations sont définis. Pente et Inventaire annuel des cultures ont été reclassifiés et combinés pour créer un raster de friction qui détermine les coûts liés aux déplacements entre les cellules. Les classes Urbain, Agriculture et Forêt ainsi que les valeurs de bas de pentes se sont vu attribuer des coûts plus faibles comparativement à d'autres classes de couverture du sol et aux régions à pentes élevées. Lorsqu'on passe au raster de Coût cumulé, une fois encore, les coûts entraînés par la traversée de régions montagneuses étaient bien plus élevés que ceux correspondant aux régions des contreforts et des plaines à l'est.

Le deuxième exemple est un panorama créé à partir d'un des sommets de montagne, qui montre les régions visibles à partir d'un point sélectionné. On utilise les panoramas dans la planification de paysages et les applications architecturales pour faire en sorte que les angles de vision soient conservés et que les exigences de sécurité soient respectées. Le tutoriel et les exemples additionnels démontrent comment nous pouvons obtenir divers produits analytiques à partir de simples couches – qui vont de l'optimisation d'itinéraires aux applications de planification en passant par l'analyse environnementale.

(Les mots « Si vous avez des commentaires ou des questions au sujet de cette vidéo, des outils de SIG ou d'autres produits ou services de Statistiques Canada, veuillez communiquer avec nous : statcan.sisagrequestssrsrequetesag.statcan@canada.ca » apparaissent à l'écran.)

(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)

Vidéo - Introduction aux données matricielles (Partie 1) : Traiter et visualiser des images de bande unique

Numéro de catalogue : 89200005

Numéro d'exemplaire : 2020019

Date de diffusion : le 19 novembre 2020

QGIS Démo 19

Introduction aux données matricielles (Partie 1) : Traiter et visualiser des images de bande unique - Transcription vidéo

(Le symbole de Statistique Canada, le mot-symbole « Canada » et le titre : « Introduction aux données matricielles (Partie 1) : Traiter et visualiser des images de bande unique » apparaissent à l'écran.)

Dans le tutoriel d'aujourd'hui, je vais présenter une introduction sur l'utilisation des données matricielles dans QGIS, en mettant l'accent sur les images monobandes. Celles-ci illustrent les changements relatifs à une variable continue unique, comme les précipitations, la pente ou l'altitude. Parmi les images monobandes les plus fréquentes, on compte les modèles numériques d'élévation (MNE), qui montrent les changements dans l'altitude au-dessus du niveau de la mer. Nous allons couvrir certaines fonctions génériques relatives aux images, comme celles de la fusion et de la reprojection et examiner les paramètres pour leur visualisation. Puis, dans la prochaine démonstration, nous allons discuter de certains outils propres aux MNE et de la calculatrice matricielle. Cela vous permettra d'acquérir les compétences de base nécessaires pour traiter, combiner et visualiser des images monobandes. Les ensembles de données matricielles sont l'illustration parfaite de données à plus fine résolution, 15 m à 30 m étant courantes. Étant des ensembles de données accessibles au public, elles ont une capacité d'effectuer de puissantes analyses spatiales.

Comme il a été établi, pour une sélection de fichiers dans le panneau Explorateur, nous pouvons cliquer-droit et cliquer sur l'option d'ajout des couches sélectionnées pour ajouter celles-ci au panneau des couches. Les limites entre les MNE sont prononcées, ce qui leur donne un aspect tacheté. Cela est dû au fait que la visualisation est adaptée à leurs plages de valeurs respectives, lesquelles varient beaucoup en raison du terrain montagneux.

Pour régler ce problème, nous pouvons fusionner les MNE en un seul fichier, ce qui créera une plage de valeurs uniforme pour la visualisation. Dans la boîte à outils de traitement, cherchez et ouvrez l'outil de fusionnement sous « GDAL » diverses images. Cliquez sur l'option « sélectionner tout » dans la boîte de sélection multiple pour les couches d'entrée. Étant donné que nous voulons que la plage complète de valeurs soit utilisée dans la visualisation, laissez décocher le paramètre Récupération de la table des pseudo-couleurs depuis la première couche. Le paramètre de bandes séparées s'applique quant à lui aux images composites, comme l'imagerie satellitaire. Étant donné que nous utilisons des images monobandes, laissez ce paramètre décoché. Les valeurs « NoData » sont souvent utilisées aux cellules en bordure des images et peuvent apparaître sous forme de périmètre noir. Dans ce cas-ci, nous allons laisser les valeurs « NoData » comme celles par défaut, ainsi que les paramètres de compression. Exécutez avec un fichier de sortie temporaire, puisque le fichier fusionné est d'environ 1 gigaoctet. Le processus a pris 6 minutes à exécuter. Si un outil ne fonctionne pas, il y a souvent des options de rechange. Par exemple, dans ce cas-ci, nous pourrions utiliser « r.patch », un outil de GRASS, pour fusionner les images.

Une fois terminée, le fichier fusionné s'affiche comme ceci. La visualisation représente une amélioration considérable et la plage complète de valeurs est utilisée dans le rendu.

Maintenant, nous allons utiliser l'outil de reprojection pour transformer le système de projection et de coordonnées. En général, il est préférable d'éviter de projeter les images, en raison des effets néfastes possibles sur les valeurs ou l'alignement des cellules. Mais dans ce cas-ci, nous voulons utiliser un système de coordonnées projeté aux fins d'analyse spatiale. Il reste quelques autres paramètres à régler dans l'outil pour les images. Cela comprend le « SRC » d'origine, pour lequel il faut sélectionner le système de coordonnées « NAD 83 » (CSRS) à partir du menu déroulant. Ensuite, nous pouvons entrer le « SRC » cible pour la transformation, en ouvrant le sélectionneur de systèmes et en entrant « 26911 » pour le « NAD83 UTM Zone 11 N », qui correspond à l'emplacement actuel. Changez la méthode de ré-échantillonnage à celle Bilinéaire, étant donné que la méthode du plus proche voisin est la mieux adaptée aux images thématiques. Encore une fois, laissez les valeurs « NoData » non définies, car nous allons les définir dans l'image de sortie. Laissez les unités de géoréférencement telles quelles afin d'utiliser la résolution de la source. Laissez tous les autres paramètres par défaut. Sauvegardez sous forme de fichier de sortie temporaire. L'outil a pris environ 12 minutes à procéder à l'exécution.

Comme nous pouvons le voir, cela a eu des effets sur les valeurs et l'alignement des cellules. En effet, le MNE contient maintenant des plages de valeurs légèrement différentes. Pour régler ce problème, ouvrez les propriétés des couches dans l'onglet Histogramme, puis lancez le calcul des valeurs pour déterminer la distribution des valeurs des données de l'image. Si nous zoomons avant, nous pouvons voir que, selon la distribution, la valeur minimale est semblable à celle du MNE fusionné et le « 0 » correspond à une valeur « NoData ». En cliquant sur l'icône de la main, nous pouvons sélectionner interactivement la valeur minimale dans l'histogramme, ou nous pouvons l'entrer manuellement, en la faisant correspondre à la valeur minimale dans le MNE fusionné, soit en saisissant « 552 ». Dans l'onglet Transparence, nous allons entrer une valeur « NoData » de « 0 » pour enlever le périmètre noir autour du MNE. Les valeurs minimales et maximales pourraient également être définies dans l'onglet de la symbologie. Les onglets disponibles dans les propriétés des couches pour les images ressemblent partiellement à ceux pour les ensembles de données vectorielles. Si nous cliquons sur « OK », nous pouvons voir que le retrait de la valeur « NoData » et l'ajustement de la valeur minimale ont amélioré la visualisation du MNE.

Pour exporter une image vers un nouvel ensemble de données, nous pouvons appliquer les mêmes procédures que celles pour les vecteurs. Clique-droit sur l'image, puis cliquez sur « Exporter » et « Enregistrer sous » pour ouvrir la zone d'enregistrement de l'image. Nous pouvons sélectionner le format de fichier à partir du menu déroulant. Le format le plus courant est « GeoTIFF ». Au besoin, nous pouvons créer une image virtuelle ou un fichier « VRT ». Cette procédure permet de relier la donnée à la source des données. Il permet aussi de réduire les délais de traitement, et de bénéficier d'autres avantages en matière de traitement. Pour ce format, il faut indiquer un sous-dossier, qui sera également le nom du fichier. Autrement, fournissez un répertoire et un nom de fichier de sortie. Ici, en entrant « PfCBMNE » pour le MNE de la Colombie Britannique fusionné et projeté.

Nous pouvons également indiquer la taille des cellules pour la sortie, la résolution de la source étant de 15 m sur 15 m ou de 225 m2 par pixel. Les résolutions plus fines entraînent des tailles de fichiers plus grandes. Afin de réduire la taille du fichier totale, il faut rendre la résolution moins fine. Autrement, nous pouvons indiquer le nombre de lignes et de colonnes pour la trame de sortie, ce qui permettra d'ajuster la taille des cellules en conséquence. Dans ce cas-ci, nous allons utiliser la résolution de la source. Il y a également des options de compression et un paramètre pour construire des pyramides, que nous couvrirons dans un instant, à l'aide d'un autre outil. Afin de retirer toutes valeurs « NoData » ou irréalistes connues de l'image exportée, nous pourrions agrandir et cocher la case des valeurs « NoData », cliquer sur l'icône « + », puis entrer une plage de valeurs comme « -9999 » à « -1 ». Après avoir cliqué sur « OK », le fichier permanent sera créé et ajouté au panneau des couches.

Vous avez peut-être remarqué que le délai de rafraîchissement est plus long pour les images. Cela est dû au fait que la résolution de la source est utilisée, quelle que soit l'échelle du « Canevas ». Afin de raccourcir le délai de rafraîchissement, nous pouvons traiter le fichier de sortie à l'aide de l'outil Construction de pyramides. Celui-ci créera plusieurs versions du fichier d'entrée de résolution moins fine, qui seront ensuite utilisées pour accélérer le rafraîchissement en fonction de l'échelle du « Canevas ». Ensuite, nous pouvons spécifier la méthode de ré-échantillonnage et si les pyramides devraient être créées à l'intérieur du fichier du MNE ou sous forme de fichier « VTR » externe pour les « GeoTIFF ». Cette technique raccourcit considérablement les délais de rafraîchissement à l'intérieur du « Canevas », lorsque nous zoomons avant et arrière et que nous changeons l'emplacement du « Canevas ».

