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Ok merci pour ce début de réponse qui m'est essentiel.
Je vais voir cet outil.

Etant donnés deux rasters de deux instants T et T+i, vous pouvez créer un raster différence r(T+i) - r(T) pour avoir la différence: r.mapcalc ou tout simplement la calculatrice raster
Vous pourriez lisser le résultat avec grass::r.neighbors

Pour vous focaliser sur chaque pixel, je ne vois que R qui sera bcp plus adéquat dans votre cas. Là, vous pourrez établir une correspondance pour chaque pixel entre les deux instants.

Ok, merci Baobazz et freesnowpetrel pour vos réponses.
Je vais m'y mettre avec R (avec lequel j'ai déjà une petite initiation).
Je vous tiendrai au courant de la suite.

Cordialement

Ok merci.

Mais comme l'a suggéré freesnowpetrel pour la création d'un index spatial, mes données vent sont un fichier texte au format csv (et non un raster) avec les caractéristiques du vent (direction, vitesse...). Mon soucis est comment créer cet index à partir de ce fichier.

Merci d'avance de votre aide.

ok merci je regarde ça et te mets au courant.

Bonjour,

Je vais essayer d'apporter un peu d'eau a ton moulin.
Préambule : la sute est un cadre théorique ne prenant en compte aucune limitation en terme de mémoire disponible, il faudra surement adapter en découpant par étapes...
L'idée que j'avais est de créer des tableaux à 3 dimensions (x,y,t) pour stocker tes rasters/csv. x,y étant les dimensions de tes rasters en pixel ou de tes matrices en lignes et colonnes et t étant la variable temporelle) Puis à l'aide de ce tableau des vents créer un index spatial et temporel te permettant de localiser le pixel qui t'intéresse à chaque pas de temps en fonction de tes critères, puis appliquer cet index au tableau des aérosols pour récupérer les valeurs.
En décomposant ça donnerai :

# creer un tableau 3D vide (x=5,y=5,t=3)
vent <- array(dim=c(5,5,3))
# chemin d'accès au dossier contenant les fichiers de vent
folderpath <- "C:/dossier/dossier/dossier"
# créer un vector contenant les nom des fichiers csv à charger
fileslist <- list.files(folderpath, pattern='*.csv')
# créer le pas de temps t
t<-0
# faire une boucle sur les fichiers de la liste pour remplir le tableau 3D
# attention ceci présuppose que les fichiers soient dans l'ordre croissant du pas de temps
for (filename in fileslist)
    {
        # recréer le chemin complet du fichier
    filepath <- paste(folderpath,filename,sep='/')
        # ajouter 1 au pas de temps t
        t <- t+1
        # lire le fichier et le sauver dans le tableau 3D de vent
    vent[,,t] <- read.table(filepath,header=F,sep=',')
        }
# ensuite il faut que tu détermine ton point de départ (x,y,1) selon tes caractéristiques.. 1 étant le premier pas de temps
# par exmple en haut à gauche
p <- c(1,1,1)
# vent[p1] te retourne la valeur du pixel de coordonnées 1,1 pour le pas de temps 1
# Puis dans une boucle correspondant à ton nombre de pas de temps
# il te faut extraire (je suppose)les conditions de vents autour de ce point (donc les 9 valeurs autour de ce point) au pas de temps 1 pour connaitre la position du point suivant au pas de temps 2
ventlocal <- vent[p[1]-1:p[1]+1,p[2]-1:p[2]+1,1]
# puis appliquer ta méthode de sélection genre max(vent_local) et en déduire la position de ton prochain pixel
# stocker la valeur de p dans ton index spatio-temporel
idx[] <- rbind(idx,p)
# stocker la nouvelle position de ton pixel dans p
p <- nouvelles position
# et repartir dans la boucle
# attention a penser à mettre des conditions pour sortir de la boucle quand ton pixel sort de ton raster
#Une fois que ta boucle a finis de tourner, tu as ton index spatio-temporel
#tu n'as plus qu'a créer ton tableau 3D d'aérosols comme ci-dessus pour les vents et utiliser ton index pour obtenir tes valeurs d'aérosols
valeurs <- aero[idx]

