knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, message = TRUE, warning = TRUE)

Llamamos la librerias y el archivo comunas de cali.

Archivo inicial de comunas

comunas@data

Llamamos la base de datos de la encuesta en archivo excel

require(readxl)
Encuesta_ori_des= read_excel("C:/Users/TELEMATICA/Desktop/archivos para r/informacion geografica/EncuestaOrigenDestino1.xlsx")
Encuesta_ori_des

Ahora vamos a crear el archivo shapefile con geometria de puntos con base en estos datos (tener en cuenta el archivo no puede tener valores faltantes)

Encuesta_ori_des2=na.omit(Encuesta_ori_des)
Orig_map=SpatialPointsDataFrame(coords = Encuesta_ori_des2[,4:5],
                       data = Encuesta_ori_des2,
                       proj4string =crs(comunas))

Orig_map
## class       : SpatialPointsDataFrame 
## features    : 22151 
## extent      : -76.5605, -76.4643, 3.353551, 3.48589  (xmin, xmax, ymin, ymax)
## crs         : +proj=tmerc +lat_0=3.441883333 +lon_0=-76.5205625 +k=1 +x_0=1061900.18 +y_0=872364.63 +a=6379137 +rf=298.257222101 +units=m +no_defs 
## variables   : 7
## names       : TIPODEVEHICULO, comunaorigen, comunadestino,           CO_LONG,    CO_LATI,           CD_LONG,    CD_LATI 
## min values  :              2,           01,            01,  -76.560500992722, 3.35355055,  -76.560500992722, 3.35355055 
## max values  :             NA,           22,            22, -76.4642951367553, 3.48588965, -76.4642951367553, 3.48588965

observamos que se halla cambiado el tipo de archivo

class(Orig_map)
## [1] "SpatialPointsDataFrame"
## attr(,"package")
## [1] "sp"

Guardamos la informacion del archivo en nuestro ordenador

Orig_map
## class       : SpatialPointsDataFrame 
## features    : 22151 
## extent      : -76.5605, -76.4643, 3.353551, 3.48589  (xmin, xmax, ymin, ymax)
## crs         : +proj=tmerc +lat_0=3.441883333 +lon_0=-76.5205625 +k=1 +x_0=1061900.18 +y_0=872364.63 +a=6379137 +rf=298.257222101 +units=m +no_defs 
## variables   : 7
## names       : TIPODEVEHICULO, comunaorigen, comunadestino,           CO_LONG,    CO_LATI,           CD_LONG,    CD_LATI 
## min values  :              2,           01,            01,  -76.560500992722, 3.35355055,  -76.560500992722, 3.35355055 
## max values  :             NA,           22,            22, -76.4642951367553, 3.48588965, -76.4642951367553, 3.48588965
class(Orig_map)
## [1] "SpatialPointsDataFrame"
## attr(,"package")
## [1] "sp"
shapefile(Orig_map,"C:/Users/TELEMATICA/Desktop/archivos para r/informacion geografica/cor_origen.shp")

Podemos visualizarlo de manera interactiva utilizando la libreria leaflet para la informacion de origen

require(leaflet)
## Loading required package: leaflet
leaflet(Orig_map) %>% addTiles() %>% addCircleMarkers(radius = 0.1)
leaflet(Orig_map) %>% addTiles() %>% addCircleMarkers(radius = 0.1,clusterOptions =markerClusterOptions() )

De manera similar podemos hacer consultas sobre este nuevo archivo shapefile y filtrar solo para la comuna 1 el tipo de vehiculo igual a bicicleta:

bici_inicio=which(Orig_map@data$comunaorigen=="01"&
                  Orig_map@data$TIPODEVEHICULO=="1")

Tipo_bici_inicio=Orig_map[bici_inicio,]
plot(Tipo_bici_inicio)

Teniendo en cuenta en el archivo la informacion para origen realizamos el filtro y le insertamos los datos

Comuna_origen=c(2968,794,2121,2850,1171,2377,1536,1153,998,1493,664,734,1124,952,818,1238,348,685,925,1401,733,993)
comunas@data$Comuna_origen=Comuna_origen
comunas@data
lbls = paste(as.character(comunas$comuna),"-",comunas$Comuna_origen)
spl = list('sp.text', coordinates(comunas), lbls, cex=.5)
spl[[2]][7,]=spl[[2]][7,]+0.005