Maintenant, examinons la visualisation des images. Encore une fois, nous allons définir la valeur « NoData » pour notre image permanente en entrant « 0 ». La distribution des données dans l'histogramme est la même que celle pour le fichier reprojeté temporaire. En dernier lieu, dans l'onglet Symbologie, nous allons faire correspondre la valeur minimale à l'image fusionnée. Si nous cliquons sur « Appliquer », la visualisation du MNE correspondra à celle des MNE reprojetés et fusionnés temporaires. Comme pour les ensembles de données vectorielles, l'onglet de la symbologie sert à la visualisation. Le menu déroulant du type de rendu équivaut à celui du style et permet d'appliquer divers types de visualisation. Pour les images monobandes, l'affichage de la monobande en gris est le réglage par défaut, mais nous pouvons également y appliquer une pseudo-couleur, particulièrement pour l'ombrage des collines des MNE. L'option Palette / Unique est utilisée pour les images thématiques et l'option Multibande pour les images composites. Ces options permettent d'assigner des bandes au couleur Rouge/Vert/Bleu afin de faciliter l'analyse et la visualisation.

Il y a plusieurs options de rehaussement de contraste dans le menu déroulant. Nous allons laisser le réglage par défaut, soit Étirement Min/Max. En agrandissant les paramètres des valeurs minimales et maximales, nous pouvons indiquer la manière dont les plages de valeurs seront appliquées au rendu. Changez à Cumulatif décompte de coupe. Cela a rehaussé la luminosité et le contraste entre les cellules grâce à l'utilisation de valeurs entre le 2e et le 98e centile. Changez les valeurs à « 0,5 % » et à « 99,5 % ». Cela réduira le contraste, étant donné que nous utilisons une plage de données plus large. Ainsi, moins de valeurs se situeront à l'extérieur des valeurs minimales et maximales. Inversement, si nous utilisons une distribution moins large des valeurs totales, en entrant « 5,0 % » et « 95,0 % », le contraste et la luminosité s'intensifient. Nous pourrions également définir la plage de valeurs dans Écart-type. Si nous changeons l'écart-type à 5 , le contraste et la luminosité sont nettement réduits. Inversement, si nous entrons « 0,5 », cela a l'effet contraire et un nombre accru de valeurs du MNE se situeront à l'extérieur de la plage de valeurs. Changez de nouveau à Cumulatif décompte de coupe avec les valeurs par défaut et cliquez sur « Appliquer ».

La Statistiques de l'emprise détermine les valeurs de l'image utilisées en fonction du « Canevas ». Par défaut, cela s'applique à l'image entière, ce qui veut dire qu'un zoom avant ou arrière n'entraînera aucun changement dans le rendu. Autrement, nous pourrions changer à Étendue actuelle pour optimiser la visualisation d'une échelle et d'un emplacement particuliers, ou sélectionner Mise à jour de l'étendue pour obtenir une visualisation dynamique. Maintenant, à mesure que nous changeons l'échelle et l'emplacement du « Canevas », les valeurs et la visualisation du MNE s'ajustent en conséquence.

En dernier lieu, le menu déroulant Rendu de la couleur dans l'onglet Symbologie peut servir à mettre au point la visualisation. Maintenant, changeons à un style Pseudo-couleur dans le menu déroulant du type de rendu. À partir de la barre latérale Toutes les rampes agrandie, appliquez la rampe Rouge -Jaune-Vert. Rouvrez la rampe de couleur, puis cliquez sur Inverser la rampe de couleur. La méthode d'interpolation particulière peut être réglée à « linéaire », « discrète » ou « exacte », selon l'utilisation prévue. Nous allons laisser les autres paramètres à leur réglage par défaut, et cliquer sur « Appliquer », puis sur « OK ». Il s'agit là d'une autre visualisation courante pour les MNE. Les sommets des montagnes s'affichent en rouge et les fonds des vallées, en vert. Assurez-vous d'avoir sauvegardé un fichier permanent du MNE. Nous allons l'utiliser dans la Partie II de cette démonstration. Ensuite, cliquez sur Sauvegarder le fichier de projet et entrez un nom distinctif.

(Les mots « Si vous avez des commentaires ou des questions au sujet de cette vidéo, des outils de SIG ou d'autres produits ou services de Statistiques Canada, veuillez communiquer avec nous : statcan.sisagrequestssrsrequetesag.statcan@canada.ca » apparaissent à l'écran.)

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Vidéo - Outils de géotraitement (Partie 2)

Numéro de catalogue : 89200005

Numéro d'exemplaire : 2020018

Date de diffusion : le 1er décembre 2020

QGIS Démo 18

Outils de géotraitement (Partie 2) - Transcription vidéo

(Le symbole de Statistique Canada, le mot-symbole « Canada » et le titre : « Outils de géotraitement (Partie 2) » apparaissent à l'écran.)

En utilisant la couche de couverture terrestre qui a été chargée lors de la première partie, nous commencerons par évaluer la couverture terrestre sur l'ensemble de la zone découpée. Pour ce faire, nous utiliserons l'outil Regrouper. Ceci permettra de combiner les géométries des entités avec des entrées de couplage dans un ou plusieurs champs de dissolution sélectionnés – ce qui donnera des résultats sortants à plusieurs géométries. L'outil peut être appliqué à n'importe quel type de géométrie, comme nous l'avons fait précédemment, telle que la dissolution de segments routiers par leur nom de rue complet, d'élévateurs à grains par société consolidée ou de secteurs de recensement par régions métropolitaines de recensement. Ici, nous allons dissoudre par le champ « Classe ». Enregistrez la couche dans un fichier – que j'appellerai DCSRiv2000 – le D est pour Dissout. Cliquez sur Exécuter et nous poursuivrons une fois l'étape terminée.

Ainsi, avec la couche dissoute qui est chargée et symbolisée, le fichier d'origine contient environ 20 000 entités, alors que notre couche dissoute contient seulement le nombre de classes uniques de couverture terrestre dans notre zone découpée – dans ce cas-ci, 12. Comme nous l'avons indiqué précédemment, les champs comportant des mesures spatiales ne sont pas automatiquement mis à jour lorsque les géométries d'une couche sont modifiées, par exemple, lorsqu'elles sont découpées ou dissoutes. Vous pouvez donc maintenant mettre à jour le champ SuIHA à l'aide de la Calculatrice de champ afin de déterminer la couverture totale de chaque classe. Utilisez les procédures établies et l'expression appropriée.

Une fois que le champ est mis à jour, nous utiliserons le Panneau des statistiques pour déterminer la superficie riveraine totale – en cliquant sur l'icône dans la barre d'outils Attributs. Sélectionnez la couche dissoute dans le premier menu déroulant et le champ à résumer dans le second. Nous pouvons sélectionner des champs catégoriques ou numériques à résumer. Ici, nous nous intéressons à SuIHA et plus particulièrement à la valeur Somme. Les variables du résumé statistique peuvent être précisées en agrandissant l'icône des trois points. Cela nous donne une compréhension générale du dénombrement, de la tendance centrale, de la répartition et de la variance d'un champ pour toutes les entités de la couche. Copiez la valeur Somme, que nous utiliserons pour calculer le pourcentage de couverture des classes de couverture terrestre.

Dans la Calculatrice de champ, nommez le champ PrCSRiv, pour le pourcentage de couverture terrestre riveraine, en utilisant les paramètres qui ont été appliqués précédemment. En agrandissant le menu déroulant des champs et des valeurs, divisez SuIHA par la valeur sommative collée et multipliez par 100.

En ouvrant la table d'attributs et en procédant au tri selon le champ de pourcentage, nous pouvons voir les classes prédominantes. Terre humide, Prairie et Forêt décidue et mixte sont les trois classes les plus répandues, couvrant environ 82 % de la zone riveraine. Les utilisations anthropiques des terres, composées de l'urbanisation et de l'agriculture, représentent environ 14 % de la couverture terrestre riveraine – ce qui n'est pas surprenant avec Winnipeg et l'utilisation intensive des terres agricoles environnantes dans notre zone découpée. Dans l'ensemble, la dominance des classes naturelles indique une bonne santé riveraine. Nous utiliserons de nouveau le Panneau des statistiques pour vérifier les pourcentages totalisant 100 %.

Ceci fournit une évaluation générale des conditions à l'intérieur de notre zone découpée. Toutefois, pour orienter l'aménagement du territoire et cibler les initiatives de restauration, il faudrait procéder à une analyse plus poussée. Nous utiliserons donc l'outil Agréger avec la couche de couverture terrestre riveraine d'origine et le champ d'identification créé à la fin de la première partie pour établir les variations de la couverture terrestre par bassin versant. L'outil Agréger peut être utilisé pour combiner les géométries d'une couche – selon le paramètre Group_By – et les attributs d'une couche avec les opérateurs dans les menus déroulants de la fonction Agréger.

Pour SubSubBasin, Classe et IDUBcCSC, nous utiliserons First Value – qui correspondra aux entrées suivantes en fonction du champ Group_By. Pour SuCHA et PrcCSdRiv, nous utiliserons l'opérateur Moyenne – pour la taille moyenne du champ et le pourcentage de couverture dans les zones riveraines de chaque classe. Nous supprimerons le champ de l'identifiant unique et laisserons SuIHA avec Somme pour déterminer la superficie totale de chaque classe par bassin versant. Nous l'enregistrerons dans un fichier, en l'appelant CSRiv2000parBassin. Cliquez sur Exécuter et nous continuerons une fois que nous aurons obtenu le résultat sortant.

Nous avons maintenant la superficie totale des classes de couverture terrestre riveraine par bassin versant. L'outil Agréger a résumé le champ SuIHA – ce qui signifie que nous n'avons pas besoin de mettre à jour la Calculatrice de champ. Cependant, nous devons établir la superficie riveraine totale de chaque bassin versant afin de déterminer le pourcentage de couverture des classes dans chaque bassin versant.

Pour cela, nous utiliserons une expression Agréger. Appelez le champ SuBHHA et saisissez les paramètres supplémentaires. Agrandissez le menu déroulant Agrégats et cliquez deux fois sur Somme. Saisissez l'expression, en précisant d'abord le champ à Somme, SuIHA et le paramètre Group By pour additionner les valeurs – en tapant Group_By, deux-points, signe égal et en saisissant le champ du code de sous-bassin. Nous pourrions éventuellement appliquer une expression de filtre pour additionner seulement les entités ayant des conditions précises.

Nous pouvons maintenant calculer le pourcentage de couverture – en divisant SuIHA par SuBHHA et en le multipliant par 100.

Nous pouvons utiliser les outils Agréger ou Statistiques par catégories pour nous assurer que les pourcentages totalisent 100 % pour chaque bassin versant. J'ai préparé une couche Agrégée plus tôt à cet effet, ainsi que deux résultats statistiques par catégories – que nous aborderons sous peu. En ouvrant la table d'attributs de la couche Agrégée, nous pouvons voir que les pourcentages varient entre 99,99 et 100,01. Cependant, nous observons que la superficie recoupée ayant été additionnée et la surface riveraine totale du bassin sont égales – ce qui suggère que cela a été lié à l'arrondissement des décimales. À l'aide de l'outil de refactorisation des champs, j'ai augmenté la précision du champ de pourcentage à 12 et exécuté de nouveau la couche en utilisant l'outil Statistiques par catégories – ce qui montre que tous les pourcentages totalisent exactement 100 % .

