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nemeton

Analyse systémique de territoires forestiers selon la méthode Nemeton

nemeton est un package R pour l’analyse intégrée d’écosystèmes forestiers. Il calcule, normalise et visualise des indicateurs biophysiques multi-famille pour la gestion forestière durable.

Fonctionnalités

12 familles d’indicateurs avec 31 sous-indicateurs :

Famille Description Indicateurs
C Carbone & Vitalité C1-C2
B Biodiversité B1-B3
W Eau & Régulation W1-W3
A Air & Microclimat A1-A2
F Fertilité Sols F1-F2
L Paysage L1-L2
T Temporel T1-T2
R Risques & Résilience R1-R3
S Social & Usages S1-S3
P Production & Économie P1-P3
E Énergie & Climat E1-E2
N Naturalité N1-N3

Outils d’analyse : Pareto, clustering, trade-offs, radar 12-axes, corrélations.

Installation 

# install.packages("remotes")
remotes::install_github("pobsteta/nemeton")

Prérequis : R >= 4.1.0, sf, terra, ggplot2

Quick Start 

library(nemeton)

# Charger le dataset de démonstration (20 parcelles, 12 familles)
data(massif_demo_units)

# Visualiser le profil radar d'une parcelle
nemeton_radar(massif_demo_units, unit_id = 1, mode = "family")

# Identifier les parcelles Pareto-optimales
pareto <- identify_pareto_optimal(
  massif_demo_units,
  objectives = c("family_C", "family_B"),
  maximize = c(TRUE, TRUE)
)

# Trade-offs avec frontière de Pareto
plot_tradeoff(pareto, x = "family_C", y = "family_B", pareto_frontier = TRUE)

Application Interactive (nemetonApp)

Pour une utilisation sans code, lancez l’application Shiny :

L’application permet de :

  • Rechercher et sélectionner des parcelles cadastrales par commune
  • Calculer automatiquement les 31 indicateurs (12 familles)
  • Visualiser les résultats (radar, cartes, histogrammes)
  • Exporter en PDF ou GeoPackage (auto-sauvegarde dans exports/)
  • Commenter chaque famille avec assistance IA (ellmer)
  • Consulter les profils d’experts personnalisables (YAML)

Workflow avec vos données 

library(nemeton)
library(sf)

# 1. Créer les unités d'analyse
units <- nemeton_units("parcelles.gpkg")

# 2. Cataloguer les couches spatiales
layers <- nemeton_layers(
  rasters = list(biomass = "biomass.tif", dem = "dem.tif"),
  vectors = list(roads = "roads.gpkg", water = "water.gpkg")
)

# 3. Calculer les indicateurs
results <- nemeton_compute(units, layers, indicators = "all")

# 4. Normaliser (échelle 0-100)
normalized <- normalize_indicators(results, method = "minmax")

# 5. Créer un indice composite
health <- create_composite_index(
  normalized,
  indicators = c("carbon_norm", "biodiversity_norm", "water_norm"),
  name = "ecosystem_health"
)

# 6. Visualiser
plot_indicators_map(health, indicators = "ecosystem_health", palette = "RdYlGn")

Documentation 

# Vignettes
vignette("getting-started_fr", package = "nemeton")
vignette("nemetonapp-guide_fr", package = "nemeton")
vignette("indicator-families_fr", package = "nemeton")
vignette("temporal-analysis_fr", package = "nemeton")

# Aide
?nemeton_compute
?create_family_index
?run_app

Licence

MIT - Voir LICENSE

Citation 

Obstetar, P. (2026). nemeton: Systemic Forest Analysis Using the Nemeton Method.
R package version 0.13.0. https://github.com/pobsteta/nemeton

Developpe avec ❤️ et Claude Code