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Mostrando entradas de 2015

Extracción por mascara en R

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Extracción por máscara en R El objetivo del presente ejercicio es realizar la extracción por mascara (corte) de un grupo de archivos raster a partir de un shapefile, este usado como máscara, mediante un ciclo en R, es un proceso común cuando se tienen, por ejemplo, la precipitación (o alguna otra variable) para los 12 meses del año de todo Colombia y se quiere obtener solamente la precipitación de una unidad administrativa de menor área, para el presente caso es el departamento del Valle del Cauca; evitando hacer el proceso repetitivo, por ejemplo, en ArcGIS usando la herramienta “Extract by Mask”. Se hace uso de los ciclos, básicamente consiste en decirle al sistema que repita en cada una de las capas de un listado el corte a partir de una capa que representa el límite de nuestra área de estudio.  Fuente: esri Primero habilitamos las librerías de las cuales haremos uso: require(raster) #si la librería no la t

Shape a Raster en R

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Convertir un shapefile a raster en R El objetivo el presente ejercicio es realizar la conversión de un shapefile a archivo raster en R, es un proceso muy común y útil en los SIG, pues permite incorporar un archivo shapefile a un ejercicio de análisis raster, ejemplo algebra de mapas o conteo de área por unidad político-administrativa, entre otros; para el presente caso tenemos el shapefile de departamentos de Colombia y un archivo raster base con resolución espacial aproximada a 1 km 2 , el archivo resultante tomara la extensión, la alineación y la resolución acorde a este raster base. Primero habilitamos las librerías de las cuales haremos uso: require(raster) require(rgdal) Luego abrimos el shapefile en R bajo el comando “shapefile”, y el raster base con el comando “raster”, tal como se muestra a continuación. x = shapefile("E:/Blogger/Post_6/_data/DepartamentosCOL.shp") y = raster("E:/Blogger/Post_6/_data/ mascara_col.tif") Para poder

Convertir una tabla a shape en R

Convertir una tabla a shape en R El objetivo el presente ejercicio es realizar la conversión de una tabla, que contiene coordenadas dadas en longitud y latitud, a un archivo shapefile en R, es un proceso muy común y útil en los SIG; para el presente caso tenemos las coordenadas de incendios en el Valle del Cauca para el periodo 2000 – 2015, la idea es convertir esta tabla a shapefile y guardar este archivo en el disco duro de nuestro pc. Primero habilitamos las librerías de las cuales haremos uso: require(raster) require(rgdal) Luego abrimos la tabla en R bajo el comando “read.table”, como se muestra a continuación. Tabla = read.csv(“E:/Blogger/Post_5/_data/incendios_valle.csv”) Seguido de ello convertimos la tabla a formato shapefile, teniendo en cuenta que las columnas 1 y 2 corresponden a la longitud y latitud respectivamente: coordinates(tabla) <- ~LONGITUDE+LATITUDE # se escribe de esta manera longitud y latitud pues así se llama el nombre de estas

Multiplicar un listado de archivos raster y guardarlos mediante un ciclo

Multiplicar un listado de archivos raster y guardarlos mediante un ciclo El objetivo el presente ejercicio es realizar automáticamente la multiplicación de 10 archivos, que se encuentran en el rango de 0 a 1, por 100 para así pasar a tener la probabilidad pero en términos porcentuales, y luego escribir cada uno de los archivos en una carpeta. Primero habilitamos las librerías de las cuales haremos uso: require(raster) require(rgdal) Luego, hacemos un listado de los archivos raster (.tif), seguido de aplicar la función raster para que el programa los reconozca como archivos espaciales, proseguido se realiza un stack que es sobreponer todos los raster, posteriormente se multiplica por 100, y luego se desalinean de la unión que se hizo con el stack. a = list.files(“C:/Users/Fabio Castro/Google Drive/Blog/Post_4", full.names = T) b = lapply(a, FUN=raster) c = stack(b) d = c*100 e = unstack(d) names(e[[1]]) #nos permit ever el nombre del archive q

Suma de archivos Raster en R

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Suma de archivos raster en R El objetivo de este ejercicio es realizar la suma de 12 archivos raster de manera óptima en R, estos archivos son la precipitación para Colombia en los 12 meses del año, la idea es que el archivo final me represente la precipitación acumulada de este país.  Hacemos uso de las librerias "raster" y "rgdal" require(raster) require(rgdal) Hacemos un listado de los archivos raster (estos deben de estar sin más archivos en una sola carpeta). listado = list.files("E:/Blogger/Post_3/_datos/_prec_mensual/", pattern = "asc", full.names = T) #usamos el pattern para que solo escoga los archivos tif y fullnames para que tome toda la dirección de donde se encuentran los archivos. Luego le decimos a R que esos archivos son de tipo Raster datos = lapply(listado, FUN=raster) Hacemos un stack, es decir poner todos los archivos unidos. datos_raster_stack = stack(datos) Ahora si hacemos la suma
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26 de noviembre de 2015 Extracción de valores de archivos climáticos en R – Uso de tablas, raster y shapefiles El objetivo de este ejercicio es obtener los valores de la precipitación mensual para cada incendio ocurrido en la zona de Kalimantan (en Indonesia), ello haciendo uso del lenguaje de programación R (gratuito).  Para el presente caso hacemos uso de datos de Nasa FIRMS que contiene los incendios de Kalimantan (en Indonesia),  y la precipitación histórica para esta misma zona (1959-2000) tomada de la página web de Worldclim (Hijmans et al., 2015). Con estos datos, la idea es conocer la relación existente entre los incendios y la precipitación por cada mes. Nota: las direcciones son aquellas que se encuentran entre comillas (“ “) y cambiaría conforme a la localización de los datos del interprete, es decir, usted. Hacemos uso de las librerías “raster” y “rgdal”, para instalarlas abrimos el programa de R y escribimos lo siguiente: install.packages(“raster”) insta
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Ejercicio Básico con Tablas y Shapefiles en R Encontrar la correlación existente entre una variable social extraída del SIGOT-IGAC (Sistemas de Información Geográfico para el Ordenamiento Territorial) entre dos tiempos de período distintos y frente lo urbano y lo rural, ello haciendo uso del lenguaje de programación R. Desarrollo Se escogió la variable tasa de alfabetismo, por ser un indicador importante a la hora de medir el nivel educativo básico de la población colombiana, este para el año 2005 cuya fuente es el Ministerio de Educación Nacional de Cali. Se abrió ambos archivos en R bajo los siguientes comandos: Nota: instalar las librerias rgdal y raster bajo el comando install.packages("rgdal") e install.packages("raster") require(raster); require(rgdal) path <- "E:/Academico/ADE/Ejercicio_SIGOT/_shp/" alfab_urb <- shapefile(paste0(path,"Tasa de Alfabetismo Urbano (2005) Porcentaje.shp")) alfab_rur <- shapefile(pas