Introducción al análisis espacial con R

Dr. Francisco Zambrano

Contenidos

  1. Un poco de historia de R-Spatial

    1. Evolución R-spatial
    2. Antecedentes
    3. Principales paquetes R-Spatial

1. Evolución de paquetes espaciales

2. Antecedentes

  • Desde los inicios de R se han desarrollado paquetes para análisis de datos geoespaciales.
  • Point pattern analysis
  • geostadística
  • análisis exploratorio de datos geoespaciales
  • econometría espacial
    • Sin embargo se trabajaba sobre los tipos de datos que existian en R (matrix, data.frame, list, arrays).
  • Dos hítos importantes:
    • {rgdal} publicado en 2003 (Bivand, Keitt, and Rowlingson, 2020b)
    • {sp} publicado en 2005 (Pebesma and Bivand, 2005; Bivand, Pebesma, and Gomez-Rubio, 2013)

3. Paquetes de R-Spatial

{rgdal }

  • Permite utilizar la libreria GDAL (OSGEO) en (binding)

  • {rgdal} permite manejar datos raster y vectorial

Geospatial Data Abstraction Library (GDAL)

3. Paquetes de -Spatial

{sp}

  • trae tipos de datos espaciales a

3. Paquetes de R-Spatial

{sp}

3. Paquetes de R-Spatial

{rgeos}

  • Permite utilizar operaciones espaciales de la libreria GEOS con objetos {sp}

  • Union, distancia, intersección, etc

  • publicada el 2011 (Bivand and Rundel, 2020)

Paquetes de R-Spatial

3. Paquetes de R-Spatial

{raster}

  • {sp} tiene limitado soporte para obtejos raster

  • {raster} publicado el 2010 (Hijmans, 2020a)

    • Permite trabajar con datos raster que son demasiado grandes para caber en la RAM.
    • Proporciona algebra raster

3. Paquetes de R-Spatial

¿Qué está pasando ahora en el mundo r-spatial?

  • {terra} publicado 2020, mejoras sobre {raster}

  • {stars} Raster and Vector Datacubes

  • {gdalcubes} tiene como objetivo hacer que los análisis de grandes colecciones de imágenes satelitales sean más fáciles, rápidos, intuitivos e interactivos.

  • {rgee} Google Earth Engine desde R