R para Datos Espaciales

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Durante este mes de Noviembre he tenido la oportunidad de impartir un curso introductorio de R en el CEIGRAM de la UPM. He utilizado el material que está disponible aquí, que he corregido y mejorado.

Algunos participantes tenían especial interés en conocer las posibilidades que ofrece R para trabajar con datos espaciales. Esta es la información que les he hecho llegar.

La primera fuente de información es la CRAN Tasks View “Analysis of Spatial Data’’ . Hace un resumen exhaustivo de todos los paquetes que sirven para leer y escribir, visualizar, y analizar datos espaciales. También es útil la web http://rspatial.r-forge.r-project.org/, aunque es algo antigua. Por otra parte, existe un libro de referencia, “Applied Spatial Data Analysis with R”, de Bivand, Pebesma y Gómez-Rubio. Todo el código está disponible en su web.

Dentro de los paquetes destacan:

  • sp  es el paquete fundamental para trabajar con datos vectoriales (puntos, líneas y polígonos). Es de los mismos autores que el libro que mencionaba. Es recomendable leer este documento introductorio.
  • raster es el paquete fundamental para trabajar con datos raster (matrices georeferenciadas, típicas en imágenes de satélite y similares). Define funciones para crear, leer, manipular y escribir este tipo de datos. Es recomendable leer este documento introductorio.
  • gstat es el paquete por excelencia para hacer análisis geoestadístico en R. Permite hacer modelado de variogramas, interpolación IDW, kriging ordinario, y kriging con regresión. Se estudia en profundidad en el libro que indicaba antes. Es recomendable este documento de introducción.
  • rgdal es una interface para GDAL. Entre otras cosas, permite transformar proyecciones. Complementa a sp y raster.
  • maptools proporciona funciones para leer y manipular datos tipo “shapefile”. Es un buen complemento para sp.

En cuanto a fuentes de datos tipo espaciales destacaría las siguientes:

  • NASA Earth Observations (NEO). En este repositorio de imágenes hay que seleccionar el formato GeoTiff para poder usarlo con el paquete raster.
  • Natural Earth Data.
  • DIVA-GIS.
  • CM SAF.  Sobre esta fuente publicamos un artículo hace algo más de un año. El código asociado está disponible en este repositorio. Es un recurso útil para ver cómo usar datos raster y vectoriales en R, y cómo usar las funciones de gstat para hacer variogramas y kriging.
  • En esta wiki recopilo fuentes de datos meteorológicos.

Por último, para la visualización de datos espaciales, pueden resultar útil dos recursos que he publicado:

  • El paquete rasterVis, que complementa al paquete raster, para visualización de datos raster. En su web hay varios ejemplos de uso, y hay unos tutoriales publicados por Agustín Lobo.
  • El libro que publiqué hace unos meses, “Displaying Time Series, Spatial, and Space-Time Data with R”. El código y las imágenes principales están disponibles en su web.

meteoForecast 0.43: GFS, NAM, and RAP included

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Some months ago I published the meteoForecast package, with functions to download data from the Meteogalicia and OpenMeteo NWP-WRF services. Now there is a new version available at CRAN. This update includes a bunch of bug fixes, some additional features, and three new services: GFS, NAM, and RAP.

servicesMap

You will find detailed information and examples here.

Meteorological Data Sources

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I have started a wiki with a collection of meteorological data sources I have collated in the framework of the research project PVCROPS. It includes services that publish observations, forecasts and reanalysis. Most of them offer products free of charge.

If you find typos or errors, or if you want some source to be referenced, please contribute.

meteoForecast, a package to obtain NWP-WRF forecasts in R

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wrfDaysThe Weather Research and Forecasting (WRF) Model is a numerical weather prediction (NWP) system. NWP refers to the simulation and prediction of the atmosphere with a computer model, and WRF is a set of software for this.

meteoForecast is a new R package that implements functions to download data from the Meteogalicia and OpenMeteo NWP-WRF services using the NetCDF Subset Service.

Read this introduction for additional information and examples.

Libro y presentaciones de Energía Solar Fotovoltaica en GitHub

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portadaESF
He publicado los ficheros fuente de mi libro “Energía Solar Fotovoltaica” y de sus presentaciones asociadas. Todo el material está en este repositorio GitHub.

Si estás registrado en GitHub puedes usar algunas funcionalidades interesantes:

Sin necesidad de usuario de GitHub puedes simplemente descargar el repositorio completo como un fichero ZIP. Si sólo te interesa el PDF final lo tienes aquí.

Los ficheros LaTeX del libro funcionan correctamente y se pueden compilar sin problemas. Con las presentaciones aún tengo que hacer algunas correcciones. Además, tengo el objetivo de reescribirlas usando orgmode con beamer para poder exportar a a otros formatos.

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