L'outil Statistiques par catégories génère des résumés statistiques dans un champ sélectionné, numérique ou textuel, par un autre champ comportant des catégories. Nous pouvons l'appliquer à notre couche recoupée d'origine pour évaluer les variations dans la superficie des classes par bassin versant en utilisant IDUBcCSC comme champ catégorique. Ainsi, nous pouvons utiliser l'outil pour fournir les dénombrements, la répartition, la variance et les tendances centrales d'un champ numérique en fonction des différentes catégories. Cette information peut ensuite être utilisée aux fins d'analyse descriptive ou être intégrée dans des évaluations ultérieures.

Avant de conclure, nous passerons en revue les outils de traitement des données géographiques qui n'ont pas été abordés dans la démonstration. Nous vous montrerons certains des outils tampons ainsi qu'une autre étude de cas pour mettre en évidence les diverses applications de ces outils.

Le premier est l'outil Union. Il est semblable à l'outil Intersecter à deux exceptions près. L'outil Union est limité aux entrées polygonales des deux couches et conserve les géométries qui se chevauchent et qui ne se chevauchent pas. Les entités qui se chevauchent contiennent des entrées pour tous les champs dans la table d'attributs, tandis que les zones de couverture distinctes contiennent des entrées NULLES pour une des couches associées. L'outil Union est utilisé pour combiner des géométries et des attributs en une seule couche en vue d'une analyse plus approfondie. Par exemple, en combinant l'étendue des habitats et le compte du nombre d'habitats des différentes espèces dans des couches distinctes ou la pertinence des différentes utilisations des terres pour évaluer le potentiel de biodiversité totale. Ici, j'ai combiné un polygone circulaire à notre couche ZI, avec des zones qui se chevauchent et d'autres qui ne se chevauchent pas, lesquelles sont conservées dans le résultat sortant.

L'outil Différence symétrique est l'opposé de l'outil Union. Il conserve les entités de la couche d'entrée et de la couche de superposition aux endroits où elles ne se chevauchent pas. Ainsi, il peut être appliqué pour conserver les attributs et les géométries des deux couches dans des zones de couverture disparates – telle que la conservation des champs agricoles qui n'ont jamais été inondés et les zones inondables qui n'ont pas eu d'incidence sur les terres agricoles ou autres utilisations humaines des terres. Encore une fois, j'ai utilisé le polygone circulaire et la couche ZI comme entrées. Comme on peut le voir, seules les géométries qui ne se chevauchent pas ont été conservées.

Comme nous l'avons mentionné, voici certains outils tampons supplémentaires qui ont été traités avec les outils de traitement des données géographiques. Par exemple, nous pourrions créer une zone tampon à anneaux multiples autour des élévateurs à grains et la recouper avec la couche de couverture terrestre découpée pour établir les variations des distances graduelles autour des élévateurs à grains. En recoupant de nouveau la couche, nous pouvons isoler les endroits dans la zone tampon qui ont été touchés par des inondations historiques. Nous pourrions également créer une zone tampon à anneaux multiples autour des entités routières pour évaluer les concentrations de polluants à des distances graduelles. En utilisant le champ représentant la largeur de la zone tampon, nous pourrions aussi appliquer une zone tampon de largeur variable aux différentes classes de routes.

Enfin, dans la prochaine étude de cas, j'ai utilisé les outils de traitement des données géographiques pour estimer la population avoisinante des stations de l'O-Train. Tout d'abord, une zone tampon de 500 mètres a été créée autour des stations et recoupée avec les aires de diffusion du recensement qui avaient été jointes aux variables démographiques. Cette zone a ensuite été recoupée avec une couche bâtie, afin d'éliminer toute zone inexploitée. La densité de population et la zone restante ont ensuite été utilisées pour calculer le nombre approximatif de résidents situés dans les environs des nouvelles stations de l'O-Train. Nous pourrions approfondir cette analyse, par exemple, en subdivisant les différentes phases du TLR ou en les combinant à d'autres variables socioéconomiques pour évaluer le revenu médian des résidents autour des stations. Ainsi, les outils de traitement des données géographiques ont une variété d'applications analytiques, permettant de superposer dans l'espace toutes les couches présentant un intérêt thématique et d'intégrer les géométries et les attributs de leurs entités.

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Vidéo - Outils de géotraitement (Partie 1)

Numéro de catalogue : 89200005

Numéro d'exemplaire : 2020017

Date de diffusion : le 24 novembre 2020

QGIS Démo 17

Outils de géotraitement (Partie 1) - Transcription vidéo

(Le symbole de Statistique Canada, le mot-symbole « Canada » et le titre : « Outils de géotraitement (Partie 1) » apparaissent à l'écran.)

Aujourd'hui, nous allons présenter des outils de traitement des données géographiques, qui permettent de superposer et d'intégrer de diverses façons des couches dans l'espace. Ces outils illustrent parfaitement la puissance du système d'information géographique (SIG) et l'analyse géospatiale, en facilitant la combinaison des géométries, des entités et de leurs attributs, qu'il s'agisse d'évaluer les relations spatiales, les répartitions ou les proximités entre les couches et les variables. Nous ferons la démonstration de ces outils à l'aide d'une étude de cas simple, en examinant les conditions de couverture du sol près de plans d'eau, également appelés zones riveraines, dans le sud du Manitoba. Ces outils peuvent être réutilisés avec plusieurs couches, ce qui vous permet de combiner, d'analyser et de visualiser les relations spatiales entre toutes les variables, les géométries et les couches ayant une pertinence thématique dans votre domaine d'expertise.

Tout d'abord, l'entité Division de recensement fusionnée de la couche ZI a été sélectionnée et définie en sous-ensemble dans une nouvelle couche, CZI, car l'option Entités sélectionnées uniquement n'est pas disponible lors de l'exécution d'outils en tant que traitement par lots.

En plus des outils de sélection interactive et de sélection des attributs abordés précédemment, il existe un dernier type – Sélection par emplacement. Ceci sélectionne les entités de la couche d'entrée en fonction de sa localisation spatiale par rapport à une deuxième couche et aux prédicats géométriques sélectionnés. Les prédicats définissent les relations spatiales particulières utilisées lors de la sélection des entités. Nous utiliserons les options « Intersecte », « Chavauche » et « est à l'intérieur ». Plusieurs prédicats peuvent être utilisés, à condition qu'ils n'entrent pas en conflit. Le temps de traitement augmente avec le nombre de prédicats sélectionnés. En bas, des options de sélection alternatives sont disponibles dans le menu déroulant, mais nous utiliserons les paramètres par défaut.

La plupart des entités sélectionnées correspondent aux prédicats, mais deux entités déconnectées ont également été renvoyées. Nous utiliserons l'outil « morceaux multiples à des morceaux uniques » pour décomposer le polygone multiple en entités distinctes, fonctionnant avec l'option Entités sélectionnées uniquement.

Nous allons maintenant utiliser une légère variante de Sélectionner par emplacement – Extraire par emplacement. Au lieu de créer une sélection d'entités dans notre couche d'entrée, cela génère une nouvelle couche. En faisant correspondre les prédicats et la couche de comparaison à ceux utilisés dans Sélectionner par emplacement, cliquez sur Exécuter. De plus, il y a également Jointure par emplacement, qui permet de joindre des champs de la deuxième couche à la première selon les prédicats et le type de jointure précisé – un à un ou un à plusieurs. Ainsi, les outils « par emplacement » permettent de sélectionner ou d'extraire des entités et de joindre les données recueillies sur le terrain entre les couches en fonction de leur répartition spatiale.

Maintenant, nous allons combiner les couches CSC2000 en un seul fichier avec l'outil Fusionner les couches vectorielles. Ouvrez la boîte de sélection multiple et sélectionnez les quatre fichiers de couverture terrestre. Nous passerons également de Destination SRC à WGS84, zone UTM 14, pour l'analyse spatiale. Cliquez sur Exécuter un fichier temporaire. La fusion peut être appliquée à des vecteurs du même type géométrique. Elle fonctionne mieux lorsque les couches contiennent les mêmes champs et couvrent des zones distinctes, mais adjacentes – ce qui rend les couches de couverture terrestre très appropriées. Deux champs supplémentaires précisant la couche d'origine et le chemin d'accès au fichier pour chacune des entités sont inclus dans les résultats sortants.

Pendant l'exécution de Fusion, nous projetterons de nouveau la couche du bassin versant sur le même système de référence cartographique pour assurer la cohérence de l'analyse spatiale.

Nous joindrons maintenant le Guide de classification fourni avec les noms de classes au résultat de sortie fusionné, en utilisant l'onglet Jointures. Code est le champ Jointure et TYPECOUV – le champ Cible. Nous allons joindre le champ Classe et supprimer le préfixe. Nous pouvons maintenant lancer la couche Fusionnée à l'aide de l'outil de Réparation des géométries pour accomplir des tâches simultanément. Tout d'abord, il corrigera les géométries invalides – essentielles pour l'ajout de mesures spatiales et l'application d'outils de traitement des données géographiques, tout en joignant de façon permanente le champ Classe. Le processus peut prendre quelques minutes.

Nous renommerons les couches reprojetées et corrigées par CPBassinsTertiaireMB pour le bassin versant tertiaire projeté et RFCS2000 pour la couverture terrestre fusionnée corrigée. Cela nous permettra d'utiliser les paramètres de remplissage automatique pour alimenter les chemins d'accès au fichier et les noms lors de l'exécution de Découper en tant que traitement par lots. 

Comme nous l'avons vu, l'outil Découper permet d'uniformiser l'étendue de l'analyse de plusieurs couches par rapport à une zone d'intérêt ou de réduire le temps de traitement et la taille des fichiers dans un flux de travail. Les entrées peuvent être de n'importe quelle géométrie alors que la couche de superposition doit toujours être un polygone. Les entités et les attributs qui chevauchent la couche de superposition sont conservés, la couche de superposition agissant comme un emporte-pièce sur la couche d'entrée.

Sélectionnez RFCS2000 et CPBassinsTertiaireMBcomme entrée. Sélectionnez CZI comme couche de superposition. Copiez et collez dans la rangée suivante – ce que nous pourrions répéter pour autant d'entrées qu'il est nécessaire. Nous allons cliquer sur l'icône plus et copier CPBassinsTertiaireMB pour l'entrée afin de préparer la couche pour une démonstration à venir. Ici, nous utiliserons MBContour comme couche de superposition. Pour les fichiers de sortie, nous les stockerons dans un dossier Temporaire, pour les sorties intermédiaires dans notre flux de travail qui peuvent être supprimées à la fin de la deuxième partie de la démonstration. Saisissez C comme nom de fichier, cliquez sur Enregistrer, puis utilisez Remplir avec les valeurs des paramètres dans le menu déroulant Paramètres de remplissage automatique. Ceci ajoute un préfixe C à nos noms de couche existants. Nous allons stocker le dernier fichier dans le dossier Géotraitement pour qu'il soit conservé. Cliquez sur Exécuter. Le processus prend environ cinq minutes. Nous poursuivrons une fois que nous aurons obtenu les résultats sortants.

