Ahora vamos a hacer lo mismo pero con todos los meses del año y usamos la función stack para cargarlos todos. Antes de esto listamos las rutas de los 12 archivos con la función list.files:

## class      : RasterStack 
## dimensions : 300, 720, 216000, 12  (nrow, ncol, ncell, nlayers)
## resolution : 0.5, 0.5  (x, y)
## extent     : -180, 180, -60, 90  (xmin, xmax, ymin, ymax)
## crs        : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs 
## names      : current_tmean_01, current_tmean_02, current_tmean_03, current_tmean_04, current_tmean_05, current_tmean_06, current_tmean_07, current_tmean_08, current_tmean_09, current_tmean_10, current_tmean_11, current_tmean_12

## Loading required package: rasterVis
## Loading required package: lattice

1. Utilizando los datos de clima de línea base a nivel global, genere un codigo en R que permita construir mapas de aptitud climáticos para la caña de azucar (con base en los rangos optimos). Grafique los mapas con una escala de colores adecuadas.

Temperatura media: 22.5 y 28 grados centigrados

Vemos que los paises del continente sudamericano como el continente norteamericano tienen regiones óptimas para el cultivo de caña de azúca, En Asia, varios países tienen condiciones climáticas favorables para el cultivo de caña de azúcar y en África también hay varios países donde la caña de azúcar se cultiva exitosamente.

PRECIPITACIÓN

Es posible observar que al igual que la temperatura algunos paises de america latina, pocos de africa y algunos de asia cuentan con precipitaciones optimas mencuales para la siembra de caña de azucar.

PAÍSES CON CARACTERISTICAS OPTIMAS DE TEMPERATURA Y PRECIPITACIÓN

cOLOMBIA, MADAGASCAR, MALASIA

Condiciones optimas de precipitación

Vemos que estos tres paises cumplen con las condiciones de precipitación y temperatura para la caña de azucar.

MUNICIPIOS DE VALLE DEL CAUCA

Municipios escogidos Palmira, Jamundí y Pradera

## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.

Por medio de alguna métrica de similaridad (ejemplo: distancia euclidiana) genere un código en R que permita identificar mapas de similaridad a nivel global para los sitios identificados en 3. Grafique los mapas con una escala de colores adecuada. ``

## class      : RasterLayer 
## dimensions : 300, 720, 216000  (nrow, ncol, ncell)
## resolution : 0.5, 0.5  (x, y)
## extent     : -180, 180, -60, 90  (xmin, xmax, ymin, ymax)
## crs        : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs 
## source     : memory
## names      : layer 
## values     : 1.127503, 172.7481  (min, max)

## class      : RasterLayer 
## dimensions : 300, 720, 216000  (nrow, ncol, ncell)
## resolution : 0.5, 0.5  (x, y)
## extent     : -180, 180, -60, 90  (xmin, xmax, ymin, ymax)
## crs        : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs 
## source     : memory
## names      : layer 
## values     : NA, NA  (min, max)