EXPLORANDO OPERACIONES DE ATRIBUTOS

Este cuaderno muestra como agregar atributos a un simple feature.

Primero caergamos la libreria sf:

library(sf)

Luego, vamos a leer el shapefile de los municipios del departamento de Huila.

(mun_hui<-read_sf("HUMUN.shp"))

Simple feature collection with 37 features and 6 fields
geometry type:  POLYGON
dimension:      XY
bbox:           xmin: -76.6402 ymin: 1.493471 xmax: -74.5054 ymax: 3.807901
epsg (SRID):    4326
proj4string:    +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs

### :D

Ahora identificamos la clase de objeto que es esta variable:

class(mun_hui)

[1] "sf"         "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"

Ahora identifiquemos los atributos de mun_hui:

attributes(mun_hui)

$names
[1] "ISO"       "NAME_0"    "NAME_1"    "NAME_2"    "TYPE_2"    "ENGTYPE_2" "geometry" 

$row.names
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
[37] 37

$class
[1] "sf"         "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"

$sf_column
[1] "geometry"

$agr
      ISO    NAME_0    NAME_1    NAME_2    TYPE_2 ENGTYPE_2 
     <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA>      <NA> 
Levels: constant aggregate identity

Vamos a conocer el sistema coordinado de referencia (CRS por sus siglas en inglés)

st_crs(mun_hui)

Coordinate Reference System:
  EPSG: 4326 
  proj4string: "+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs"

Ahora vamos a extraer los limites:

st_bbox(mun_hui)

      xmin       ymin       xmax       ymax 
-76.640198   1.493471 -74.505402   3.807901 

Instalción de dos librerías adicionales

### install.packages("lwgeom")
### install.packages("units")
library(lwgeom)
library(units)

CALCULO DE AREA

Vamos a guardar el area medida por la funcion st_area en un vector de la siguietne manera:

(mun_hui$area<-st_area(mun_hui))

Units: [m^2]
 [1]  521220868  250115182  686474286  841656751  168938262  400655279  385598858 1617567362   95917674
[10]  541001806  699625854  446870878  173695303  583969387  461807525  303692783 1230699797  437749546
[19] 1472158852  259051762  182852039  681052830  455426296  221338955  710933560  518557982  393416033
[28] 1470839841  477081011  309846293  388844769  655189242  683374347  515511593  204301815  647476546
[37]  206602007

Estas areas estan expresadas en metros cuadrados, pero podemos cambiarla a otras unidades de la siguiente manera:

(x<-set_units(mun_hui$area, km^2))

Units: [km^2]
 [1]  521.22087  250.11518  686.47429  841.65675  168.93826  400.65528  385.59886 1617.56736   95.91767
[10]  541.00181  699.62585  446.87088  173.69530  583.96939  461.80752  303.69278 1230.69980  437.74955
[19] 1472.15885  259.05176  182.85204  681.05283  455.42630  221.33896  710.93356  518.55798  393.41603
[28] 1470.83984  477.08101  309.84629  388.84477  655.18924  683.37435  515.51159  204.30182  647.47655
[37]  206.60201

(hectareas<-x*100)

Units: [km^2]
 [1]  52122.087  25011.518  68647.429  84165.675  16893.826  40065.528  38559.886 161756.736   9591.767
[10]  54100.181  69962.585  44687.088  17369.530  58396.939  46180.752  30369.278 123069.980  43774.955
[19] 147215.885  25905.176  18285.204  68105.283  45542.630  22133.896  71093.356  51855.798  39341.603
[28] 147083.984  47708.101  30984.629  38884.477  65518.924  68337.435  51551.159  20430.182  64747.655
[37]  20660.201

LECTURA DE DATOS DEL CENSO AGRARIO:

library(readxl)
(mun_data<- read_excel("ANEXOSMUNICIPALES.xls"))

### :D

Uniendo los datos del censo a un simple feature:

library(tidyverse)
(hui_data <- mun_data%>% filter(DEPTO=="Huila"))

Ahora se debe renombrar los municipios para que coincida con los datos del sf, de la siguieten manera:

(datos_censo <- rename(hui_data, NAME_2= NOMBRE_MUN))

Luego de lo anterior se debe hacer una unión, una lef_join o unión por la izquierda, el cual hace que el atributo de la tabla se una el valor contiguo.

(hui_censo <- left_join(mun_hui,datos_censo))

Joining, by = "NAME_2"

Simple feature collection with 37 features and 14 fields
geometry type:  POLYGON
dimension:      XY
bbox:           xmin: -76.6402 ymin: 1.493471 xmax: -74.5054 ymax: 3.807901
epsg (SRID):    4326
proj4string:    +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs

Para visualizar:

suppressPackageStartupMessages(library(mapview))
library(tidyverse)
library(sf)
hui_censo %>% mapview(zcol="NAME_2",legend=T, col.regions= sf.colors)

ORDENANDO

Vamos a ordenar los municipios basados en las hectareas de bosque

(hui_clean<- hui_censo%>%arrange(desc(HA_BOSQUE))%>% select(NAME_2, DMUN, HA_BOSQUE, HA_AGRO, HA_NOAGRO, HA_OTROS))

Simple feature collection with 37 features and 6 fields
geometry type:  POLYGON
dimension:      XY
bbox:           xmin: -76.6402 ymin: 1.493471 xmax: -74.5054 ymax: 3.807901
epsg (SRID):    4326
proj4string:    +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs