A linguagem de programação R é uma linguagem de programação estatística e ambiente de desenvolvimento amplamente utilizado para análise de dados, visualização e estatísticas. Ela foi criada por Ross Ihaka e Robert Gentleman na Universidade de Auckland, Nova Zelândia, no início dos anos 1990. Desde então, tornou-se uma das linguagens mais populares para cientistas de dados, estatísticos e analistas de dados em todo o mundo.
A linguagem de programação R é amplamente aplicada ao geoprocessamento, tornando-se uma ferramenta poderosa para análise espacial, visualização de dados geográficos e modelagem estatística de fenômenos geográficos. Isso é possível graças a pacotes específicos e bibliotecas que estendem as capacidades do R para lidar com dados geoespaciais.
Os mapas são uma ferramenta poderosa para visualizar dados geográficos e entender padrões espaciais. No contexto da programação em R, você pode criar mapas incríveis para representar informações geográficas de maneira eficaz. Neste tutorial, você aprenderá como criar um mapa regional simples do Brasil, colorindo suas regiões com cores diferentes. Vamos começar!
Requisitos Iniciais
Antes de começarmos, certifique-se de ter o R e o RStudio instalados em seu sistema. Além disso, você precisará dos seguintes pacotes R para este tutorial.
Você pode instalar esses pacotes usando o comando install.packages("nome_do_pacote") no console do RStudio ou…
Importando bibliotecas no R
Primeiro, vamos importar as bibliotecas do #Bloco 1 abaixo, necessárias para a criação de mapas e análise de dados geográficos. Caso ainda não as possua instaladas, é necessário fazê-lo antes de prosseguir.
Para começar, utilizaremos a função rm(list = ls()), que limpa o ambiente de trabalho e remove todas as variáveis existentes. Em seguida, carregamos as bibliotecas necessárias para rodar o código.
#Bloco 1 – Importação de Bibliotecas necessárias
rm(list = ls())
library(geobr) # conjuntos de dados espaciais oficiais do Brasil
library(dplyr) # manipulação de dados
library(RColorBrewer) # paletas de cores
library(sf) # ler shp
library(tmaptools) # read_osm
library(ggplot2) # gerar mapas e gráficos
library(sidrar) # Baixar tabelas do Sidra Ibge
library(ggspatial)
Agora criaremos nosso primeiro mapa, escolhendo o nível mais amplo que temos no Brasil, que é o nível de regiões. Para isso, baixaremos os dados espaciais oficiais disponíveis no pacote geobr.
Utilizaremos a função read_region do pacote geobr, para ler os dados de regiões do Brasil em 2010 (#Bloco 2).
#Bloco 2 – Obtendo Conjunto de Dados espacial Regional
rg <- read_region(year = 2010, simplified = TRUE, showProgress = TRUE)
rrg$code_region <- rg$code_region %>% as.character()
As cores das regiões (#Bloco 3) são definidas na variável cores, utilizando a biblioteca RColorBrewer. Em seguida, o primeiro mapa é plotado com a função ggplot (#Bloco 3) em formato de regiões, com cores distintas para cada região e textos indicando o nome de cada uma delas. Utilizamos as funções geom_sf e geom_sf_text para plotar as regiões e seus nomes, respectivamente.
#Bloco 3 – Mapa de regiões
# Definindo cores das regiões
cores <- c(“#FFFFCC”,”#CCFFCC”,”#99CCFF”,”#FFCCFF”, “#CC99FF”)
# Plotando Mapa
ggplot() + geom_sf(data = rg, aes(fill = name_region), color = “gray50”) + scale_fill_manual(values = cores) + theme_void()+ labs(fill = NULL, size = NULL, x = NULL, y = NULL) + geom_sf_text(aes(label = name_region), size = 3, color = “#333333”, data = st_centroid(rg), inherit.aes = FALSE) + guides(fill = FALSE)
# Salvando mapa
ggsave(“GF1-rg.png”, width = 15, height = 10, units = “cm”, dpi = 600)
Output: Figura 1
Figura 1 – Mapa de Regiões Brasileiras
Conclusão
Neste tutorial, você aprendeu como criar um mapa regional simples do Brasil usando a linguagem de programação R. Você foi capaz de obter dados geográficos do Brasil, criar um mapa atraente e personalizá-lo de acordo com suas necessidades.
Lembre-se de que este é apenas um ponto de partida. Você pode explorar mais opções de personalização, adicionar dados adicionais ao mapa e aprimorar ainda mais sua visualização geográfica. A programação em R oferece uma ampla gama de ferramentas para a criação de mapas complexos e informativos, adequados para uma variedade de aplicações. Portanto, continue explorando e aprimorando suas habilidades de visualização geoespacial com R.
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