Chargez les couches découpées dans le panneau des couches. Je vais les déplacer dans le groupe de traitement pour l'organisation et faire un zoom avant sur les couches.

Nous pouvons charger le fichier de symbologie fourni pour visualiser les différentes classes de couverture terrestre.

Ensuite, nous ajouterons un champ de région au fichier de couverture terrestre découpée. Appelez-le SuCHA pour champ de région, en utilisant un type de champ décimal, d'une longueur de 12 et d'une précision de 2. Nous réutiliserons ces paramètres pour ajouter des champs numériques ultérieurs. Inscrivez l'expression appropriée – $area divisée par 10 000.

Nous allons maintenant utiliser Sélection par expression pour isoler les entités « Eau » à l'aide de « TYPECOUV » = 20 ou « Classe » LIKE « Eau » – et cliquez sur Sélectionner des entités.

Maintenant, nous allons générer une zone tampon autour des entités sélectionnées, pour commencer à créer la couche des zones riveraines. De nombreux outils tampons sont disponibles dans la boîte à outils de traitement – qui feront l'objet d'une démonstration dans la deuxième partie – ici nous utiliserons l'outil par défaut.

Nous allons cocher « Entités sélectionnées uniquement » et saisir 30 m pour la distance – un retrait riverain courant dans l'aménagement du territoire et au niveau des politiques applicables. Changez le style d'extrémité de rond à plat et cochez Regrouper le résultat pour que toutes les zones tampons qui se chevauchent soient fusionnées afin d'éviter de confondre les estimations de la superficie totale. Exécutez sous forme de fichier de sortie temporaire. Nous exécuterons de nouveau l'outil en revenant à Paramètres et en changeant la distance à 0, pour afficher les entités Eau comme leur propre couche temporaire, ce qui réduira le temps de traitement de l'outil suivant.

Les outils tampons peuvent être appliqués à n'importe quelle géométrie vectorielle. Ils sont utilisés pour évaluer la proximité des entités par rapport à celles des autres couches. Nous pouvons également utiliser des zones tampons pour faciliter la combinaison de nos géométries et attributs avec d'autres couches – comme des lignes ou des points tampons pour les utiliser en tant que couche de différence. La zone tampon contient les attributs de la couche d'entrée. Les résultats sortants sont souvent utilisés avec d'autres outils de traitement de données géographiques pour une analyse plus poussée.

Nous renommerons les résultats sortants, en nommant le premier T30E et le second CS2000-Eau, afin de faciliter leur distinction.

En effectuant un zoom avant sur la zone tampon, les entités d'entrée Eau sont également incluses dans le résultat sortant. Puisque nous ne nous intéressons pas à l'eau, mais aux conditions de couverture terrestre environnantes, nous exécuterons notre zone tampon Eau à l'aide de l'outil Différence; en utilisant CS2000-Eau comme couche de superposition. L'outil Différence est l'opposé de l'outil Découper – ne conservant que les entités d'entrée qui ne chevauchent pas la couche de superposition. Comme l'outil Découper – l'entrée peut être n'importe quelle géométrie, tandis que la couche de superposition est un polygone. L'outil Différence peut être utilisé chaque fois que nous nous intéressons à des entités qui ne chevauchent pas un polygone, comme des zones extérieures à une certaine distance des hôpitaux ou des champs agricoles, des chemins d'exploitation ou des élévateurs à grains qui ne sont pas touchés par des inondations historiques. Cliquez sur Exécuter et nous continuerons une fois que nous aurons obtenu le résultat sortant.

En désactivant la couche d'eau, nous pouvons voir que la couche Différence n'a conservé que notre zone tampon de 30 mètres. Nous avons donc généré avec succès notre couche des zones riveraines, mais devons faire un suivi avec l'outil Intersecter – en l'exécutant deux fois pour extraire les codes des bassins versants et les classes de couverture terrestre de notre couche. L'outil Intersecter conserve les géométries des entités des couches d'entrée qui se chevauchent et tous les attributs sélectionnés qui présentent un intérêt dans le paramètre Champs à conserver. Si les types de géométrie diffèrent entre les couches, la géométrie de la première couche est utilisée dans le résultat sortant. Ainsi, l'outil Intersecter peut aider à combiner des variables provenant de plusieurs couches. Par exemple, nous pourrions recouper des régions géographiques de recensement où les frontières ont été modifiées entre les collectes pour déterminer les coefficients de pondération de région et les appliquer à des variables pour effectuer l'analyse des séries chronologiques.

Pour la première exécution, nous utiliserons les couches Différence et Bassin versant découpé comme entrées pour attribuer les codes de bassin versant à la zone tampon riveraine. Cela nous permettra d'examiner les conditions de couverture terrestre par bassin versant dans la deuxième partie de cette démonstration. Pour les « Champs à conserver », sélectionnez un champ arbitraire dans Différence – ici en utilisant le champ « couche » et pour CPBassinsTertiaireMB, cochez le champ « SUBSUBBASIN ». Cliquez sur Exécuter. Cela prend environ cinq minutes et nous poursuivrons une fois que ce sera terminé.

Dans la Table d'attribut, nous pouvons voir que les codes de bassin versant ont été attribués avec succès aux entités riveraines. Nous allons maintenant exécuter l'outil de nouveau, en utilisant Intersection comme entrée et le fichier Couverture terrestre découpée comme couche de superposition pour intégrer les entités de la couverture terrestre dans les zones riveraines. Nous conserverons le champ du code de bassin versant de la première couche et les champs « Classe » et « SuCHA » de la couverture terrestre. Nous l'enregistrerons dans un fichier, en le stockant dans le dossier principal de traitement des données géographiques et en l'appelant CSRiv2000 pour couverture terrestre riveraine. Si l'outil ne fonctionne pas, utilisez l'outil Réparation des géométries et exécutez de nouveau l'outil Intersecter avec les résultats sortants réparés. Nous reprendrons une fois que la couche sera créée, ce qui peut prendre 25 minutes.

En utilisant la couche Couverture terrestre riveraine qui a été chargée, copiez et collez le style de la couverture terrestre découpée pour visualiser les classes d'entités qui occupent les zones riveraines. Pour le dernier volet de la première partie, nous ajouterons quatre nouveaux champs à l'aide de la Calculatrice de champ :

Le premier est la superficie recoupée en hectares, afin de déterminer la superficie de chaque entité de la couverture terrestre dans la zone riveraine tampon. Utilisez les mêmes paramètres et la même expression appliqués au champ SuCHA.

Ensuite, nous calculerons le pourcentage de chaque entité dans la zone tampon de 30 mètres, afin d'évaluer la répartition relative des entités d'origine dans le retrait riverain et d'isoler toute utilisation des terres qui pourrait contrevenir à la loi. Nous appellerons le champ PrcCSdRiv, pour pourcentage de couverture terrestre dans la zone riveraine, et nous utiliserons les mêmes paramètres que les champs précédents. En agrandissant le menu déroulant des champs et des valeurs, nous allons diviser SuIHA par SuCHA et le multiplier par 100.

Les deux champs suivants servent à créer un identificateur qui combine le code de sous-bassin versant et la classe de couverture terrestre que nous utiliserons pour regrouper et évaluer la couverture terrestre riveraine par bassin versant. Le premier est un champ IDE, que nous utiliserons pour le paramètre Group_By dans la fonction de concaténation. Laissez les paramètres par défaut et cliquez deux fois sur l'expression @row_number.

Nous passerons à un type de champ Texte d'une longueur de 100 et l'appellerons « IDUBcCSC ». Maintenant, nous pouvons utiliser Concaténer pour combiner nos champs lors de la création de l'identificateur. Cela peut aider à regrouper les ensembles de données selon différents critères. Plusieurs champs peuvent être combinés en fonction des attributs et de l'application qui vous intéresse.

Ouvrez le crochet et cliquez deux fois sur le champ SUBSUBBASIN. Utilisez les séparateurs et ajoutez un tiret entre les guillemets simples pour séparer les champs concaténés afin de faciliter leur interprétation. Comme il est indiqué, IDE est le paramètre Group_By, le groupe d'écriture est souligné par deux points, signe égal et cliquez deux fois dessus. Fermez le crochet.

Nous pouvons voir les champs combinés dans l'aperçu du résultat sortant. Compte tenu du nombre d'entités, la création du champ concaténé peut prendre jusqu'à 30 minutes. Une fois terminée, assurez-vous d'enregistrer les modifications apportées à la couche et au fichier de projet sous un nom distinctif pour être en mesure de les utiliser dans la deuxième partie de la démonstration.

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Vidéo - Cartographie semi-automatisée dans QGIS à l'aide du Panneau d'Atlas

Numéro de catalogue : 89200005

Numéro d'exemplaire : 2020016

Date de diffusion : le 24 novembre 2020

QGIS Démo 16

Cartographie semi-automatisée dans QGIS à l'aide du Panneau d'Atlas - Transcription vidéo

(Le symbole de Statistique Canada, le mot-symbole « Canada » et le titre : «  Cartographie semi-automatisée dans QGIS à l'aide du Panneau d'Atlas » apparaissent à l'écran.)

Pour faire suite à la création de cartes dans QGIS, nous allons examiner l'utilisation du panneau Atlas dans le « Mode Page » pour générer rapidement une série de cartes. Le panneau Atlas utilise une couche spécifique pour définir les zones géographiques des cartes résultantes. Aujourd'hui, nous allons l'utiliser pour faire une carte de la dynamique des populations dans les régions métropolitaines de recensement (RMR) partout au Canada, semi-automatisant ainsi le processus de création de cartes.

Les étapes de préparation sont fournies dans la description de la vidéo. Pour les résumer, les procédures de jointure un-à-un ont été utilisées pour relier la table de population à la couche des secteurs de recensement. L'outil de refactorisation des champs a été appliqué pour l'enregistrement sous un fichier permanent. Les types de champs ont correctement été attribués en format numérique. De plus, la couche des secteurs de recensement a été traitée avec l'outil Dissolution à partir du champ « RMRNOM », de façon à créer la « Couche de couverture » de notre atlas. La couleur de remplissage a été réglée à transparent, obtenant ainsi le contour des secteurs de recensement dans notre groupe « Carte principale ».

La couche des subdivisions de recensement unifiées a été exécutée dans l'outil de réparation des géométries, dissoute par l'identificateur unique provincial, puis lancée dans l'outil des morceaux multiples à des morceaux uniques pour s'assurer que toutes les entités correspondaient à des entrées distinctes dans la « Table d'attribut ». En utilisant la calculatrice de champs, les champs des régions ont été ajoutés à la couche ainsi que le polygone « Lacs et rivières ». L'outil de sélection des entités en utilisant une expression a été employé pour organiser en sous-ensembles les entités d'une superficie de plus de 2 500 km2 et de plus de 500 km2, respectivement. Ensuite, les couches de sous-ensembles ont été groupées pour former notre carte en encart.

