Mapas

Explicación

Hay varios paquetes en R con funciones que permiten manipular información espacial con facilidad. El objetivo de esta clase es introducir algunos de ellos a fin de combinarlos con algunas de las herramientas que ya vimos, para hacer análisis geográfico y crear nuestros propios mapas.

Las presentes notas están basadas en:

• sf vignettes
• libro Ciencia de datos para gente sociable, de Antonio Vazquez Brust

Datos georreferenciados

Sería ideal contar con un cuerpo que consista en una representación de la tierra en escala a la hora de trabajar con datos geográficos. Sin embargo, esto no sería práctico, por lo que normalmente trabajamos con representaciones en 2 dimensiones, como son los mapas.

Para construir un mapa, primero necesitamos un modelo abstracto en 3 dimensiones del planeta:

• esfera
• elipsoide
• geoide (una forma teórica de la Tierra determinada por la geodesia en la cual se toma como superficie teórica el nivel medio de los mares)

Fuente: GPS for Land Surveyors

Proyecciones y distorsiones

• Mercator: preserva ángulos
• Sinusoidal: preserva áreas, pero distorsiona formas y direcciones
• Equidistante cilíndrica: preserva distancias entre meridianos

Tipos de datos espaciales

• Vectoriales: puntos, líneas, polígonos
• Rasters: pixels, grillas

gsp.humboldt.edu

Palabras clave para consultas sobre datos espaciales:

• Distancia
• Largo
• Area
• Centroide
• Igual
• Disjunto
• Intersecta
• Toca
• Cruza
• Superpone
• Contiene
• Buffering

Paquete sf

El paquete sf permite combinar datos de tipo vectorial y atributos asociados a dicho espacio.

La implementación de los puntos, líneas y polígonos en este paquete se extienden para incorporar multipuntos, multilíneas, multipolígonos, etc.

Los datos geográficos siempre van a estar en el objeto llamado geometry.

• bounding box:

• EPSG (SRID): el sistema de coordenadas

Sistemas de coordenadas de referencia y proyecciones cartográficas: Sistema de números que definen ubicaciones sobre la superficie de la Tierra; funcionan como direcciones. El tipo más conocido es el que usa latitud y longitud. Existen muchísimas proyecciones distintas, cada una pensada para minimizar alguno de los tipos de distorsión.

Tipos de archivo

• shapefiles: guarda la información en varios archivos distintos, que suelen ser combinados en un archivo .zip. Los nombres de las variables en un shapefile deben tener 10 caracteres o menos. Fue inventado por la empresa ESRI (los creadores del software ArcGIS), y a pesar de las incomodidades mencionadas es muy común.

• GeoJSON: Es una alternativa más moderna; un estándar abierto que corrige los dos inconvenientes mencionados antes. Para nuestros ejercicios usaremos datos geográficos en este último formato.

• dataframes con columnas lat-long: Los datos también pueden ser presentados en un dataframe común, con una variable referida a la latitud y otra a la longitud. Podemos utilizar la función st_as_sf para realizar una conversión a tipo sf, y st_set_crs para indicar el sistema de coordenadas de referencia. Por ejemplo:

base <- st_as_sf(base, coords = c('long','lat'))%>% 
  st_set_crs(4326)