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datos espaciales, geoestadística, R, raster, UPM, visualización
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 asp
yraster
.maptools
proporciona funciones para leer y manipular datos tipo “shapefile”. Es un buen complemento parasp
.
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 paqueteraster
, 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.