Les étiquettes appliquées aux couches de couverture et des « Provinces » avaient des paramètres semblables. En résumé, pour la couche de couverture, nous avons spécifié d'effectuer un retour automatique à la ligne au caractère du tiret. Les deux couches avaient un halo autour des étiquettes et l'opacité de celui pour la couche de couverture a été réglée à 75 %. Le positionnement a été réglé à l'horizontale pour garantir la lecture efficace des étiquettes de texte. Dans l'onglet Rendu, les options Afficher uniquement les étiquettes qui rentrent à l'intérieur de l'entité et Éviter que les autres étiquettes ne recouvrent la bordure de l'entité ont été cochées. On a appliqué le plus grand poids. Maintenant, nous pouvons désactiver le groupe des couches de préparation.

Dans la fenêtre du « Mode Page », j'ai utilisé l'outil d'Ajout de formes, plus particulièrement d'ajout de rectangles pour diviser la mise en page de nos éléments de carte, qui ont ensuite été verrouillés dans le panneau des éléments. L'outil d'alignement, situé dans la barre d'outils Actions, a été utilisé pour garantir que les éléments ajoutés soient placés au-dessus des rectangles. De plus, j'ai déjà ajouté la plupart des éléments obligatoires de la carte, y compris les renseignements supplémentaires, la barre d'échelle, la légende et le titre. Pour le titre, il faut utiliser une expression, y compris un préfixe textuel générique entre guillemets simples, suivi de séparateurs verticaux et de la mention « RMRNOM », pour étiqueter par région métropolitaine. Le titre sera mis à jour automatiquement une fois l'atlas généré.

Voici un conseil rapide pour le formatage des éléments : si un contrôle accru était nécessaire, on pourrait utiliser les outils d'impression d'écran ou de capture d'écran pour exporter, formater à l'externe et rajouter les éléments, comme la légende, les diagrammes ou la table, sous forme d'images.

Cela dit, il manque toujours la flèche nord. Plutôt que d'utiliser la fonction d'ajout de flèches ou d'ajout d'une nouvelle étiquette, utilisons la fonction d'ajout d'une nouvelle image. Cliquez-glissez pour positionner l'élément dans la mise en page, puis agrandissez les répertoires de recherche dans le panneau des propriétés des éléments. Une fois le chargement terminé, sélectionnez l'icône que vous voulez. Nous allons changer la couleur du remplissage pour une plus foncée, pour garantir une visibilité contrastante avec la « Carte principale ». Après avoir cliqué sur « Retour », nous allons également changer le positionnement pour Milieu.

Maintenant, nous pouvons ajouter les deux cartes simultanément en plaçant la « Carte principale » dans la plus grande zone de la mise en page et la carte en encart dans la plus petite zone, qui se trouve à droite. Étant donné que la carte principale est actuellement positionnée par-dessus la flèche nord, nous allons la sélectionner et la faire descendre grâce aux outils d'alignement pour s'assurer que la flèche soit visible.

Pendant que le rendu se fait, je tiens à souligner que la barre d'échelle pour la carte principale est réglée à la largeur ajustée au segment plutôt qu'à la largeur fixe, comme cela était le cas dans la démonstration précédente. Ce réglage permettra d'adapter la barre d'échelle à la taille des RMR cartographiées.

Pour la carte en encart, ajoutons une « Grille » en affichant le menu déroulant, en cliquant sur l'icône « + », puis en sélectionnant l'option de modification des propriétés de la grille. Nous allons changer les « SRC » pour « WGS 84 », en entrant « 4326 » dans le sélectionneur de systèmes, afin que nous puissions afficher les coordonnées en degrés décimaux. Nous allons spécifier des intervalles de 2º. Actuellement, cela a pour effet d'ajouter plusieurs lignes à la carte en encart, mais sera meilleur une fois l'atlas généré. Cochez la case d'affichage des coordonnées. Le format des coordonnées peut être sélectionné à partir du menu déroulant. Dans ce cas-ci, nous allons laisser le format par défaut. Nous allons spécifier l'affichage de la latitude seulement pour les paramètres de la droite et de la gauche, et de la longitude seulement pour le bas et le haut. Au bas du panneau, nous allons changer la précision des unités de la « Grille » à « 1 ».

De retour au panneau des propriétés des éléments pour la carte en encart, nous allons également ajouter un « Aperçu » en cliquant sur l'icône « + » et en spécifiant la carte voulue dans le menu déroulant, c'est-à-dire la « Carte 1 ». 

Maintenant, nous pouvons générer l'atlas. Dans le menu déroulant de l'atlas situé dans la barre de menus, sélectionnez les paramètres de l'atlas. Dans le panneau de l'atlas, cochez la case de création d'un atlas, puis, à partir du menu déroulant, sélectionnez la « Couche de couverture », c'est-à-dire la couche « RRMRAtlas » ou la couche des « RMR » dissoute. Nous allons spécifier le champ à utiliser pour le nom de la page, soit dans ce cas-ci « RMRNOM », et utiliser le même champ pour la fonction de tri. Ainsi, lorsque nous prévisualiserons l'atlas, les cartes seront triées par ordre alphabétique. Étant donné que nous voulons une carte distincte pour chaque région métropolitaine, décochez l'option d'exportation d'un seul fichier et sélectionnez le format d'exportation du fichier voulu. De plus, nous allons changer l'expression du fichier de sortie pour quelque chose de plus intuitif que les identifiants de sortie et d'élément. Remplacez « output » par « JSRPop », puis cliquez sur la zone d'expression. Dans le menu déroulant des variables, remplacez « featureID » par « @atlas_pagename », lequel est réglé au champ « RMRNOM », de sorte que les cartes de sortie soient nommées en fonction de la RMR. Toutefois, il y a un inconvénient à cela : il faut reformater les entrées dans le champ « RMRNOM » en enlevant les points, les barres obliques, les points d'interrogation et autres symboles pouvant causer un nom de fichier erroné, car ceux-ci entraîneraient l'échec de la création de l'atlas. Après avoir remplacé ces caractères, je clique sur « OK ».

Maintenant, nous pouvons sélectionner la « Carte 1 » et, dans le panneau des propriétés des éléments, cocher la case de contrôle par atlas. Pour la carte principale, nous allons spécifier « 5 % » pour les marges autour de l'élément. Dans l'interface principale, désactivez le groupe de la carte en encart. De retour au « Mode Page », sélectionnez la carte principale et, dans le panneau des propriétés des éléments, cochez les options de verrouillage des couches et de verrouillage des styles.

Nous allons suivre à nouveau ces étapes pour la « Carte 2 » et cocher le contrôle par atlas. Spécifier une marge plus large de 750 % pour garantir que l'emplacement géographique global soit affiché. Ensuite, dans l'interface principale, désactivez le groupe de la carte principale et, dans le « Mode Page », verrouillez le style de la carte en encart. Le but est d'empêcher la carte en encart d'afficher les couches de la carte principale et inversement.

Maintenant, dans la barre d'outils Atlas, sélectionnez l'icône d'aperçu de l'atlas. Nous pouvons maintenant basculer d'une RMR à l'autre par ordre alphabétique ou sélectionner les RMR voulues à partir du menu déroulant. La prochaine région métropolitaine est Barrie. Le titre, la grille et la barre d'échelle se mettent à jour rapidement, contrairement aux cartes et, particulièrement, à la carte en encart. Cela est attribuable à la grande étendue de leur couverture et aux détails du fichier des limites cartographiques.

J'ai lancé l'exécution de l'atlas de sortie précédemment. Comme nous pouvons le voir en faisant défiler les cartes, la plupart d'entre elles sont bien formatées et prêtes à être utilisées comme figures à l'appui ou documents distincts. Relativement peu de cartes nécessitent un formatage manuel ou une exportation individuelle en vue de maintenir les valeurs intuitives pour les éléments de cartes comme l'échelle ou les intervalles de grille. Par exemple, pour Edmonton, il faut utiliser des intervalles plus grands pour les coordonnées de la grille, comme « 5° ». Même chose pour Guelph, où il faut changer l'échelle graphique à une largeur fixe et spécifier « 10 » pour obtenir des valeurs de rupture plus intuitives. Ensuite, nous pourrions utiliser les procédures d'exportation présentées dans la démonstration sur la création de cartes pour exporter individuellement ces cartes. Dans l'ensemble, le panneau de l'atlas a permis de cartographier rapidement plusieurs endroits et variations d'attributs avec relativement peu d'efforts.

Nous pourrions maintenant sélectionner une autre RMR, comme Drummondville, ou l'une des sorties de l'atlas nécessitant des modifications, tels qu'Edmonton. Ensuite, nous pourrions sélectionner la carte en encart, réafficher le menu déroulant des grilles, puis cliquer sur le bouton de modification de la grille pour en changer les intervalles de « X » à « 5 » degrés. Nous pourrions également redimensionner la flèche nord pour s'assurer qu'elle ne cache pas les entités de la carte principale. Ensuite, on exporterait individuellement cette carte à l'aide des procédures mentionnées dans la démonstration précédente.

Avec l'outil d'exportation de l'atlas, nous pouvons spécifier le format de fichier à utiliser. Les formats incluent, entre autres, ceux offerts avec les options d'exportation d'un fichier unique. Il est recommandé de créer un répertoire distinct pour les cartes de sortie. Ensuite, spécifiez la résolution de sortie et cliquez sur « Enregistrer ». Nous n'allons pas réellement exécuter la sortie, car c'est un long processus qui prend environ 35 minutes.

La dernière chose à faire serait de sauvegarder le « Mode Page » comme modèle pour d'utilisation ultérieure, comme pour la création de cartes lors de la prochaine période de collecte en vue du recensement ou pour générer des cartes avec une variable différente au niveau des secteurs de recensement.

Utilisez le panneau Atlas avec une couche de couverture pour générer rapidement et facilement plusieurs cartes en fonction de vos besoins particuliers. Sauvegardez le modèle pour utilisation ultérieure dans le but de cartographier d'autres variables d'intérêt ou d'une autre période de temps. Mettez en pratique ces compétences dans vos propres domaines d'expertise en utilisant vos propres ensembles de données  pour une création semi-automatisée de cartes.

(Les mots « Si vous avez des commentaires ou des questions au sujet de cette vidéo, des outils de SIG ou d'autres produits ou services de Statistiques Canada, veuillez communiquer avec nous : statcan.sisagrequestssrsrequetesag.statcan@canada.ca » apparaissent à l'écran.)

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Vidéo - Créer des cartes avec la Mise en page dans QGIS (Partie 2)

Numéro de catalogue : 89200005

Numéro d'exemplaire : 2020015

Date de diffusion : le 23 novembre 2020

QGIS Démo 15

Créer des cartes avec la Mise en page dans QGIS (Partie 2) - Transcription vidéo

(Le symbole de Statistique Canada, le mot-symbole « Canada » et le titre : « Créer des cartes avec la Mise en page dans QGIS (Partie 2) » apparaissent à l'écran.)

