Análisis Espacial con R

Datos Espaciales en R

Dr. Francisco Zambrano Bigiarini

Hemera, Universidad Mayor

Contenidos

Datos Espaciales en R

Datos vectoriales

Datos raster

1. Datos espaciales en `R`

Tipos de dato espaciales

Discretos : datos vectoriales
Continuos : datos raster

Simple representación de datos espaciales

name <- LETTERS[1:10]
longitude <- c(-116.7, -120.4, -116.7, -113.5, -115.5,
               -120.8, -119.5, -113.7, -113.7, -110.7)
latitude <- c(45.3, 42.6, 38.9, 42.1, 35.7, 38.9,
              36.2, 39, 41.6, 36.9)
stations <- cbind(longitude, latitude)
# Simulated rainfall data
set.seed(0)
precip <- round((runif(length(latitude))*10)^3)

1. Datos espaciales

Simple representación de datos espaciales

psize <- 1 + precip/500
plot(stations, cex=psize, pch=20, col='red', main='Precipitation')
# add names to plot
text(stations, name, pos=4)
# add a legend
breaks <- c(100, 250, 500, 1000)
legend.psize <- 1+breaks/500
legend("topright", legend=breaks, pch=20, pt.cex=legend.psize, col='red', bg='gray')

1. Datos espaciales

Simple representación de datos espaciales

1. Datos espaciales

Simple representación de datos espaciales

1. Datos espaciales

Simple representación de datos espaciales

1. Datos espaciales

Simple representación de datos espaciales

Podemos almacenar datos espaciales en un data.frame

   longitude latitude name precip
1     -116.7     45.3    A    721
2     -120.4     42.6    B     19
3     -116.7     38.9    C     52
4     -113.5     42.1    D    188
5     -115.5     35.7    E    749
6     -120.8     38.9    F      8
7     -119.5     36.2    G    725
8     -113.7     39.0    H    843
9     -113.7     41.6    I    289
10    -110.7     36.9    J    249

2. Datos espaciales vectoriales

Simple Feature {sf}

Utilizaremos {sf}
Tener cuidado ya que el más utilizado por mucho tiempo fue {sp} (mas antiguo)
Muchos ejemplos o incluso usos que vean por ahí estarán con los tipos de datos definidos por {sp}
{sp} está siendo (o ya fue) reemplazado por {sf}

Simple Feature: se refiere a un estándar formal (ISO 19125-1: 2004) que describe cómo los objetos en el mundo real se pueden representar en computadoras, con énfasis en la geometría espacial de estos objetos.

https://github.com/r-spatial/sf/

2. Datos espaciales vectoriales

Simple Feature {sf}: Dimensiones

Todas las geometrias (puntos, lineas, polígonos) están formadas por puntos.
2, 3, o 4 dimensiones
Todos los puntos en una geometría tienen la misma dimensión
Ademas de X e Y hay dos opciones
- coordenada Z para altitud
- coordenada M medición asociada con el punto (ej, tiempo en que fue medido)

2. Datos espaciales vectoriales

Simple Feature {sf}: Dimensiones

Cuatro casos posibles:
- 2D (X,Y), (E, N), (Lon,Lat): XY
- 3D : XYZ
- 3D : XYM
- 4D : XYZM

2. Datos espaciales vectoriales

Simple Feature {sf}: Tipos de geometrías

Tipo	Descripción
`POINT`	geometría dimensión cero, un punto
`LINESTRING`	varios puntos, secuencia de puntos conectados por líneas rectas que no se intersecan; geometría unidimensional
`POLYGON`	geometría con un área positiva (bidimensional); la secuencia de puntos forma un anillo cerrado que no se interseca
`MULTIPOINT`	grupo de `POINT`
`MULTILINESTRING`	grupo de `LINESTRING`
`MULTIPOLYGON`	grupo de `POLYGON`
`GEOMETRYCOLLECTION`	grupo de geometrías de cualquier tipo

2. Datos espaciales vectoriales

Simple Feature {sf}: Clases

Geometria -> list-column (tipo de dato)
Atributos -> data.frame

Como {sf} almacena las Simple Features.

