Jessica Daniela Ocaña Falcón

Este texto forma parte de la presentación desarrollada el 17 de agosto de 2021 para Rladies Guadalajara. También puedes encontrar las diapositivas aquí y los Jupyter Notebook completos en este mismo repositorio. El objetivo principal es dar una breve introducción a R y a los paquetes especializados en Sistemas de Información Geográfica en Google Colab. Un agradecimiento especial al Dr. Ivvan Valdez y a Centro Geo por la capacitación y asesoría, así como la información que compartieron y usaron en la Escuela de Verano Centro Geo 2021. Compartiendo el conocimiento, crecemos como seres humanos.

Para empezar, vamos a cargar la extensión que nos permite ejecutar código de R en Colab:

%load_ext rpy2.ipython

Luego, tenemos que indicar que esta es una "cell-magic" que usa R, y en cada celda mágica se tiene que poner el simbolo de R:

%%R

Utilizaremos las librerías para manejo de archivos de mapas vectoriales y raster Vamos a necesitar los siguientes paquetes:

%%R
install.packages("rgdal")
install.packages("raster")
install.packages("rgeos")
library(rgdal)
library(raster)

rgdal: nos permite leer archivos shape. raster: nos permite leer archivos raster.

¿Qué hace gdown? La función gdown nos ayuda a descargar los datos públicos de drive del Dr. Ivvan hacia mi drive o hacia el tuyo.

%%R
#Archivo INEGI_Entidad_.shx
system("gdown --id 1QwuDgUbqEbm5hbJhzyLdREZxWQ3DIf62")#https://drive.google.com/file/d/1QwuDgUbqEbm5hbJhzyLdREZxWQ3DIf62/view?usp=sharing
#Archivo INEGI_Entidad_.shp
system("gdown --id 1CgPFApI2gKhZ91sUAtlJ37qXvVT5oA47")#https://drive.google.com/file/d/1CgPFApI2gKhZ91sUAtlJ37qXvVT5oA47/view?usp=sharing
#Archivo INEGI_Entidad_.dbf
system("gdown --id 12Dv6PpmUKkqmsNm6Q4Q93ekJM4wzWasT")#https://drive.google.com/file/d/12Dv6PpmUKkqmsNm6Q4Q93ekJM4wzWasT/view?usp=sharing

La función readOGR leé el shape y carga la base de datos en un objeto. La librería rgdal sobrecarga la funcion "plot", para que pueda graficar los shapes.

%%R
#Cargamos el shape
shapeMex <- readOGR("./INEGI_Entidad_.shp")
#Graficamos el shape
plot(shapeMex)

Vemos los nombre de campos Vemos los valores "únicos" en un campo Extraemos una parte del mapa filtrando la base de datos.

%%R
#Vemos como se llaman los campos
print(names(shapeMex))
#Con lo de arriba ya vimos que uno de los campos es "NOMBRE"
print(unique(shapeMex$NOMBRE))
#Con lo de arriba vimos que un elemento es "Colima"
#Extraemos el subshape
shapeColima=shapeMex[shapeMex$NOMBRE=="Colima",]
#Graficamos el mapa de colima extraido
plot(shapeColima)
print(shapeColima)

El mapa de colima tiene algunas islas que no son de interés para la tarea. Las vamos a recortar haciendo un rectangulo alrededor de la parte continental.

%%R
# print(shapeColima) #Sacamos los datos de extensión de shape
#Hacemos un rectangulo mas o menos que cubra la parte continental de Colima
pol=extent(cbind(c(-110,-103.4863),c(18.33886, 19.51252)))
#Recortamos la intersección entre el rectangulo y 
shapeTerraColima=crop(shapeColima,pol)
plot(shapeTerraColima)

Por último, vamos a almacenar el shape que acabamos de recortar

%%R
writeOGR(obj=shapeTerraColima,layer="./colima",dsn=".",driver="ESRI Shapefile", overwrite_layer=TRUE)