Bon pour des raisons de limites de mémoire, il te faudra peut-etre découper ton travail par étapes et/ou détruire ton objet vent (pour libérer de la mémoire), une fois que tu as ton index et avant de créer ton objet aero à l'aide de la commande :

rm(object)

Voilà pour une piste de travail, bien sur il serait mieux/plus rapide de ne pas faire de boucles et d'utiliser des fonctions comme sapply() par exemple pour travailler en mode vecteur, mais j'ai voulut essayer de rester simple.
Bon courage et tiens nous au courant, tu peux même poster ton code.
A+
Rodolphe

Dernière modification par freesnowpetrel (Thu 26 July 2012 10:32)

Merci.
je m'excuse baobazz le fichier était beaucoup trop lourd pour l'envoi avec georezo. J'ai extrait la série temporelle qui m'intéresse pour le moment càd celle de mars 2004 (du 26 février au 5 avril 2004) qui correspond à l'observation d'une grande tempête de poussière dans le Sahara. Donc je fais pour un premier temps une analyse journalière du phénomène avec mes valeurs journalière d'épaisseur optique d'aérosols. Mais dans le fichier vents, c'est principalement les informations sur la station (STN), le temps (TIME), la direction et la vitesse du vent (DRCT, SPED) j'aurai à exploiter, notamment pour définir le déplacement de mon pixel et créer mon index spatial. Sachant aussi que ces paramètres vent sont données dans le fichiers heure après heure. Peut être que je devrais faire une moyenne journalière.

Merci freesnowpetrel pour le code qui parait très logique, claire et précis. Je vais voir ça en attendant de finir avec la structuration de mon fichier csv pour être sûr de pouvoir l'importer.

N'hésitez pas à pas me faire signe si le fichier n'est toujours pas là.

A toute

Bonjour,
J'ai fini le nettoyage de la partie de mon fichier csv de données vent qui m’intéresse pour le moment . J'avais pas mal de chose à faire dessus car je devais déterminer des moyennes journalières sur plusieurs de mes paramètres vent. Surtout celles de direction de vent qui était assez délicate à réaliser. J'ai commencé à exécuter le code sur R ci-dessous:

creer un tableau 3D vide (x=7,y=7,t=1)
vent <- array(dim=c(7,7,1))
# chemin d'accès au dossier contenant les fichiers de vent
folderpath <- "E:/projetSILAT_golfe/vents/vents_mauritanie.csv"
# créer un vecteur contenant les nom des fichiers csv à charger
fileslist <- list.files(folderpath, pattern='*.csv')
# créer le pas de temps t
t<-0

Mais je suis au niveau de la création des boucles. Freesnowpetrel, j'ai pas compris quand tu parle toujours de mes fichiers csv, alors que je n'en ai qu'un seul fichier qui regroupe l'ensemble des paramètres de vent (direction, vitesse, visibilité) à des dates. Ou faut-il créér un fichier pour chaque paramètre et faire ainsi la boucle pour remplir le tableau 3D ou bien le fichier peut être exploité dans l'ensemble avec tous les paramètres regroupés dans un seul fichier. Je voudrais bien cette précision avant de tenter de faire la boucle. Aussi, si je pouvais avoir plus de précision sur la fonction à utiliser pour faire la boucle, ça m'aurait fait gagner en temps. Néanmoins je mets en pièces jointes mon fichier traité (csv et xls) pour que vous voyez bien la structure de mes données.

Merci

Dernière modification par celdia (Tue 31 July 2012 19:50)

Ok effectivement j'ai des rasters aérosols (épaisseur d'aérosols) et un fichier vent pour chaque date indiquant des informations de paramètre de vent (nom de la station, direction du vent en degré, vitesse du vent en m/s, visibilité en km et pression atmosphérique en hpa) dans 2 stations en Mauritanie. Mais je compte considérer une seule station qui est plus proche de ma zone d'étude (en mer).

Je crois bien que le fichier csv peut avoir comme caractère de séparation la virgule ou le point virgule à mon avis. C'est vrai que dans mon fichier j'ai la colonne de valeurs de pression atmosphérique (ALT) vide. J'avais pas encore calculer les moyennes des valuers de pressions.

Peut être que l'idéal serait de créer un raster pour mon fichier vent par interpolation des paramètres vents de la (ou les deux) station(s) sur ma zone d'étude pour obtenir un raster vent. Ainsi on serait peut être dans l'idée que tu avais.

