Artigo1

############## inicio dados ##########
library(dplyr)

METRICAS <- read.csv("/home/mario/Documentos/mapbiomas_col_6/metricas_classM6.csv", header = T, sep="," )
df = filter(METRICAS, class != '30' )#apagar classe 'mineração'
head(df)

##    ano class                      cobertura metric       value colours sigla
## 1 1985     3             Formação Florestal     ca 471928.6537 #006400   FLO
## 2 1985     5                         Mangue     ca  27653.5700 #687537   MNG
## 3 1985     9                   Agropecuária     ca 193012.4680 #f1c232   AGR
## 4 1985    11 Campo Alagado e Área Pantanosa     ca  12911.6501 #45c2a5   PAN
## 5 1985    12      Outras Formações Naturais     ca   4222.7999 #b8af4f   OFN
## 6 1985    23            Praia, Duna e Areal     ca    607.1224 #dd7e6b   PDA

# GRAFICOS
library(plotly)
library(tidyverse)
library(tidyquant)
library(ggplot2)

#### de lineas
MG <- df%>%
  filter(metric == 'lpi') %>%
  ggplot() + 
  geom_area(aes(x= ano, y = value, fill = cobertura)) +
  facet_wrap(~metric, scales="free_y") +
  scale_fill_manual(values = c( '#f1c232',
                                '#968c46',
                                '#02106f',
                                '#aa0000',
                                '#45c2a5',
                                '#006400',
                                '#687537',
                                '#b8af4f',
                                '#dd7e6b',
                                '#6b9932')) +
  xlab("Anos") + 
  ylab("Porcentagem da Paisagem") + 
  theme(plot.title = element_text(size=10, face='bold.italic', hjust = 0.5),
        axis.text.x = element_text(size = 10,  angle = 0),
        axis.text.y = element_text(size = 10),
        axis.title.x = element_text(color = "#993333", size = 10, face="bold"),
        axis.title.y = element_text(color = "#993333", size = 10, face="bold"))

Mudança anual da Cobertura ou Uso da Terra no Território de Identidade do Baixo Sul da Bahia, Brasil de 1985 a 2020.

MG

ggplotly(MG)