Introdução
Ao se trabalhar com dados espaciais, naturalmente surge o questionamento sobre a existência ou não de um padrão espacial. Existem diversas opções disponíveis para o R que permitem avaliar a hipótese da existência de um padrão espacial, porém estes pacotes tendem a ser pouco amigáveis para usuários novatos e utilizam o layout básico do R para exibir seus resultados.
O qspatial surgiu como uma proposta de reunir as análises mais frequentemente utilizadas dos pacotes spatstat e spdep com as visualizações do ggplot2. As funções foram pensadas de forma a simplificar as escolhas envolvidas, utilizando como default as escolhas mais comuns vistas na literatura.
Importando um shapefile para o R
A importação de shapefiles é feita através da função readOGR do pacote rgdal.
rioshapefile = readOGR(".","Lim_Municipio")Funções para dados de área
Dados de área são aqueles disponibilizados de forma agregada para uma certa unidade de área. Contagens de casos de uma doença e números de roubos são exemplos de dados de área, no R este tipo de dado pode ser analisado pelo pacote spdep.
O vetor com as contagens deve estar ordenado da mesma forma que o shapefile. Nos shapefiles do IBGE os municípios são ordenados em ordem alfabética.
Função areaplot
Função para plotar um mapa temático.
m2007 = areamap(rioshapefile, # shapefile
adata = indicador2$mm2007, # variável a ser plotada no mapa
maptitle = "2007", # título do mapa
guidetitle = "log", # título da legenda
lower = 0, # mínimo da legenda
upper = 4.7) # máximo da legenda
Função multiplot
Função para criar múltiplos mapas de uma única vez. Ela recebe um dataframe e utiliza a função areaplot para cada coluna para criar um grid com no máximo 4 mapas de uma única vez.
habmapa = multiplot(shapefile = rioshapefile, # shapefile dos mapas
adata = hab.cat, # dataframe com as variáveis
maptitle = c("QH 2000", "QH 2000 cat", "QH 2010", "QH 2010 cat"), # títulos dos mapas
guidetitle = c("QH", "QH cat", "QH", "QH cat"), # título das legendas
lower = 70, # mínimo das legendas
upper = 100, # máximo das legendas
nrow = 2, # número de linhas no grid
ncol = 2) # número de colunas no grid
Função lmoranmap
Função para visualizar e analisar dados de área utilizando o I de Moran Local, uma medida de autocorrelação espacial. A função gera um mapa temático, utiliza a função local.moran do pacote spdep para calcular o valor do I de Moran e apresenta os resultados do teste sob a forma de três mapas: Um com o resultado do teste, um com as regiões onde a autocorrelação é significante e um com as categorias de autocorrelação para cada unidade de área.
Indicador de Morbi-Mortalidade da Dengue no ano 2008
m1 = lmoranmap(rioshapefile, # shapefile
adata = indicador$Morbimortalidade2008, # variável de interesse
sign = 0.05) # nível de significância para o mapa 
Indicador de Morbi-Mortalidade da Dengue no ano 2013
m1 = lmoranmap(rioshapefile, adata = indicador$Morbimortalidade2013)
Indicador de Qualidade de Habitação no ano 2000
m2 = lmoranmap(rioshapefile, adata = hab.cat$hab2000)
Dados pontuais
Dados pontuais são aqueles em que se possui a localização exata do evento de interesse. Ocorrências de crimes e localização de espécies vegetais são exemplos de dados pontuais. No R existe o pacote spatstat para tratar este tipo de dado.
Função qmpattern
Gera uma visualização, um mapa de Intensidade e utiliza duas funções sumário para testar o comportamento espacial dos dados.
Ocorrências de acidentes em Recife no ano de 2016
m3 = qmpattern(shapefile = recife, #shapefile
longitude = acidentes$longitude, # vetor com as longitudes
latitude = acidentes$latitude, # vetos com as latitudes
fun = c("G", "F"), # vetor com as duas funções sumário que serão utilizadas
sigma = 0.01, # raio utilizado para estimar a Intensidade
nsim = 4, # número de simulações para as funções sumário
psize = 0.8, # tamanho dos pontos no mapa
pcolor = "red", # cor dos pontos
palette = "RdYlBu") # paleta do mapa de densidade
Instalando o pacote
O pacote está disponível através do github.
install.packages('devtools')
install_github('qspatialR/qspatial')