Graficamos

g2=spplot(comunas[,5], col.regions= heat.colors(20,.95,.4), sp.layout = spl)
g2

Vamos ingresar los datos para bicicleta en el origen

Veh_bici_orig=c(159,36,99,141,70,141,111,55,44,74,38,35,52,53,44,76,14,37,52,82,46,73)
comunas@data$Veh_bici_orig=Veh_bici_orig
comunas@data
lbls = paste(as.character(comunas$comuna),"-",comunas$Veh_bici_orig)
spl = list('sp.text', coordinates(comunas), lbls, cex=.5)
spl[[2]][7,]=spl[[2]][7,]+0.005

Graficamos

g3=spplot(comunas[,6], col.regions= terrain.colors(20,.95,.4), sp.layout = spl)
g3

Innsertamos los datos para moto en el origen

Tip_Veh_moto_orig=c(1414,375,970,1280,536,1136,746,515,473,720,319,350,552,413,378,554,176,310,431,675,339,450)
comunas@data$Tip_Veh_moto_orig=Tip_Veh_moto_orig
comunas@data
lbls = paste(as.character(comunas$comuna),"-",comunas$Tip_Veh_moto_orig)
spl = list('sp.text', coordinates(comunas), lbls, cex=.5)
spl[[2]][7,]=spl[[2]][7,]+0.005

Graficamos

g4=spplot(comunas[,7], col.regions= heat.colors(80), sp.layout = spl)
g4

Insertamos los datos para automoviles en el origen

Tip_Veh__auto_orig=c(1121,301,854,1165,456,899,559,489,389,551,241,283,420,382,328,486,123,272,361,529,272,385)
comunas@data$Tip_Veh__auto_orig=Tip_Veh__auto_orig
comunas@data
lbls = paste(as.character(comunas$comuna),"-",comunas$Tip_Veh__auto_orig)
spl = list('sp.text', coordinates(comunas), lbls, cex=.5)
spl[[2]][7,]=spl[[2]][7,]+0.005

Graficamos

g5=spplot(comunas[,8], col.regions= heat.colors(20,.95,.4), sp.layout = spl)
g5

Ahora vamos a crear el archivo shapefile con geometria de puntos con base en estos datos para el destino(tener en cuenta el archivo no puede tener valores faltantes)

Encuesta_ori_des3=na.omit(Encuesta_ori_des)
dest_map=SpatialPointsDataFrame(coords = Encuesta_ori_des2[,6:7],
                       data = Encuesta_ori_des3,
                       proj4string =crs(comunas))

dest_map
## class       : SpatialPointsDataFrame 
## features    : 22151 
## extent      : -76.5605, -76.4643, 3.353551, 3.48589  (xmin, xmax, ymin, ymax)
## crs         : +proj=tmerc +lat_0=3.441883333 +lon_0=-76.5205625 +k=1 +x_0=1061900.18 +y_0=872364.63 +a=6379137 +rf=298.257222101 +units=m +no_defs 
## variables   : 7
## names       : TIPODEVEHICULO, comunaorigen, comunadestino,           CO_LONG,    CO_LATI,           CD_LONG,    CD_LATI 
## min values  :              2,           01,            01,  -76.560500992722, 3.35355055,  -76.560500992722, 3.35355055 
## max values  :             NA,           22,            22, -76.4642951367553, 3.48588965, -76.4642951367553, 3.48588965

Observamos que se halla cambiado el tipo de archivo

class(dest_map)
## [1] "SpatialPointsDataFrame"
## attr(,"package")
## [1] "sp"