Pour faire suite de la Partie 1 sur la création de cartes dans QGIS, nous allons maintenant parler de l'ajout de certains éléments facultatif. Lorsqu'ils sont utilisés judicieusement, ces éléments peuvent améliorer l'interprétabilité et l'apparence d'une carte. Comme nous l'avons déjà mentionné, nous pouvons utiliser le gestionnaire de présentation situé dans la barre d'outils Projet pour ouvrir le « Mode Page ». Une des dernières procédures que nous avons soulevées consistait à verrouiller les couches et les styles de couches pour notre « Carte principale » afin que les modifications apportées à l'interface principale n'aient pas d'impacts sur son apparence dans le « Mode Page ». Le premier élément que nous allons ajouter est une carte en encart.

De retour à l'interface principale, nous allons désactiver le groupe de la « Carte principale »,  activer la « Carte en encart », puis zoomer sur la couche « Agrégé au niveau provincial ». Maintenant, de retour au « Mode Page », nous pouvons ajouter la carte en encart en utilisant l'outil d'ajout d'une carte au mode Page et en la cliquant-glissant pour la positionner. De plus, nous allons décocher le paramètre d'arrière-plan pour que celui-ci ne cache pas le titre de la carte.

Ensuite, nous allons ajouter une échelle graphique, cette foisci, pour la « Carte 2 ». À partir du menu déroulant Format, sélectionnez l'option numérique. Nous allons placer la carte en dessous de la carte en encart, changer le paramètre de positionnement dans le menu déroulant d'affichage à « Centrer » et ajuster le positionnement dans le « Mode Page ». Actuellement, le rapport de l'échelle n'est pas intuitif. Pour améliorer son interprétabilité, sélectionnez la carte en encart, puis entrez une valeur d'échelle fixe pour cette carte en utilisant la fonction de remplacement de données définies et entrez « 55 000 000 » dans la zone d'expression.

Ensuite, ajoutons une image. Avec l'outil activé, cliquez-glissez l'image pour la positionner dans le « Mode Page ». Maintenant, nous pouvons charger l'image à partir de notre répertoire en cliquant sur l'icône trois-points à côté de la source de l'image. L'image peut être redimensionnée et positionnée à votre guise dans le « Mode Page ».

Pour le dernier élément facultatif, ajoutons une partie de la table d'attribut à la mise en page. Cliquez sur l'icône de table d'attribut et glissez-la dans la mise en page. Nous pouvons ensuite spécifier la couche à utiliser en sélectionnant le sous-ensemble « JMBDRPop » dans le menu déroulant des couches. En cliquant sur la zone des attributs, nous pouvons spécifier les champs à inclure dans la table ou à retirer de celle-ci. Nous allons donc retirer les champs d'« Identificateur unique de divisions de recensement », « Type », « Province », « Nombre total de logements privés », « Changement de pourcentage » et « Superficie ». Nous allons également renommer les champs restants dans la colonne d'en-tête avec un nom de n'importe quelle longueur. Donc, nous allons les renommer « Nom », « Population 2011 et 2016 », « Changement de pourcentage », « Densité », « Rang (CA) », pour le niveau national, et « Rang (MB) », pour le champ du rang provincial. Nous pouvons spécifier les champs en vue de faire un tri dans la table. Ici, nous allons utiliser le champ « DRNOM». Comme dans Excel, nous pourrions ajouter d'autres règles de tri. Maintenant que la table a été ajoutée, nous pouvons la déplacer vers le bas dans la mise en page. À mesure que nous la redimensionnons dans ce mode, le nombre d'entités dans la table change. Nous pourrions également les contrôler en utilisant les paramètres du menu déroulant de filtrage des entités.

Dans la section de l'apparence, sélectionnez  Personnalisation avancée. Cochez la case des lignes paires, et nous allons modifier le formatage de la couleur pour qu'il soit gris clair, afin que nous puissions distinguer chaque ligne dans la table. Dans le menu déroulant d'affichage de la grille, décochez la case de dessin de lignes horizontales.

Maintenant, nous allons ajouter un élément de nœud  en utilisant la fonction d'ajout de polylignes dans le « Mode Page ». Nous allons utiliser les lignes pour former le contour horizontal de la table d'attribut et de la ligne d'en-tête. Double-cliquez pour indiquer le début et la fin de la ligne, puis clique-droit pour terminer. Nous allons modifier la longueur de la ligne pour nous assurer qu'elle correspond parfaitement à celle de la table d'attribut. Ensuite, nous pouvons copier-coller la première ligne et la positionner aux deux autres emplacements. Une fois que cela est fait, nous pouvons sélectionner les éléments en les cliquant-glissant vers le « Mode Page ». Nous pouvons les regrouper à l'aide de la barre d'outils Actions et verrouiller leur positionnement dans le panneau des éléments. 

Maintenant que tous les éléments de la carte sont formatés, nous pouvons exporter la carte. La carte peut être exportée sous forme d'image ou de PDF. Le format de fichier d'image permet d'ajouter celle-ci rapidement à l'intérieur d'un document, ou à titre de figure ou d'information annexe Alors que le format PDF peut être utilisé pour partager la carte avec d'autres personnes de façon largement accessible, mais protégée. Dans ce cas-ci, nous allons exporter la carte sous forme d'image. Naviguez vers le répertoire souhaité et fournissez un nom de fichier. Ensuite, nous pouvons entrer la résolution d'exportation. Une résolution de 300 points par pouce (ppp) suffit pour la plupart des applications. Cependant, si nous voulions inclure la carte sur une affiche, nous pourrions utiliser une résolution plus fine de 600 ppp ou même de 1 200 ppp. Ensuite, cliquez sur « Sauvegarder ». L'exportation a pris environ une minute à effectuer.

Une fois l'exportation terminée, cliquez sur le nom de fichier en hypertexte en haut du « Mode Page ». Puis, nous pouvons ouvrir et examiner la carte de sortie. Si nous devions apporter un quelconque ajustement, nous pourrions facilement retourner au « Mode Page », faire les changements et réexporter la carte.

Dans cette démonstration, nous avons exploré les principes, les procédures et les outils pour créer une carte dans le « Mode Page ». Les utilisateurs devraient maintenant détenir les connaissances et les compétences nécessaires pour :

  • Faire la distinction entre les éléments de carte obligatoires et facultatifs;
  • Utiliser les outils disponibles dans l'interface principale et le « Mode Page » de QGIS pour préparer les données d'une carte;
  • Ajouter des éléments de carte au « Mode Page » et modifier leur format dans le panneau des propriétés des éléments :
  • Utiliser les fonctions de verrouillage des couches dans le panneau des propriétés des éléments afin d'ajouter des cartes incrustées;
  • Utiliser les zones de groupement et de verrouillage dans le panneau des éléments pour corriger le positionnement d'éléments du « Mode Page ».

Enregistrer des cartes comme modèles et exporter des cartes finalisées.

Mettez en pratique ces compétences dans le cadre de vos propres domaines d'expertise pour créer des cartes équilibrées et faciles à interpréter.

(Les mots « Si vous avez des commentaires ou des questions au sujet de cette vidéo, des outils de SIG ou d'autres produits ou services de Statistiques Canada, veuillez communiquer avec nous : statcan.sisagrequestssrsrequetesag.statcan@canada.ca » apparaissent à l'écran.)

(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)

Vidéo - Créer des cartes avec la Mise en page dans QGIS (Partie 1)

Numéro de catalogue : 89200005

Numéro d'exemplaire : 2020014

Date de diffusion : le 23 novembre 2020

QGIS Démo 14

Créer des cartes avec la Mise en page dans QGIS (Partie 1) - Transcription vidéo

(Le symbole de Statistique Canada, le mot-symbole « Canada » et le titre : « Créer des cartes avec la Mise en page dans QGIS (Partie 1) » apparaissent à l'écran.)

Aujourd'hui, nous allons apprendre à créer des cartes dans QGIS en utilisant la Mise en page – qui est une fenêtre distincte de l'interface principale utilisée pour la cartographie. Plus précisément, nous allons couvrir :

La navigation dans la fenêtre Mise en page, et l'utilisation de ses Outils et de ses Panneaux;
Ajouter des éléments de carte, et distinguer entre ceux qui sont obligatoires et ceux qui sont facultatifs;
Et sauvegarder et exporter une carte.

La cartographie, ou la création de cartes, combine la science et l'art des SIG. Les cartes sont de puissants outils pour communiquer des renseignements à un vaste public. Le créateur choisit quelles entités sont incluses, la façon dont elles sont visualisées et la meilleure façon de transmettre l'information. La carte devrait être intuitive et facile à interpréter. Les facteurs importants à considérer sont semblables à ceux présentés dans les tutoriels sur la visualisation des vecteurs, y compris :

Quel est le thème principal, le message de la carte et qui est le public cible?
Ce qui permet de définir les couches essentielles pour la carte. En général, vous devriez exclure les couches accessoires qui peuvent surcharger votre carte ou votre message.

Deuxièmement, la visualisation est-elle logique et facilite-t-elle la distinction des couches ou des entités?

Le niveau de détail ou de généralisation des couches est-il adapté à l'échelle de la carte?

Enfin, avez-vous sélectionné une projection appropriée pour l'emplacement de votre carte?

Commençons donc avec les couches des divisions jointes et Provinciale agrégée de la démonstration sur la jointure un à un par attributs chargées dans le panneau Couches. Les divisions au Manitoba ont été sélectionnées et subdivisées dans une nouvelle couche – JMBDRPop – qui sera notre carte principale. Les entités sélectionnées ont aussi été traitées par l'outil Dissoudre en utilisant le champ Nom de la province pour créer la couche de contour du Manitoba, qui a été regroupée avec la couche de la Province pour créer la carte en encart. Les cartes en encart montrent l'emplacement géographique plus général et le contexte de la carte principale. Les groupes dans le panneau Couches aideront à ajouter les cartes séparément dans la fenêtre Mise en page, ce qui est important, étant donné que la Mise en page est activement liée au Canevas dans l'interface principale.

Maintenant que les couches de carte sont créées et groupées, nous devons établir leurs symbologie. Au lieu d'utiliser la boîte des propriétés de la couche, nous allons utiliser le panneau de style de couche, en cliquant avec le bouton droit sur un espace vide de la barre d'outils et en le sélectionnant dans le menu déroulant. Le panneau contient les principaux onglets de visualisation de la boîte des propriétés de la couche, et les couches peuvent être sélectionnées dans le menu déroulant en haut – permettant la visualisation rapide de couches multiples.

Donc, nous allons appliquer une symbologie graduée au champ Changement démographique en pourcentage dans la couche de sous-ensemble, en utilisant la rampe de couleur spectrale, et les Jolies ruptures en tant que Mode et au nombre de classe de 8. Nous allons également changer la précision à 1. Dans l'onglet Étiquettes, sélectionnez Étiquettes uniques et sélectionnez le champ Changement démographique en pourcentage dans le menu déroulant pour l'étiquetage. Dans le sous-onglet Mise en forme, cochez Nombres mis en forme et changez le nombre de décimales à 1. Étant donné que le champ visualisé comporte des valeurs négatives, nous pourrions également cocher Montrer le signe plus au besoin.

