Ricardo Alves de Olinda


http://lattes.cnpq.br/7767223263366578

Universidad del Estado de Paraíba

http://departamentos.uepb.edu.br/estatistica/corpo-docente/



Use R!

Introdução

    :::

Objetivo

    Este estudo

Cargando paquetes necesarios para el análisis espacial.



library(sp)
library(spdep)
library(sf)
library(raster)
library(ggplot2)
library(readxl)
library(tmap)
library(RColorBrewer)
library(classInt)
library(dplyr)
library(knitr)
library(tibble)
library(readr)
library(spatstat)
library(leaflet)
library(leaflet.extras)

Materiales y métodos

Base de datos

# Configure los márgenes del gráfico para garantizar que aparezca el título
par(mar=c(5, 5, 5, 5))  # Márgenes ajustados para incluir espacio en el lado derecho
## Shape municípios
Shape_CG<-st_read("Shapes_CG/CG_bairros.shp")



  • Shape dos bairros de Campina Grande.
# Agregue la capa del Shape de Ceará al mapa
Shape_CG <- st_read("Shapes_CG/CG_bairros.shp", quiet = TRUE)
ggplot(data = Shape_CG) +
  geom_sf(fill = "dodgerblue4", color = "black") +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Bairros de Campina Grande")

Agora a seguir motrando alguns Procedimentos a ser feito para realização da análise

temos que transforma para o sistema de coordenadas UTM (zona 22s)

MGbord_projetada = st_transform(Shape_CG, crs = 32722)

Converte as coordenadas para quilômetros para uma melhor interpretação

MGbord_projetada_KM = st_geometry(MGbord_projetada) / 1000

Carregando as bases de dados de cada semestre para realização do estudo.

Campina = read_excel("BASE DE DADOS - CAMPINA GRANDE.xlsx", 2)

Dando um attach nas bases para agilizar um pouco o processo e evitar ta usando o “$” toda vez que for chamar uma váriavel

attach(Campina)

Transformação em objeto espacial

Campina_sf1 <- st_as_sf(Campina, coords = c("Longitude", "Latitude"), crs = 32722)

Seleciona colunas de longitude e latitude

xy_vetor1 = Campina[,c("Longitude", "Latitude")]
head(xy_vetor1)
## # A tibble: 6 × 2
##   Longitude Latitude
##       <dbl>    <dbl>
## 1     -35.9    -7.22
## 2     -35.9    -7.22
## 3     -35.9    -7.25
## 4     -35.9    -7.22
## 5     -35.9    -7.21
## 6     -35.9    -7.23

Definimos o sistema de projeção das coordenadas Geográficas (WLS84)

proj = CRS("+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs")

criamos um objeto SpatialPointsDataFrame

sp.points1 = SpatialPointsDataFrame(coords = xy_vetor1, data = Campina, proj4string = proj)

Obtemos a caixa delimitadora dos pontos espaciais

bbox(sp.points1)
##                  min        max
## Longitude -35.919259 -35.865108
## Latitude   -7.249711  -7.207156

Conversão da malha estadual para uma janela de observação espacial

library(spatstat.geom)
window = as.owin(MGbord_projetada_KM)

Conversão dos pontos espaciais para formato sf

sp.points_sf1 = st_as_sf(sp.points1)

Transformação dos pontos para o sistema de coordenadas UTM (zona 22s)

sp.points_projetado1 = st_transform(sp.points_sf1 , crs = 32722)

Conversão das coordenadas dos pontos para quilometros

sp.points_projetado1 = st_geometry(sp.points_projetado1) / 1000

Conversão para o formato PPP

bounding_box1 <- st_bbox(Campina_sf1)
janela1 <- owin(xrange = c(bounding_box1["xmin"], bounding_box1["xmax"]),
               yrange = c(bounding_box1["ymin"], bounding_box1["ymax"]))
queimadas_ppp1 <- as.ppp(st_coordinates(Campina_sf1), W = janela1)

Gráficos interativos afim de verificar a localização



Intencidade de pontos por unidade de área



mapa_tec <- leaflet(Campina) %>%
  addTiles() %>%
  addHeatmap(
    ~Longitude, ~Latitude, 
    blur = 20, max = 0.05, radius = 15
  )

# Exibindo o mapa
mapa_tec

Processo Puntual

    Os processos puntuais.

Distribuição espacial