install.packages(\"nome_do_pacote\")<\/code> no console do RStudio ou…<\/p>\nImportando bibliotecas no R<\/strong><\/h2>\nPrimeiro, vamos importar as bibliotecas do #Bloco 1<\/strong> abaixo, necess\u00e1rias para a cria\u00e7\u00e3o de mapas e an\u00e1lise de dados geogr\u00e1ficos. Caso ainda n\u00e3o as possua instaladas, \u00e9 necess\u00e1rio faz\u00ea-lo antes de prosseguir.<\/p>\nPara come\u00e7ar, utilizaremos a fun\u00e7\u00e3o rm(list = ls()), que limpa o ambiente de trabalho e remove todas as vari\u00e1veis existentes. Em seguida, carregamos as bibliotecas necess\u00e1rias para rodar o c\u00f3digo.<\/p>\n
#Bloco 1 \u2013 Importa\u00e7\u00e3o de Bibliotecas necess\u00e1rias <\/strong><\/p>\nrm(list = ls())<\/span><\/p>\nlibrary(geobr) # conjuntos de dados espaciais oficiais do Brasil<\/span><\/p>\nlibrary(dplyr) # manipula\u00e7\u00e3o de dados<\/span><\/p>\nlibrary(RColorBrewer) # paletas de cores<\/span><\/p>\nlibrary(sf) # ler shp<\/span><\/p>\nlibrary(tmaptools) # read_osm<\/span><\/p>\nlibrary(ggplot2) # gerar mapas e gr\u00e1ficos<\/span><\/p>\nlibrary(sidrar) # Baixar tabelas do Sidra Ibge<\/span><\/p>\nlibrary(ggspatial)<\/span><\/p>\nAgora criaremos nosso primeiro mapa, escolhendo o n\u00edvel mais amplo que temos no Brasil, que \u00e9 o n\u00edvel de regi\u00f5es. Para isso, baixaremos os dados espaciais oficiais dispon\u00edveis no pacote geobr.<\/p>\n
Utilizaremos a fun\u00e7\u00e3o read_region do pacote geobr, para ler os dados de regi\u00f5es do Brasil em 2010 (#Bloco 2)<\/strong>.<\/p>\n\u00a0<\/strong><\/p>\n#Bloco 2 – Obtendo Conjunto de Dados espacial Regional <\/strong><\/p>\nrg <- read_region(year = 2010, simplified = TRUE, showProgress = TRUE)<\/span><\/p>\nrrg$code_region <- rg$code_region %>% as.character()<\/span><\/p>\nAs cores das regi\u00f5es (#Bloco 3)<\/strong> s\u00e3o definidas na vari\u00e1vel cores, utilizando a biblioteca RColorBrewer. Em seguida, o primeiro mapa \u00e9 plotado com a fun\u00e7\u00e3o ggplot (#Bloco 3)<\/strong>\u00a0 em formato de regi\u00f5es, com cores distintas para cada regi\u00e3o e textos indicando o nome de cada uma delas. Utilizamos as fun\u00e7\u00f5es geom_sf e geom_sf_text para plotar as regi\u00f5es e seus nomes, respectivamente.<\/p>\n#Bloco 3 – Mapa de regi\u00f5es<\/strong><\/p>\n# Definindo cores das regi\u00f5es<\/strong><\/p>\ncores <- c(“#FFFFCC”,”#CCFFCC”,”#99CCFF”,”#FFCCFF”, “#CC99FF”)<\/span><\/p>\n# Plotando Mapa<\/strong><\/p>\nggplot() + 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)<\/span><\/p>\n# Salvando mapa<\/strong><\/p>\nggsave(“GF1-rg.png”, width = 15, height = 10, units = “cm”, dpi = 600)<\/span><\/p>\nOutput: Figura 1<\/strong><\/p>\nFigura 1 – Mapa de Regi\u00f5es Brasileiras<\/strong><\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/inteligenciaetecnologias.com.br\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/GF1-rg-300x200.png\")
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Conclus\u00e3o<\/h2>\n
Neste tutorial, voc\u00ea aprendeu como criar um mapa regional simples do Brasil usando a linguagem de programa\u00e7\u00e3o R.\u00a0 Voc\u00ea foi capaz de obter dados geogr\u00e1ficos do Brasil, criar um mapa atraente e personaliz\u00e1-lo de acordo com suas necessidades.<\/p>\n
Lembre-se de que este \u00e9 apenas um ponto de partida. Voc\u00ea pode explorar mais op\u00e7\u00f5es de personaliza\u00e7\u00e3o, adicionar dados adicionais ao mapa e aprimorar ainda mais sua visualiza\u00e7\u00e3o geogr\u00e1fica. A programa\u00e7\u00e3o em R oferece uma ampla gama de ferramentas para a cria\u00e7\u00e3o de mapas complexos e informativos, adequados para uma variedade de aplica\u00e7\u00f5es. Portanto, continue explorando e aprimorando suas habilidades de visualiza\u00e7\u00e3o geoespacial com R.<\/p>\n
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Quer aprender mais sobre uso do R para Geoprocessamento? Acesse\u00a0 o link abaixo<\/p>\n
Mapas Profissionais usando R<\/a><\/p>\n