Nous allons ajouter un petit halo au texte (autour des étiquettes) en utilisant les valeurs par défaut. Pour l'Emplacement, nous allons choisir Libre (Lent). Cela va faire pivoter les étiquettes pour les ajuster au sein des entités – ils seront encore interprétables étant donné que nous n'avons JAMAIS sélectionné l'option pour montrer les étiquettes à l'envers dans l'onglet Rendu. Nous allons également cocher Afficher uniquement les étiquettes qui rentrent à l'intérieur de l'entité, afin d'éviter que les autres étiquettes ne recouvrent la bordure de l'entité. Vous avez sans doute remarqué que je n'ai pas cliqué sur Appliquer, parce que Mise à jour en direct est coché, ce qui signifie que les paramètres de visualisation sont appliqués à mesure qu'ils sont saisis.

Sélectionnez maintenant les contours du Manitoba à partir du menu déroulant. Revenez à l'onglet symbologie. Cliquez sur Remplissage simple, Couleur de remplissage et modifiez l'opacité à 0 %, ou entièrement transparent. Ensuite, nous pouvons changer la couleur du trait à rouge foncé et entrer une largeur de 0,75 – traçant le contour de la couche de la Carte principale.

En fermant le panneau, nous allons copier / coller le style de la couche du sous-ensemble à la couche Provinciale agrégée, en utilisant Toutes les catégories, pour assurer une visualisation uniforme des changements de population entre les deux couches et les niveaux. Maintenant, nous pouvons désactiver certaines couches, ne laissant que le groupe de la carte principale. Si un signet a été créé, il peut être utilisé, ou dans ce cas-ci, puisque notre Carte principale est une seule couche, l'outil Zoom sur la couche peut être utilisé à la place. Nous pouvons aussi utiliser les autres outils de zoom afin de raffiner l'échelle du Canevas. La valeur de l'échelle en bas de l'interface est d'environ 1 – 7 millions.

Pour accéder à la fenêtre Mise en page, cliquez sur l'icône Nouvelle mise en page sur la barre d'outils Projet. L'icône de gestion de la mise en page à droite peut être utilisé si vous désirez accéder à la mise en page existante pour utilisation ultérieure. En cliquant sur la Nouvelle mise en page, nous devons fournir un nom – nous l'appellerons Créer des cartes dans QGIS. Un titre plus précis est utile pour distinguer les différentes mises en page une fois que de multiples cartes ont été créées.

Donc, la Mise en page apparaît comme telle. Il y a toute une gamme de panneaux à droite de la fenêtre, le plus important étant le panneau Propriétés de l'objet, où tous les éléments dans la mise en page sont mis en forme – arrivant par défaut à l'élément sélectionné. Sur le côté gauche se trouve une variété d'outils pour ajouter différents éléments de carte à la mise en page.

Donc, le premier élément obligatoire est la carte principale – nous allons donc cliquer sur l'icône Ajouter une nouvelle carte et cliquer / glisser pour la placer dans la mise en page. Il y a deux icônes d'interaction. Premièrement, Sélection/Déplacement, qui est activé par défaut et est utilisé pour déplacer, placer et redimensionner les éléments dans la mise en page. Ensuite, nous avons l'outil Déplacer contenu élément, qui s'applique aux éléments de Carte et peut être utilisé pour modifier l'emplacement et l'échelle du Canevas depuis l'intérieur de la Mise en page. Les éléments de carte peuvent prendre un moment pour se mettre à jour lors du changement des paramètres de mise en forme.

Ici, nous pouvons préciser les propriétés pour la Carte 1, comme fixer l'échelle à celle du Canevas, ou entrer une échelle spécifique dans les Propriétés principales. Toutefois, l'échelle s'ajustera automatiquement si la carte est redimensionnée, ce qui n'est pas idéal. Pour empêcher cela, agrandissez la boîte Valeurs définies par des données à côté du paramètre d'échelle, sélectionnez éditer, et entrez l'échelle désirée dans la boîte de l'expression, dans ce cas 7 500 000. Maintenant, nous pouvons modifier la taille de l'élément sans affecter l'échelle. En activant l'outil Déplacer contenu élément, nous allons déplacer la couche de la carte principale afin qu'elle soit entièrement visible dans la mise en page du Canevas. Nous allons également entrer – 5,0 pour la rotation de la carte pour enlever l'apparence inclinée du Manitoba, qui est liée à la projection cartographique appliquée.

Le panneau Guides peut aider à placer les éléments de carte dans la mise en page. Cliquez sur l'icône Plus et précisez une distance pour l'indentation entrez 25 mm pour guide horizontal et guide vertical à supprimer les autres guides. Les guides peuvent apparaître sous forme de lignes pointillées rouges. Il y a aussi des outils d'alignement et de distribution sur la barre d'outils action pour faciliter la mise en page et la distribution des éléments pour créer une carte esthétiquement plaisante et bien équilibrée.

Le deuxième élément obligatoire est la Flèche Nord, qui pointe vers le vrai nord, le nord magnétique ou le nord de la grille – ce qui est particulièrement pertinent pour cartographier à des latitudes plus élevées. Nous allons utiliser l'outil Ajouter flèche. Cliquez deux fois avec le bouton, pour définir le début et de la fin de la flèche – traçant une ligne verticale – puis cliquez avec le bouton droit pour terminer. La flèche Nord ne pointe pas automatiquement vers le nord, alors agrandissez le menu déroulant Rotation et entrez – 5 pour correspondre à la rotation appliquée à notre Carte principale. Nous allons Ajouter une étiquette au-dessus, remplaçant le texte par défaut avec un N majuscule. En cliquant sur la boîte Police de caractères, nous pouvons modifier la taille à une valeur plus appropriée, dans ce cas, 20, et l'alignement à Centre et Milieu. Encore une fois, nous allons faire pivoter l'étiquette.

En maintenant le bouton gauche de la souris enfoncé et en glissant à travers la Mise en page, nous pouvons sélectionner les deux éléments et les regrouper en utilisant l'outil Groupe sur la barre d'outils Action. Maintenant, nous pouvons les redimensionner et les remplacer dans la Mise en page. Dans le panneau Éléments, nous pouvons activer et désactiver les Éléments, ainsi que verrouiller leur position dans la Mise en page. Donc, en glissant à travers la Mise en page, seule la carte principale est sélectionnée.

Le troisième élément obligatoire est une échelle graphique – permettant d'estimer la distance réelle entre les entités présentes sur la carte. Cliquez sur l'icône échelle graphique et cliquez sur Mise en page. Nous pouvons sélectionner la carte à laquelle il s'applique, et le format. Ici, nous allons nous en tenir à la valeur par défaut – Style unique. En fonction de l'échelle de la carte, nous pourrions changer les unités que nous désirons utiliser dans le menu déroulant. Toutefois, pour notre carte, « kilomètres » est l'unité la plus appropriée. Nous allons inclure 4 segments à la Droite de 0, et remplacer 75 avec des valeurs plus interprétables, dans ce cas-ci, 200. Nous pouvons utiliser les flèches sur le clavier pour placer les éléments dans la direction qui nous intéresse dans la mise en page.

Le quatrième élément obligatoire est une légende pour interpréter et distinguer les entités cartographiées. Par défaut, la légende comprend toutes les couches dans le panneau Couches. Au besoin, on peut inclure un titre de légende générique au sommet, mais nous allons le laisser vide. Ensuite, nous allons décocher la mise à jour automatique pour activer les fonctions d'édition et nous assurer que les changements de mise en forme sont conservés. Nous pouvons sélectionner une couche et réorganiser les entrées de la légende avec les flèches et utiliser l'icône moins pour les enlever. Ici, nous allons éliminer la MBContour et les couches Provinciale agrégée. Ensuite, cliquez avec le bouton droit sur le titre du groupe de la Carte principale et sélectionnez Caché pour l'enlever de la légende. Nous renommons également les couches dans le menu déroulant Entrées de légende, en double cliquant avec le bouton gauche. Nous allons renommer JMBDRPop pour Variation en pourcentage. On peut aussi modifier la portée des valeurs au sein de la mise en page en élargissant le menu déroulant et en double cliquant avec le bouton gauche. Ici, nous allons changer les valeurs des limites supérieures et inférieures pour la légende à moins de - 4,0 et plus de 14,0. Nous allons également retirer son fond et modifier son emplacement pour l'aligner avec l'échelle graphique et la Carte principale.

La cinquième composante essentielle est un titre. Il devrait être simple, concis et transmettre rapidement le contenu de la carte, y compris le thème, l'emplacement et un élément temporel. Ici, nous allons l'appeler Variation de la population du Manitoba en pourcentage (2011-2016), deux-points (:), Divisions de recensement. Nous allons modifier la taille de la police à 34, préciser l'alignement et redimensionner la boîte de texte en conséquence.

Le dernier élément obligatoire est composé d'éléments de texte supplémentaires qui précisent la projection cartographique, le créateur et les sources de références– particulièrement important lorsque la carte sera diffusée comme un document autonome. Nous pouvons entrer l'information manuellement ou utiliser des expressions pour semi-automatiser l'entrée de cette information. Donc, nous allons entrer Préparer par : Insérer un nom ou cliquer sur Insérer une expression et dans le menu déroulant variables, cliquer deux fois sur le nom complet de l'utilisateur. Ensuite, écrivez Projection : NAD83 Statistique Canada Lambert ouvrir parenthèse. Rouvrez la boîte d'expression une fois de plus et double cliquez sur projeter les SRC dans le menu déroulant des variables. Comme démontré, l'information et les expressions entrées manuellement sont automatiquement mises en forme dans le panneau Propriétés. Ensuite, nous devons préciser les sources de références, en tapant les ensembles de données consultés depuis Statistique Canada. Enfin, inclure une expression supplémentaire pour inclure la date de création et le programme utilisé. Utiliser la fonction Concat et des virgules pour séparer les composantes. Donc, d'abord – ouvrez les guillemets et tapez Créé le : espace, fermer guillemets, ensuite tapez todate$ entre crochets. Ajoutez une autre virgule, rouvrir les guillemets, espace, taper avec QGIS, espace, fermer les guillemets. Enfin, double cliquez @qgis version courte dans le menu déroulant des variables.

Avec la Carte 1 mise en forme et toutes les composantes obligatoires ajoutées, nous sélectionnerons la Carte principale et appliquerons Verrouiller les couches et Styles de couche dans le panneau Propriétés de l'objet afin que les modifications apportées à l'interface principale n'influencent pas son format ou son échelle dans la fenêtre de Mise en page. Maintenant, nous pouvons cliquer sur les icônes Sauvegarder en haut. Le premier va sauvegarder le projet dans l'interface principale et la mise en page, auquel nous pouvons ensuite accéder avec le Gestionnaire de mise en page pour des modifications supplémentaires. Le deuxième outil peut être utilisé pour sauvegarder une Mise en page particulière comme Gabarit pour utilisation répétée. Nous allons couvrir cette option lors d'une démonstration subséquente. Cliquez donc sur la première icône Sauvegarder, à laquelle nous accéderons pour discuter des éléments de carte optionnels dans la Partie 2.

