Mi cuarto R Notebook: Uniendo datos geoespaciales y atributos no espaciales Parte 2

8. Mapas para el aguacate:

Es de nuestro interes obtener mapas de producción y área cosechada del aguacate. Primeramente, se realiza el mapa para conocer la producción de aguacate en el 2018:

aguacate_valle <- eva_valle %>%  filter(CULTIVO == "AGUACATE")  %>%  dplyr::select(MUNICIPIO, COD_MUN, YEAR, PERIODO, ton_Prod, RENDIM) 

aguacate_valle

unique(aguacate_valle$YEAR)

 [1] 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

aguacate_valle %>% replace(is.na(.), 0) -> aguacate_valle2

aguacate_valle %>% group_by(MUNICIPIO, COD_MUN, YEAR) %>%
   summarize(ton_Prod=sum(ton_Prod)) -> aguacate_valle2

`summarise()` has grouped output by 'MUNICIPIO', 'COD_MUN'. You can override using the `.groups` argument.

aguacate_valle2 %>% 
  group_by(COD_MUN) %>% 
  gather("ton_Prod", key = variable, value = number)   %>% 
  unite(combi, variable, YEAR) %>%
  pivot_wider(names_from = combi, values_from = number, values_fill = 0) ->                                                                    aguacate_valle3

mun_valle_aguacate = left_join(mun_valle, aguacate_valle3, by="COD_MUN")

Se realiza el mapa:

bins <- c(0, 250, 500, 1000, 2000, 3000, 4000, 7000, 9000)
pal <- colorBin("Oranges", domain = mun_valle_aguacate$ton_Prod_2018, bins = bins)

  mapa4 <- leaflet(data = mun_valle_aguacate) %>%
  addTiles() %>%
  addPolygons(label = ~ton_Prod_2018,
              popup = ~MPIO_CNMBR,
              fillColor = ~pal(ton_Prod_2018),
              color = "#444444",
              weight = 1,
              smoothFactor = 0.5,
              opacity = 1.0,
              fillOpacity = 0.5,
              highlightOptions = highlightOptions(color = "white", weight = 2, bringToFront = TRUE)
              ) %>%
  addProviderTiles(providers$OpenStreetMap) %>%
  addLegend("bottomright", pal = pal, values = ~ton_Prod_2018,
    title = "Producción de aguacate en Valle del Cauca [Ton] (2018)",
    opacity = 1
  )

mapa4

Ahora, se hace el mapa del área cosechada en 2018:

aguacate_valle <- eva_valle %>%  filter(CULTIVO == "AGUACATE")  %>%  dplyr::select(MUNICIPIO, COD_MUN, YEAR, PERIODO, Ha_cosecha) 

aguacate_valle %>% group_by(MUNICIPIO, COD_MUN, YEAR) %>%
   summarize(Ha_cosecha=sum(Ha_cosecha)) -> aguacate_valle2

`summarise()` has grouped output by 'MUNICIPIO', 'COD_MUN'. You can override using the `.groups` argument.

aguacate_valle2 %>% 
  group_by(COD_MUN) %>% 
  gather("Ha_cosecha", key = variable, value = number)   %>% 
  unite(combi, variable, YEAR) %>%
  pivot_wider(names_from = combi, values_from = number, values_fill = 0) ->                                                                    aguacate_valle3

mun_aguacate_valle = left_join(mun_valle, aguacate_valle3, by="COD_MUN")

mun_aguacate_valle

bins <- c(0, 50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400)
pal <- colorBin("Blues", domain = mun_aguacate_valle$Ha_cosecha_2018, bins = bins)

  mapa5 <- leaflet(data = mun_aguacate_valle) %>%
  addTiles() %>%
  addPolygons(label = ~Ha_cosecha_2018,
              popup = ~MPIO_CNMBR,
              fillColor = ~pal(Ha_cosecha_2018),
              color = "#444444",
              weight = 1,
              smoothFactor = 0.5,
              opacity = 1.0,
              fillOpacity = 0.5,
              highlightOptions = highlightOptions(color = "white", weight = 2, bringToFront = TRUE)
              ) %>%
  addProviderTiles(providers$OpenStreetMap) %>%
  addLegend("bottomright", pal = pal, values = ~Ha_cosecha_2018,
    title = "Área cosechada de aguacate en Valle del Cauca [Ha] (2018)",
    opacity = 1
  )

mapa5