Mapas geoespaciais com sf

Construindo dashboards com shinydashboard

Png Kee Seng

Researcher

Introdução ao sf

Use sf para criar mapas geoespaciais
- Abreviação de "simple features"
Uma visualização sf é sempre criada em camadas
- Como pinceladas em camadas numa tela em branco
- Não vamos nos aprofundar em visualizações geoespaciais

Pinceladas em uma tela em branco.

¹ Imagem por rawpixel.com no Freepik

Importando biblioteca e dados geoespaciais

Importe sf e tidyverse
Use st_read() e st_as_sf() para ler arquivos KML (Keyhole Markup Language)
- london_poly: limites geoespaciais de Londres
- london_loop: trajeto circular (quase) ao redor de Londres
- london_capital: trajeto circular ligando partes do centro de Londres
- listings_geo: coordenadas dos anúncios do Airbnb

library(sf)
library(tidyverse)

london_poly <- st_read("../data/london_boroughs_boroughs_kml.kml",
                            drivers = "KML", quiet=TRUE)

london_loop <- st_read("../data/London-Loop-SWC-Walk-L24.kml",
                       drivers = "KML", quiet=TRUE)

london_capital <- st_read("../data/Capital-Ring-SWC-Walk-L23.kml",
                          drivers="KML", quiet=TRUE)

listings_geo <- st_as_sf(listings,
                         coords = c("longitude", "latitude"))

Diferentes tipos de objetos sf: MULTIPOLYGON

london_poly$geometry

Conjunto de geometria para 33 feições 
Tipo de geometria: MULTIPOLYGON

Dimensão:      XY
Caixa delimitadora: xmin: -0.508813 ymin: 51.28691 ...
CRS geodésico: WGS 84
Primeiras 5 geometrias:
MULTIPOLYGON (((-0.183361 51.66868, -0.183383 5...
MULTIPOLYGON (((0.158044 51.50904, 0.156309 51....
MULTIPOLYGON (((-0.212138 51.55558, -0.212689 5...
MULTIPOLYGON (((0.076463 51.431, 0.075932 51.43...
MULTIPOLYGON (((-0.140804 51.56946, -0.14081 51...

Polígono aleatório com 10 lados.

Polígono aleatório com 15 lados.

Diferentes tipos de objetos sf: LINESTRING

london_loop$geometry

Conjunto de geometria para 1 feição 
Tipo de geometria: LINESTRING
Dimensão:      XYZ
Caixa delimitadora: xmin: -0.499406 ymin: 51.29375 xmax: 0.257656 ymax: 51.67563
intervalo z:   zmin: 0 zmax: 174
CRS geodésico: WGS 84
LINESTRING Z (0.236477 51.48095 1, 0.235149 51....

O mesmo para london_capital

Diferentes tipos de objetos sf: POINT

listings_geo$geometry

Conjunto de geometria para 69351 feições 
Tipo de geometria: POINT
Dimensão:      XY
Caixa delimitadora: xmin: -0.5236 ymin: 51.27248 xmax: 0.30515 ymax: 51.70893
CRS:           NA
Primeiras 5 geometrias:
POINT (-0.05396 51.52874)
POINT (-0.1127 51.56861)
POINT (-0.07426 51.52851)
POINT (-0.10484 51.52478)
POINT (-0.20004 51.51464)

Plotando polígonos com plot()

Use st_geometry() para criar polígonos
Use plot()
Preencha cada polígono com uma cor usando col

plot(st_geometry(london_poly), axes=TRUE, 
                border=grey(0.2, 0.5))

plot(st_geometry(london_poly), 
        col = sf.colors(length(london_poly$Name), 
                        categorical = TRUE), 
        axes=TRUE, border=grey(0.2, 0.5))

Gráficos multipolígono sem preenchimento de cor.

Gráficos multipolígono com preenchimento de cor.

Plotando linhas com plot()

Use st_geometry() para criar polilinhas para london_loop
- Defina add como TRUE
- Mude col para azul
Faça o mesmo para london_capital

plot(st_geometry(london_loop),

        add=TRUE,

        col="blue")

plot(st_geometry(london_capital), 
        add=TRUE, 
        col="darkgreen")

Mapa com um trajeto circular.

Mapa com dois trajetos circulares.

Plotando pontos com plot()

Adicione pontos com st_geometry()

plot(st_geometry(listings_geo), add=TRUE, col='red')

Plotando pontos sf.

Plotando polígonos com ggplot()

Podemos usar ggplot() para plotar camadas de sf
É preciso alinhar o sistema de referência de coordenadas (CRS) das duas camadas

Mapa geoespacial criado com ggplot.

num_listings <- listings %>% 
  group_by(neighbourhood) %>%
  summarize(`Number of listings` = n(),
            longitude = mean(longitude),
            latitude = mean(latitude),
            .groups = "drop") %>%

  st_as_sf(coords = c("longitude", "latitude"))

st_crs(num_listings) <- st_crs(london_poly)

ggplot_map <- ggplot(london_poly) + 
  geom_sf(aes(fill = Name)) +

  geom_sf_label(data=num_listings, 
              aes(label=`Number of listings`)) +
  theme_classic()

Vamos praticar!

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