(Les mots « Si vous avez des commentaires ou des questions au sujet de cette vidéo, des outils de SIG ou d'autres produits ou services de Statistiques Canada, veuillez communiquer avec nous : statcan.sisagrequestssrsrequetesag.statcan@canada.ca » apparaissent à l'écran.)

(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)

Vidéo - Joindre par Attributs (Partie 2) : jointures un à plusieurs

Numéro de catalogue : 89200005

Numéro d'exemplaire : 2020013

Date de diffusion : le 20 novembre 2020

QGIS Démo 13

Joindre par Attributs (Partie 2) – jointures un à plusieurs - Transcription vidéo

(Le symbole de Statistique Canada, le mot-symbole « Canada » et le titre : « Joindre par Attributs (Partie 2) – jointures un à plusieurs » apparaissent à l'écran.)

Pour faire suite au tutoriel précédent sur les jointures un à un par attributs, nous allons examiner, aujourd'hui, le deuxième type – la jointure un à plusieurs. Celle-ci consiste en plusieurs rangées ou entités dans le fichier tabulaire pour une géométrie des entités correspondantes. Nous démontrerons les procédures à l'aide du tableau qui comprend le nombre de fermes déclarant dans six catégories de capital distinctes pour chaque limite correspondante. Le tableau nécessite également un certain formatage dans un éditeur externe, y compris l'extraction de l'information nécessaire à la jointure, ce qui n'est pas inhabituel pour l'exécution des jointures ou l'intégration des tableaux de Statistique Canada aux données vectorielles.

Pour importer la table dans Excel, accédez à l'onglet Data et sélectionnez 'From Text'. Sélectionnez le fichier / la table dans votre répertoire et cliquez sur Import. Dans la fenêtre Text Import, cocher Delimited et cliquez Next et puis changer le délimiteur de Tab à Semi-Colon. Dans le tableau, nous allons commencer par déplacer le nom de la première région agricole de recensement vers le bas pour l'aligner sur la première catégorie de capital et supprimer la rangée dans laquelle il se trouvait. Ensuite, nous copierons le tableau principal dans un nouveau classeur pour continuer l'édition. Nous devons maintenant indiquer les noms des régions agricoles de recensement pour chaque catégorie de capital. Ainsi, sous « Rechercher et Sélectionner », nous pouvons cliquer sur « Aller à spécial » et cocher « Champs vides ». Dans la barre de formule en haut, nous définirons ensuite la cellule utilisée pour remplir la première cellule vide et nous appuierons sur Ctrl et Entrée pour remplir automatiquement toute la colonne avec la formule.

Ensuite, nous voulons extraire les identificateurs uniques des régions agricoles de recensement qui se trouvent entre crochets dans la colonne « Géographie ». Pour ce faire, nous pouvons appliquer cette formule, qui trouvera et extraira les caractères entre crochets. J'ai ajouté cette formule et d'autres formules utiles pour extraire l'information de jointure dans la description vidéo. Donc, après avoir collé la formule, nous pouvons utiliser l'onglet situé dans le coin inférieur droit de la cellule pour appliquer la formule à toute la colonne.

Maintenant, nous voulons supprimer le préfixe CAR en utilisant la formule RIGHT, en précisant la cellule et le nombre de caractères à prendre, dans ce cas-ci, c'est 9.

La procédure finale pour isoler les identificateurs uniques des régions agricoles de recensement consiste à prendre les quatre premières valeurs situées à GAUCHE.

Pour extraire l'information de jointure pour des régions géographiques plus fines du recensement telles que les subdivisions, nous prendrions les trois premiers chiffres à gauche et les quatre derniers chiffres à droite et nous les rassemblerons ensemble.

Nous allons maintenant copier les identificateurs qui ont été extraits et les coller comme des valeurs dans la colonne adjacente. Nous pouvons ensuite supprimer les trois colonnes précédentes qui contiennent des formules. La dernière étape consiste à fournir des noms de champs abrégés d'une longueur de moins de dix caractères, comme nous l'avons appris dans la vidéo précédente. J'ajoute NF devant 2011 et 2016 pour reconnaître qu'il s'agit de numéros de ferme. Enfin nous utiliserons la fonction Rechercher et Remplacer pour remplacer 'à' avec les tirets – pour éviter les problèmes lors de l'exécution des prochains outils dans la démo. Ensuite, nous allons enregistrer notre tableau sous forme de classeur Excel, que nous appellerons FermesCap, puis nous l'enregistrerons de nouveau sous forme de fichier à valeurs séparées par un point-virgule, sélectionné à partir du menu déroulant « Type de fichier » (.csv). Procéder à un enregistrement directement en format .csv peut nuire au formatage de votre tableau. Maintenant, nous pouvons fermer le programme; cliquez sur « Ne pas enregistrer ».

Maintenant, dans QGIS, nous pouvons rafraîchir le panneau Navigation et charger le tableau formaté avec notre fichier des limites des régions agricoles de recensement.

Plutôt que d'utiliser l'onglet Jointures, qui génère un flux de travail plus complexe, nous irons dans la boîte à outils de traitement; cherchez « Valeur de jointure » en ouvrant l'outil Attributs de jointure par valeur de champ. Malgré une légère différence de présentation et de format, l'outil contient exactement les mêmes paramètres que l'onglet Jointures. Nous indiquons les deux couches que nous aimerions joindre, ici le fichier des limites des régions agricoles de recensement et le tableau formaté du capital agricole – et les deux champs ayant des entrées communes utilisées pour lier les ensembles de données– dans ce cas-ci, les deux étant CARUID. Nous pouvons également préciser les champs à ajouter à partir de la deuxième couche. La principale caractéristique distinctive est la possibilité de sélectionner « Un à plusieurs » dans le menu déroulant « Type de jointure ». Nous l'enregistrerons sous un fichier permanent, appelé JFermesCap, dans notre dossier Jointures. Exécutez l'outil et une fois cette étape terminée, rafraîchissez le panneau Navigation et chargez la couche.

Nous isolerons donc les régions agricoles de recensement du Manitoba pour une zone d'analyse plus restreinte. À partir de notre sélection, nous calculerons la différence du nombre de fermes déclarant dans chaque catégorie de capital entre les deux années de recensement à l'aide de la Calculatrice de champ. Je l'appellerai DFrm1611 – et en agrandissant les champs et valeurs, nous soustrairons le nombre de fermes en 2016 de celui de 2011.

En utilisant le résultat sortant, nous pouvons appliquer une symbologie graduée au champ de différence. Plus tôt, j'ai créé un fichier de symbologie à cette fin, que je vais charger à partir de « Fichier ». Natural Jenks a donc été le mode pour établir la plage des valeurs de rupture pour la visualisation. Le même champ a été utilisé pour étiqueter les entités. Il est important d'appliquer la visualisation à cette couche, car elle contient la gamme complète des valeurs qui pourraient ne pas être reproduites dans les catégories de capital individuelles.

Avec l'outil Séparer une couche vecteur, les couches vectorielles peut être utilisé pour créer plusieurs couches distinctes à partir d'un vecteur en fonction de l'identifiant unique. Donc, si nous le laissons comme RARIDU – chaque région agricole de recensement serait générée comme un fichier distinct. Toutefois, comme nous voulons examiner l'évolution du nombre de fermes dans chaque catégorie de capital, nous l'appliquerons au champ Catégorie de capital agricole. Nous allons créer un nouveau répertoire dans notre dossier Jointures pour les fichiers de sortie, appelé SéparerFermesCap. En nous assurant qu'il ne s'applique qu'aux entités sélectionnées, nous pouvons ensuite cliquer sur Exécuter.

Nous pouvons agrandir le répertoire et pour sélectionner plusieurs couches dans le panneau Navigation, nous pouvons cliquer avec le bouton droit de la souris et sélectionner Ajouter des couches.

Ainsi, avec la symbologie déjà appliquée à notre vecteur joint d'origine, nous pouvons simplement cliquer avec le bouton de droite de la souris sur l'option style de copie, en sélectionnant toutes les catégories de style. Maintenant, nous pouvons sélectionner et cliquer avec le bouton droit de la souris sur l'option couches fractionnées et cliquer sur coller le style. Cela permet donc d'appliquer rapidement une visualisation uniforme, avec les plages de valeurs complètes, sur plusieurs couches.

J'ai chargé et classé les couches fractionnées en tranches de capital ascendantes dans le groupe « Couches préparées ». Maintenant, si nous passons en revue les couches distinctes de la catégorie de capital agricole, nous pouvons observer une tendance générale. En général, il y a une diminution du nombre de fermes déclarant dans les catégories de capital plus petites – ce qui contraste avec l'augmentation du nombre de fermes déclarant à mesure que nous entrons dans des catégories de capital plus grandes – une tendance établie dans le secteur agricole.

La jointure des données de tableaux et des données vectorielles est un puissant outil pour intégrer des données tabulaires dans un format géospatial – ce qui facilite l'analyse et la visualisation des variables spatiales et temporelles pour un large éventail de variables rapportées. À l'aide des compétences acquises dans cette démonstration, les utilisateurs devraient être en mesure de faire ce qui suit :

Extraire ou faire correspondre l'information de jointure à partir d'ensembles de données
Effectuer des jointures un à un et un à plusieurs entre les ensembles de données tabulaires et de données vectorielles
Visualiser les variables jointes et examiner les relations avec l'outil graphique

Bien que nous ayons joint qu'un seul tableau à des ensembles de données vectorielles pour chaque utilisation de cas, ces procédures peuvent être répétées pour combiner plusieurs tableaux et étudier les relations entre les variables à un niveau commun. Appliquez ces compétences aux ensembles de données qui vous intéressent. Restez à l'écoute pour le prochain tutoriel qui portera sur la création de cartes dans QGIS.

Une dernière remarque – Statistique Canada publie de plus en plus d'ensembles de données sous forme de tableaux et d'ensembles de données spatiales sur Carte Ouverte, comme les ensembles de données sur le revenu médian après impôt et sur les exploitants agricoles. Ils peuvent être facilement chargés dans QGIS et utilisés pour examiner les tendances à de multiples échelles. Téléchargez ces ensembles de données lorsqu'ils sont disponibles pour pratiquer et faciliter l'utilisation des données de Statistique Canada dans le système d'information géographique (SIG).

(Les mots « Si vous avez des commentaires ou des questions au sujet de cette vidéo, des outils de SIG ou d'autres produits ou services de Statistiques Canada, veuillez communiquer avec nous : statcan.sisagrequestssrsrequetesag.statcan@canada.ca » apparaissent à l'écran.)

(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)

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