Los tres tipos de datos utilizados para representarlos son:
- sf: la tabla (data.frame) con los atributos y geometría de la entidad , que contiene
- sfc : la list-colum con la geometría de cada entidad (registro), que está compuesto de
- sfg: la geometría de la entidad de cada simple feature individual

2. Datos espaciales vectoriales

Simple Feature {sf}: Clase sf

library(sf)
nc <- st_read(system.file("shape/nc.shp", package="sf"))

Reading layer `nc' from data source 
  `/home/francisco/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.2/sf/shape/nc.shp' 
  using driver `ESRI Shapefile'
Simple feature collection with 100 features and 14 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: -84.32385 ymin: 33.88199 xmax: -75.45698 ymax: 36.58965
Geodetic CRS:  NAD27

2. Datos espaciales vectoriales

Simple Feature {sf}: Clase sf

plot(nc[1])

2. Datos espaciales vectoriales

Simple Feature {sf}: Clase sf

class(nc)

[1] "sf"         "data.frame"

2. Datos espaciales vectoriales

Simple Feature {sf}: Clase sf

lapply(attributes(nc),'head')

$names
[1] "AREA"      "PERIMETER" "CNTY_"     "CNTY_ID"   "NAME"      "FIPS"     

$row.names
[1] 1 2 3 4 5 6

$class
[1] "sf"         "data.frame"

$sf_column
[1] "geometry"

$agr
     AREA PERIMETER     CNTY_   CNTY_ID      NAME      FIPS 
     <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA> 
Levels: constant aggregate identity

2. Datos espaciales vectoriales

Simple Feature {sf}: Clase sf

print(nc[9:15], n = 3)

Simple feature collection with 100 features and 6 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: -84.32385 ymin: 33.88199 xmax: -75.45698 ymax: 36.58965
Geodetic CRS:  NAD27
First 3 features:
  BIR74 SID74 NWBIR74 BIR79 SID79 NWBIR79                       geometry
1  1091     1      10  1364     0      19 MULTIPOLYGON (((-81.47276 3...
2   487     0      10   542     3      12 MULTIPOLYGON (((-81.23989 3...
3  3188     5     208  3616     6     260 MULTIPOLYGON (((-80.45634 3...

2. Datos espaciales vectoriales

Simple Feature {sf}: Clase sf

VERDE: Simple Feature individual, atributos + geometría
AZUL: geometría (objeto de clase sfg)
ROJO: Simple Feature list-column (sfc)

2. Datos espaciales vectoriales

sfc (simple feature list-column)

Simple Feature {sf}: Clase sfc

(nc_geom <- st_geometry(nc))

Geometry set for 100 features 
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: -84.32385 ymin: 33.88199 xmax: -75.45698 ymax: 36.58965
Geodetic CRS:  NAD27
First 5 geometries:

2. Datos espaciales vectoriales

Simple Feature {sf}: Clase sfc

class(nc_geom)

[1] "sfc_MULTIPOLYGON" "sfc"

nc_geom[[1]]
class(nc_geom[[1]])

[1] "XY"           "MULTIPOLYGON" "sfg"

2. Datos espaciales vectoriales

Simple Feature {sf}: Clase sfc

plot(nc_geom[[1]])

2. Datos espaciales vectoriales

Simple Feature {sf}: Clase sfc

names(attributes(nc_geom))

[1] "n_empty"   "crs"       "class"     "precision" "bbox"

attr(nc_geom,'crs')

Coordinate Reference System:
  User input: NAD27 
  wkt:
GEOGCRS["NAD27",
    DATUM["North American Datum 1927",
        ELLIPSOID["Clarke 1866",6378206.4,294.978698213898,
            LENGTHUNIT["metre",1]]],
    PRIMEM["Greenwich",0,
        ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
    CS[ellipsoidal,2],
        AXIS["latitude",north,
            ORDER[1],
            ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
        AXIS["longitude",east,
            ORDER[2],
            ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
    ID["EPSG",4267]]