Guardamos la informacion del archivo en nuestro ordenador

dest_map
## class       : SpatialPointsDataFrame 
## features    : 22151 
## extent      : -76.5605, -76.4643, 3.353551, 3.48589  (xmin, xmax, ymin, ymax)
## crs         : +proj=tmerc +lat_0=3.441883333 +lon_0=-76.5205625 +k=1 +x_0=1061900.18 +y_0=872364.63 +a=6379137 +rf=298.257222101 +units=m +no_defs 
## variables   : 7
## names       : TIPODEVEHICULO, comunaorigen, comunadestino,           CO_LONG,    CO_LATI,           CD_LONG,    CD_LATI 
## min values  :              2,           01,            01,  -76.560500992722, 3.35355055,  -76.560500992722, 3.35355055 
## max values  :             NA,           22,            22, -76.4642951367553, 3.48588965, -76.4642951367553, 3.48588965
class(dest_map)
## [1] "SpatialPointsDataFrame"
## attr(,"package")
## [1] "sp"
shapefile(dest_map,"C:/Users/TELEMATICA/Desktop/archivos para r/informacion geografica/cor_destino.shp")

Podemos visualizarlo de manera interactiva utilizando la libreria leaflet para la informacion de origen

require(leaflet)

leaflet(dest_map) %>% addTiles() %>% addCircleMarkers(radius = 0.1)
leaflet(dest_map) %>% addTiles() %>% addCircleMarkers(radius = 0.1,clusterOptions =markerClusterOptions() )

De manera similar podemos hacer consultas sobre este nuevo archivo shapefile y filtrar la comuna uno el tipo de vehiculo bicicleta:

bici_destino=which(dest_map@data$comunadestino==01&
                  dest_map@data$TIPODEVEHICULO==1)

Tipo_bici_destino=dest_map[bici_destino,]
plot(Tipo_bici_destino)

Ahora vamos a insertar los datos en el comuna destino

Comuna_destino=c(4810,230,3859,3158,579,2164,662,1860,716,1856,522,748,1025,1279,515,673,246,379,564,927,351,743)
comunas@data$Comuna_destino=Comuna_destino
comunas@data
lbls = paste(as.character(comunas$comuna),"-",comunas$Comuna_destino)
spl = list('sp.text', coordinates(comunas), lbls, cex=.5)
spl[[2]][7,]=spl[[2]][7,]+0.005

Graficamos

g6=spplot(comunas[,9], col.regions= heat.colors(20,.95), sp.layout = spl)
g6

Insertamos los dato de tipo de vehiculo bicicleta en DESTINO

Tip_Veh__bici_dest=c(218,12,189,147,20,115,31,100,34,85,41,41,54,65,26,33,15,22,29,43,25,35)
comunas@data$Tip_Veh__bici_dest=Tip_Veh__bici_dest
comunas@data
lbls = paste(as.character(comunas$comuna),"-",comunas$Tip_Veh__bici_dest)
spl = list('sp.text', coordinates(comunas), lbls, cex=.5)
spl[[2]][7,]=spl[[2]][7,]+0.005

Graficamos

g7=spplot(comunas[,10], col.regions= terrain.colors(20,.95,), sp.layout = spl)
g7

Insertamos los datos para motos al punto de origen

Tip_Veh__moto_dest=c(2177,112,1734,1421,271,927,302,911,323,846,215,353,470,608,243,346,128,188,254,419,151,327)
comunas@data$Tip_Veh__moto_dest=Tip_Veh__moto_dest
comunas@data
lbls = paste(as.character(comunas$comuna),"-",comunas$Tip_Veh__moto_dest)
spl = list('sp.text', coordinates(comunas), lbls, cex=.5)
spl[[2]][7,]=spl[[2]][7,]+0.005

Graficamos

g8=spplot(comunas[,11], col.regions= heat.colors(20,.95,.4), sp.layout = spl)
g8

Insertamos los datos de los automoviles al punto destino

Tip_Veh__carro_dest=c(2006,86,1557,1302,245,959,276,694,275,757,225,286,403,489,198,226,85,138,239,284,144,321)
comunas@data$Tip_Veh__carro_dest=Tip_Veh__carro_dest
comunas@data
lbls = paste(as.character(comunas$comuna),"-",comunas$Tip_Veh__carro_dest)
spl = list('sp.text', coordinates(comunas), lbls, cex=.5)
spl[[2]][7,]=spl[[2]][7,]+0.005

Graficamos

g9=spplot(comunas[,12], col.regions= heat.colors(20,.95,.4), sp.layout = spl)
g9

De esta Manera se ha realizado la elaboracion de los 8 mapas de la actividad