SIG con R

En este tutorial aprenderás a descargar información espacial desde R, haciendo uso de los datos de Open Street Maps, se usa como caso de estudio la ciudad de Santiago de Cali (ciudad en la que vivo), sin embargo, está es replicable a cualquier lugar del mundo. Al final realizaremos el siguiente mapa, donde ubicamos las principales vías y los bares nocturnos en Cali.

Con la librería de osmdata se bajan los datos, tales como: comunas, vías principales, ríos, y bares.

Para desarrollar este ejercicio debes tener instalada la última versión de R, y en lo posible instalada la IDE de RStudio.

El vídeo tutorial está disponible aquí:

Para descargar el código puedes visitar mi repositorio en GitHub.

Sí requiere ayuda con el vídeo tutorial o asesorías con tus proyectos de Sistemas de Información Geográfica me puedes contactar mediante mi número de Whatsapp.

En el presente tutorial haremos la integración de tres distintas plataformas muy útiles…

Con GBIF descargaremos presencias de una especie de frailejon, luego entonces con leaflet en R realizaremos el mapa interactivo, y posteriormente con la ayuda de GitHub se publicará el mapa en línea. Todo esto se hace uso con software libre, open source, al gratin.

Para poder realizar este tutorial debes tener cuenta creada en GitHub, es muy similar al crear una cuenta en una red social, sigue este enlace. Debes además tener instalado R versión 4.2.1 y por facilidad tener instalada la versión última de RStudio, o si bien lees esto después de octubre del 2022, tener instalado Posit.co, ya dentro de R debes tener instaldo algunas librerías, tales como:

library(leafletr)
library(tidyverse)
library(html)
library(terra)
library(sf)
library(fs)

El vídeo tutorial explicativo, está disponible en mi canal de YouTube, Un Geógrafo en YouTube.

Los datos y el código está disponible en mi repositorio de GitHub.

Te agradezco un montón si sigues el bog, el canal en Youtube y en mis redes sociales como facebook. Ayúdame a seguir creando contenido de este tipo, y que esta comunidad siga creciendo. Recuerda que soy: Fabio Lex Castro, de Un Geógrafo en YouTube.

Si requieres asesoría o ayuda con tus proyectos o con la realización de este tutorial, no dudes en contactarme mediante el Whatsapp:

Consultas y asesorías:

Vídeo tutorial:

Códigos y datos, aquí

El presente tutorial hace parte de un vídeo en mi canal de YouTube.

En este caso realizamos la continuación de un tutorial anterior sobre análisis moran univariado para la cantidad de homicidios (tutorial aquí), este análisis se encamina en identificar las relaciones espaciales existentes entre el estrato socioeconómico y la cantidad de homicidios por barrio desde el 2015 hasta el 2019. La idea con esto es estimar las relaciones existentes, es decir, si donde hay altos homicidios existe correlación espacial con el estrato y viceversa. Aquí los mapas de las dos variables a analizar.

Ahora bien, en este mapa se ilustra el resultado…

Para la réplica de este tutorial puedes descargar los datos y el código de este repositorio de GitHub.

El presente tutorial está publicado en mi canal de YouTube. Aquí el vídeo tutorial:

Para replicar el ejercicio pueden descargar los códigos y datos de este sitio web.

Asesorías personalizadas

Este tutorial está en mi canal de YouTube:

Antes del llenado de datos faltantes:

Después del llenado de datos faltantes:

Si quieres replicar el ejercicio, puedes descargar los datos desde aquí: https://github.com/fabiolexcastro/tutorials_youtube/tree/master/14%20llenado%20datos%20faltantes

Creación del convex hull para una nube de puntos del escarabajo coprógafo para el país de Colombia. El vídeo tutorial:

Código y datos en: https://github.com/fabiolexcastro/tutorials_youtube/tree/master/13%20convex%20hull%20process

El presente tutorial hace parte de un vídeo publicado en mi canal de YouTube, el cual puedes ver en el siguiente enlace.

En este tutorial comparto como poder realizar un análisis de regresión lineal simple a datos de estaciones climáticas de Boyacá, propiamente de la temperatura promedio, siendo la fuente de estos datos el IDEAM.

Si deseas replicar el ejercicio puedes descargar los datos y código del siguiente repositorio de mi GitHub.

Contacto para asesorías personalizadas

Aquí se presenta la lista de los datos oficiales a nivel nacional disponibles para Colombia, estos es posible descargarlos de manera gratuita.

Bosques

🏞 Datos de bosque – no bosque. Estos vienen para los años

1990 / 2000 / 2005 / 2010 / 2012 / 2013 / 2014 / 2015 / 2016

Estos datos hacen referencia al área con bosque y no bosque para todo Colombia, a escala de 30 metros. También se suman algunas zonas sin información, producto de la presencia de problemas en el bandeado del satélite Landsat.

Un ejemplo:

Una posible salida para eliminar las zonas sin información, es hacer uso de los datos de Hansen, de la Universidad de Maryland, estos datos son rasters a nivel mundial, y de posible descarga por tiles (pequeñas ventanas que forman el mosaico de todo el mundo).

Ecosistemas

🏝🏜🏖 Datos de ecosistemas para distintos años

Mapa de ecosistemas continentales, marinos, y costeros de Colombia para el año 2017.

Algunas de las categorías son:

Arbustal, bosque, desdierto, glacieares, páramos, sabana estacional, vegetación, agroecosistemas, lagos, lagunas, bosque de galería, entre otros.

La fuente de estos datos es el IDEAM.

Amazonas:

2012 / 2014 / 2016 / 2018 (no disponible para descarga, de momento) / 2020

La entidad a cargo de esta información es SINCHI (Instituto Amazónico de Investigaciones Científicas), y esta disponible para descarga en formato Shapefile a escala de 1:100.000, es posible hacer la descarga desde la plataforma de SIAC, dar en buscar con la palabra «Ecosistemas».

Este tutorial hace parte del siguiente vídeo de mi canal de YouTube.

El código para la replica del ejercicio está disponible aquí.

Los datos los puede bajar / descargar de la página web de TerraClimate.