PLM en train

Description d’un itinéraire linéarisé
train
animaux
campagne
Auteur

Mathieu

Publication

19/12/2022

L’idée de distordre l’espace n’est pas nouvelle : cette carte du littoral du lac Michigan “dépliée” sur un axe vertical par Daniel Huffman avait par exemple beaucoup de classe. Avec ce principe on peut profiter de toute la hauteur de page en scrollant de haut en bas et ça fonctionne bien pour simuler l’itinéraire sur un axe de transport : tentons ça pour visualiser notre trajet Paris - Lyon - Marseille en quantifiant ce qu’on peut trouver le long de la voie (à 1 km de part et d’autre).

La carte devient donc un graphique de type diagramme en barres non dénué de spatialité (distance en km du départ à l’arrivée) puisqu’on a linéarisé une voie qui serpente , disons une polyligne recto-rectifiée ?

Trois dimensions viennent à l’esprit si on veut essayer de retranscrire l’expérience du paysage quand on s’assied confortablement dans ce train :

Pour se localiser en plus de la distance parcourue depuis le départ du train on indique les limites des départements mais aussi celles des régions naturelles issues du superbe projet photographique de Nelly Monnier et Eric Tabuchi.


🐄 🐑 🚶 - Ce qui vit

⛰️ 🏭 🌲 - Ce qu’on voit

🌱 🍆 🍇 - Ce qui pousse


C’est un bon début mais on pourrait faire mieux : déjà, analyser tous les paysages qu’on peut voir depuis sa fenêtre et non pas seulement ceux au bord de la voie ferrée. Mathieu Rajerison a élaboré une méthode pour circonscire les zones visibles depuis la LGV, une piste à creuser. Pourquoi pas tenter une analyse chromatique du sol à partir d’imageries aériennes pour voir quelles couleurs dominent sur chaque tronçon, avec probablement un dégradé Nord-Sud ? Et bien sûr répliquer les graphiques sur la ligne de son choix. Encore tellement de projets inutiles à réaliser !

Méthodo

L’intégralité des traitements est comme d’habitude dans le code-source de la page. Ah non, le code est dans un sale état pour l’instant, on nettoiera ça plus tard : il n’y a dans le code publié que la création des graphiques et pas le calcul des stats. On peut citer une partie des libraires très cools utilisées ici, merci à leurs développeurs :

  • sf évidemment pour une grande partie des manipulations de géometries

  • nngeo pour calculer des voisinages de points et de polygones

  • ggiraph pour la petite touche interactive sur les graphiques ggplot