################################################################################ ### TALLER FUNDAMENTOS DE R ### ### EJERCICIO 2.3: PAQUETES PARA ANÁLISIS ESPACIALES ### ### ### ### Center for Conservation and Sustainable Development ### ### Missouri Botanical Garden ### ### Sitio en la red: rbasicsworkshop.weebly.com ### ################################################################################ ## OBJETIVO: ## El objetivo de este ejercicio es empezar a familiarizarse con los paquetes # de R diseñados para el análisis de datos espaciales. ## TAREA 1: ¿Qué paquetes incluye el "TASK VIEW" sobre análisis de datos ## espaciales? ## TAREA 2: Instale el paquete "sp", cárguelo en su sesión de R (usando la ## función *library*). Este es uno de los paquetes más importantes para ## el análisis de datos espaciales. Más adelante en el taller veremos cómo ## utilizarlo. Por ahora, cargue una de las bases de datos incluidas en el ## paquete "sp", llamada "meuse.riv". Lea la página de ayuda para esta base ## de datos. ¿Qué continene la base de datos "meuse.riv"? ## TAREA 3: Lea las primeras dos líneas bajo la sección de ejemplos de la ## página de ayuda de la base de datos "meuse.riv", y cree una gráfica que ## muestre el curso del río. ## TAREA 4: Instale el paquete "raster", cárguelo en su sesión de R (usando #E la función *library*). Ahora acuda a la página de ayuda del paquete con ## el siguiente código: help("raster-package") ## ¿Para qué sirve el paquete "raster"? ## TAREA 5: Encuentre, al final de la página de ayuda del paquete "raster", el ## vínculo para el índice de funciones incluidas en este paquete. Síga ese vínculo ## y encuentre la función *Moran*. ¿Para qué sirve esta función? ################################################################################ ### RESPUESTAS ################################################################# ################################################################################ ## TAREA 1 ## ¿Qué paquetes incluye el "TASK VIEW" sobre análisis de datos ## espaciales? ade4 adehabitatHR adehabitatHS adehabitatLT adehabitatMA ads akima AMOEBA ash aspace automap CARBayes cartography classInt (core) cleangeo CompRandFld constrainedKriging cshapes dbmss DCluster (core) deldir (core) diseasemapping DSpat ecespa ExceedanceTools fields FieldSim FRK gdalUtils gdistance gear geoaxe geojson geojsonio GEOmap geomapdata geonames geoR (core) geoRglm georob geospacom geosphere geospt geostatsp ggmap ggsn glmmBUGS gmt Grid2Polygons GriegSmith gstat (core) Guerry GWmodel gwrr HSAR igraph intamap ipdw landsat latticeDensity lawn lctools leafletR magclass mapdata mapmisc mapproj maps maptools (core) mapview marmap MBA McSpatial micromap ModelMap ncdf4 ncf ngspatial nlme OasisR OpenStreetMap osmar pastecs PBSmapping PBSmodelling plotGoogleMaps plotKML postGIStools PReMiuM ProbitSpatial quickmapr ramps RandomFields (core) rangeMapper RArcInfo raster (core) rasterVis RColorBrewer (core) recmap regress rgbif rgdal (core) rgeos (core) RgoogleMaps rgrass7 RNetCDF rpostgis RPyGeo RQGIS RSAGA RSurvey rtop rworldmap rworldxtra S2sls seg sf (core) sgeostat shapefiles shp2graph siplab smacpod smerc sp (core) spacetime (core) spacom spaMM spanel sparr spatgraphs spatial spatial.tools spatialCovariance SpatialEpi SpatialExtremes SpatialPosition spatialprobit spatialsegregation SpatialTools spatstat (core) spatsurv spBayes spBayesSurv spcosa spdep (core) sperrorest spgrass6 spgwr sphet spind splancs (core) splm spm spmoran spsann spselect spsurvey spTimer SSN starma statebins Stem stplanr taRifx tgp tmap trip tripack tripEstimation UScensus2000cdp UScensus2000tract vardiag vec2dtransf vegan Watersheds wkb ## TAREA 2 ## # El contorno del Río Meuse cerca de la localidad de Stein (Holanda). ## TAREA 3: plot(meuse.riv, type="l") plot(meuse.riv, type="l", asp=1) #note el efecto del argumento *asp* plot(meuse.riv, type="l", asp=1, col="blue") #otra versión en azul ## TAREA 4 ## # Para manipular y analizar datos geográficos (espaciales) en formato # raster. Este formato divide el espacio en celdas (rectángulos o # "pixels") de igual tamaño. ## TAREA 5 ## # Para calcular medidas de autocorrelación espacial global y local, # en particular la "I" de Moran y la "C" de Geary.