Ou bien faut-il voir un autre logiciel (QGIS/GRASS) et abandonner la piste R.

J'attends vos réponses.

Merci

Je précise d'abord que ma zone d'étude se trouve en mer au large des côtes mauritaniennes. Et l'une des stations (Nouadhibou) de mesure des paramètres vent est très proche de ma zone d'étude.

Pour répondre à tes questions:
Je compte choisir un pixel à proximité de la station de mesure, il est situé au milieu de la 1ere colonne à droite sur mon raster. Mais je peux aussi choisir n'importe quel pixel situé sur cette colonne.
Le pixel suivant sera choisi en fonction de l'angle indiquant la direction du vent (en degré) dans mon fichier csv.


D'autre part, une autre approche que j'ai pour mon étude, c'est de considérer les valeurs de paramètre de vent initial fournie heure par heure dans la journée par les stations. Ainsi je pourrai calculer les différences d'épaisseurs au cours de la journée (sur une journée) sur le même raster aérosol (données journalières) en fonction de la variabilité des paramètres du vent dans la journée. On se retrouve avec un seul raster et faire la différence de valeur des pixels sur le même raster. Et faire de même pour les autres rasters. Je pense que cette opérations serait plus facile à réaliser avec R et même possible sur QGIS/GRASS avec les fonctions de zonation. C'est une autre approche que j'ai pour cette problématique très délicate à traiter.

Merci

Merci Rodolphe.
Je vois que j'ai vraiment du grain à moudre. Mais la méthode me parait vraiment logique et dans le sens de ce que je voudrais faire.

Cependant j'ai un peu du mal à comprendre la méthode de calcul des valeurs de x et y suivant l'angle. Je vois bien que tu a considéré le nord à 0 et l'est à 90, donc dans le sens des aiguilles d'une montre, comme c'est bien indiqué dans l'étude des vents avec le diagramme de la rose des vents (ce que j'envisageais bien aussi). J'estime que tu es parti du point de départ considéré (500,250) comme dans ton exemple.

Pour l'angle 0, le pixel se déplace vers le nord, donc la colonne reste invariable (x=0) et le pixel se déplace d'une ligne (1), ce qui donne tes valeurs: 0 et 1.
Pour faire plus facile allons directement à l'angle 90: le pixel se déplace vers l'est, donc sur la même ligne (0) et change de colonne (mais sort du raster) et on trouve -1 (est-ce le prince quand le pixel sort du raster il faut donner la valeur -1): -1, 0
Pour l'angle 45, j'ai pas trop bien compris, seulement que le pixel sort du raster et se déplace en ligne et colonne, et tu as les valeurs -1 et 1.
J'essaye de trouver une astuce pour bien comprendre la méthode, donc je ne sais si c'est bien comme ça. Parce que j'ai des angle de plus de 90° donc il faudrait bien que je comprenne la méthode.

Merci de m'aiguiller sur cette partie.

Bien à toi

Je te remercie Rodolphe.

Juste une petite précision:

Selon la dénomination en météorologie, le vent du nord souffle du nord vers le sud, donc l'angle serait de 180° normalement. Et le vent du sud souffle du sud vers le nord et l'angle serait de 0°. C'est le point de départ du vent qui est considéré. Mais je t'avoue que j'ai très bien compris tes explications et ça m'est un grand apport dans mon étude. Donc je me mets au travail pour le code.

Merci encore une fois

A bientôt

Certainement oui Yves, mais moi la doc que j'ai encore rencontré indique toujours la dénomination du vent par rapport à son origine. Ce ne sont juste que des conventions.

Cordialement

Bonjour,

Pour le tableau vent2pix, oui il faut considérer toutes les valeurs possibles d'angle.
Pour l'erreur, c'est ma faute, mais en cherchant un peu tu aurais pu trouver...je me suis trompé d'opérateur logique, "or" n'existe pas dans le language R, il faut utiliser le symbole "|" à la place.

(p[1]>1 | p[1]<500 | p[2]>1 | p[2]<500)

C'est ça quand on fait en même temps du SQL, du PHP et du R, on se mélange parfois les pinceaux entre les différents langages...
A+
Rodolphe

Dernière modification par freesnowpetrel (Fri 03 August 2012 09:07)