Objectif¶
L’objectif de la carte est de pouvoir identifier rapidement la distribution des zones de mangrove en Martinique.
On peut répondre à ça avec plusieurs questions :
où est la mangrove :
type couche de mangrove sur OSM / données IGN ou autre
quels sont les types de mangrove :
introduire différents types de mangrove
est-ce que leur répartition répond à une logique ?
quelle est l’évolution de la couverture de mangrove :
données de couverture de Mangrove à differents moments dans le temps ?
évolution : quelle surface réduite, gagnée, où, quand pourquoi ?
variabilité des sources / précision :
est-ce qu’il y a plusieurs sources différentes pour des couches de Mangrove ?
quelle est leur variabilité ?
from pathlib import Path
from utils.cartography import fetch_semio_layers, load_semio_csv, plot_map, export_semio_gpkg
import pandas as pd
from utils.cartography import MapExtent
EXTENT_KWARGS = dict(west=-61.2708, south=14.3575, east=-60.7887, north=14.9156)
EXTENT = MapExtent(**EXTENT_KWARGS)
DATA_PATH = Path("../../../data/raw")
SEMIO = load_semio_csv("semio_mangrove.csv")Choix de la sémiologie graphique¶
LEGEND = [
("Un aléa inondation / submersion très fort", ["zone_inondable", "rivieres"]),
("L'enjeu : maintenir l'activité commerciale", ["batiment_commercial", "route"]),
("Des mesures fondées sur la nature pour atténuer l'aléa", ["mangrove", "lit_majeur"]),
]Réalisation de la carte¶
fetch_semio_layers(EXTENT, SEMIO, DATA_PATH)
[(key, **len**(fig.data)) for key, fig in SEMIO.items()]
fig = plot_map(
EXTENT, SEMIO, LEGEND,
title="Déplacer l'aléa pour préserver l'emplacement de l'enjeu sans déplacer le risque",
)
fig.savefig("../../figures/cartes/mangrove.png", dpi=200, bbox_inches="tight")
export_semio_gpkg(SEMIO, "../../exports/cartes/mangrove.gpkg")
fig