read_csv2("data/Inv_GEEFT_Ventoux_09-2020.csv") |> 
  rename(
    espece = Espèce, 
    diametre = `Diamètre (cm)`, 
    hauteur = `Hauteur réelle (m)`
  ) |> 
  mutate(
    espece = case_match(
      espece, 
      "P" ~ "Pin",
      "C" ~ "Cèdre"
    )
  ) ->
  ventoux

ventoux |> 
  ggplot(aes(x= diametre, y = hauteur)) +
  geom_point(aes(col = espece)) +
  geom_smooth(method = "lm")

Comparer avec

ventoux |> 
  ggplot(aes(x= diametre, y = hauteur, col = espece)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm")

read_csv2("data/Paracou6.csv") |> 
  unite(
    # Nouvelle colonne
    col = spName, 
    # Champs concaténés
    Genus, Species, 
    # Séparateur
    sep = " ",
    # Conserver les colonnes d'origine
    remove = FALSE
  ) ->
  paracou6

\(\to\) Examiner paracou6

Objectif : cartographier les Wapas (genre : Eperua) par espèces

• Filter le genre Eperua ;
• Ajouter une colonne pour la surface terrière ;
• Sélectionner les colonnes contenant le nom de l’espèce, la position et la surface terrière

paracou6 |> 
  filter(Genus == "Eperua") |> 
  mutate(G = (CircCorr / 2 / pi)^2 * pi / 10000 ) |> 
  select(Xfield, Yfield, spName, G) |> 
  print() ->
  paracou6_wapa

## # A tibble: 333 × 4
##   Xfield Yfield spName              G
##    <dbl>  <dbl> <chr>           <dbl>
## 1    0.5    190 Eperua falcata 0.0472
## 2    2.5    206 Eperua falcata 0.222 
## 3    9      222 Eperua falcata 0.141 
## 4    7      226 Eperua falcata 0.121 
## 5    4      247 Eperua falcata 0.179 
## # ℹ 328 more rows

library("sf")
paracou6_wapa |> 
  st_as_sf(coords = c("Xfield", "Yfield")) |> 
  ggplot() +
  geom_sf(
    aes(col = spName, size = G)
  ) +
  labs(col = "Espèce")