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title: "TP terra"
format: html
editor: source
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```{r}
# Charger les bibliothèques nécessaires
library(terra)
library(tidyterra)
library(geodata)
library(ggplot2)
```

# Exercices avec Terra
# Importer le Raster d'Azote

Pour travailler avec les rendements de blé à l'échelle mondiale, nous allons télécharger un raster.

```{r}
gph <- crop_monfreda("wheat","yield", path=tempdir())
```


## Graphique

Faites un graphique du raster gph en utilisant ggplot2 et Tidyterra

```{r}

```

## La résolution est trop élévé pour le TP, 

## Résolution, Valeurs Max et Min
```{r}
# Trouver la résolution
resolution <-

# Valeur max
max_value <-

# Valeur min
min_value <-
```

##Changer le CRS du raster, utiliser un CRS de votre choix

Vous pouvez consulter https:/epsg.Io/ qui recense toutes les différents CRS avec leurs codes EPSG corresôndant.

```{r}
# Changer le CRS
new_crs <-
```

## Renommer la Couche

Reprendre le raster gph d'origine i.e CRS non modifié
```{r}
# Modifier le nom de la couche de raster
gph <-
```

## Calculer la Moyenne
```{r}
# Calculer les valeurs moyennes du raster
raster_mean <-
```

## Reclassifier les Valeurs du Raster

Utiliser une table de valeur de votre choix

```{r}
# Reclassifier les valeurs du raster
reclassified <-
```

## Opération Mathématique sur le Raster

Avec le raster gph, multiplier les valeurs du raster par un 3

```{r}
multiplied_raster <-
```

## Créer un Histogramme des Valeurs du Raster
```{r}
# Créer un histogramme des valeurs du raster
histogram <-
```

## Exporter le Raster
```{r}
# Exporter le raster 

```

## Statistiques Descriptives du Raster

En utilisant le raster gph, calculer les statistiques descriptives du raster

```{r}
# Calculer les statistiques descriptives du raster
summary_stats <-
```


# Importer un Fichier Vectoriel

```{r}
# Définir le chemin du fichier vectoriel
path_vect <- system.file("ex/lux.shp", package = "terra")

# Importer le fichier vectoriel
lux_shp <-
```

## Extraction d'Informations pour le Luxembourg

Extraire les données de rendement du raster gph pour le Luxembourg


```{r}
cropped_raster <-
```


## Graphiques

Faites un graphique superposant le raster cropped_raster and le fichier vectorielle lux_shp en utilisant ggplot2 et Tidyterra

```{r}
plot <-
```


## Calcul des Niveaux Moyens d'Azote par Canton

Calculer les rendements moyens de blé pour chaque canton, utiliser le raster cropped_raster

```{r}
mean_yield_canton <-
```

