Heatmap des détections d'oiseaux par jour

Le script exécute un processus complet de reporting. Il commence par télécharger un fichier CSV contenant des données de détection d'oiseaux via une requête HTTP. Ensuite, il utilise une étape DATA pour lire et parser ce fichier en créant un jeu de données SAS^© dans la librairie WORK. Une requête PROC SQL est ensuite utilisée pour agréger les données, en comptant le nombre de détections par jour et par espèce. Enfin, après un tri, PROC SGPLOT génère un graphique de type nuage de points qui fonctionne comme une heatmap, visualisant l'intensité des détections par jour pour chaque espèce d'oiseau.

Analyse des données

Type : EXTERNE

Les données sont chargées à partir d'un fichier CSV distant hébergé sur GitHub. La procédure PROC HTTP est utilisée pour télécharger le fichier dans un emplacement temporaire, qui est ensuite lu par une étape DATA.

1 Bloc de code

PROC HTTP

Explication :
Ce bloc utilise la procédure HTTP pour télécharger le contenu d'un fichier CSV depuis une URL sur GitHub. Le contenu est stocké dans un fichier temporaire référencé par 'birdcsv'.

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1	filename birdcsv temp;
2	PROC HTTP
3	method="GET"
4	url="https://raw.githubusercontent.com/cjdinger/birdnet-data/refs/heads/main/alldetect.csv"
5	out=birdcsv;
6	RUN;

2 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Cette étape DATA lit le fichier CSV temporaire. Elle définit la structure de la table de destination 'WORK.BIRDS_EVENTS', incluant les informats et formats pour chaque colonne, puis charge les données en ignorant la première ligne d'en-tête (firstobs=2).

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1	DATA WORK.BIRDS_EVENTS;
2	INFILE BIRDCSV delimiter = ',' MISSOVER DSD lrecl=32767 firstobs=2;
3	informat Date yymmdd10.;
4	informat Time time20.3;
5	informat Sci_Name $30.;
6	informat Com_Name $30.;
7	informat Confidence best32.;
8	informat Lat best32.;
9	informat Lon best32.;
10	informat Cutoff best32.;
11	informat Week best32.;
12	informat Sens best32.;
13	informat Overlap best32.;
14	informat File_Name $57.;
15	FORMAT Date yymmdd10.;
16	FORMAT Time time20.3;
17	FORMAT Sci_Name $30.;
18	FORMAT Com_Name $30.;
19	FORMAT Confidence best12.;
20	FORMAT Lat best12.;
21	FORMAT Lon best12.;
22	FORMAT Cutoff best12.;
23	FORMAT Week best12.;
24	FORMAT Sens best12.;
25	FORMAT Overlap best12.;
26	FORMAT File_Name $57.;
27	INPUT
28	Date
29	Time
30	Sci_Name $
31	Com_Name $
32	Confidence
33	Lat
34	Lon
35	Cutoff
36	Week
37	Sens
38	Overlap
39	File_Name $
40	;
41	RUN;

3 Bloc de code

PROC SQL Data

Explication :
Ce bloc SQL crée une table de synthèse 'WORK.birds_DailyDetect'. Il regroupe les données par date, nom scientifique et nom commun, et compte le nombre de détections pour chaque groupe. Il extrait également un nom de famille en prenant le dernier mot du nom commun.

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1	PROC SQL;
2	CREATE TABLE WORK.birds_DailyDetect AS
3	SELECT t1.Date,
4	t1.Sci_Name,
5	t1.Com_Name,
6	scan(t1.Com_Name,-1,' ') as Family,
7	/* Detections */
8	(COUNT(t1.Date)) AS Detections FROM WORK.birds_events t1 GROUP BY t1.Date, Family, t1.Sci_Name, t1.Com_Name;
9	QUIT;

4 Bloc de code

PROC SORT

Explication :
Cette procédure trie la table agrégée 'birds_dailyDetect' en fonction de la colonne 'Family'. Ce tri est utile pour l'organisation des données, bien qu'il n'ait pas d'impact direct sur le graphique SGPLOT final tel que défini.

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1
2	PROC SORT
3	DATA=birds_dailyDetect;
4	BY Family;
5	RUN;
6

5 Bloc de code

PROC SGPLOT

Explication :
Ce bloc utilise SGPLOT pour créer une visualisation. Un nuage de points est généré avec la date sur l'axe des X et le nom commun de l'oiseau sur l'axe des Y. La couleur de chaque point est déterminée par le nombre de détections ('Detections'), créant ainsi une heatmap qui montre les jours et les espèces avec le plus d'activité.

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1	ods graphics / width=1000 height=2000;
2	/* ods html5(eghtml) gtitle; */
3
4	PROC SGPLOT DATA=work.birds_DailyDetect;
5	title "Birdsong Detections by Day - from BirdNET-Pi";
6	scatter x=Date y=Com_Name / colorresponse=Detections
7	colormodel=(lightblue lightgreen darkgreen lightorange orange red darkred)
8	markerattrs=(size=4);
9	xaxis grid minor;
10	yaxis fitpolicy=none grid minor valueattrs=(size=8pt) display=(nolabel);
11	RUN;

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