[R-br] Dúvidas de SIG no R

[Yury Duarte]

Boa tarde colegas listeiros, como vão?

Em relação a minha ultima dúvida, consegui bolar uma lógica que me
retornasse o que eu estava buscando no e-mail encaminhado acima e gostaria
de compartilha-la com vocês.
Logo após fazer a clusterização e gerar uma lista com valores de cluster,
adicionei essa camada de informação diretamente ao meu shapefile de pontos
original:
 > shapefile_dados_das_camadas_utilizadas em dados$Cluster = lista_clusteres

Em seguida, gerei um arquivo raster com as informações de cluster e de
dimensões 20x20 m:
 > modelo_interpolador = gstat(formula =
shapefile_dados_das_camadas_utilizadas$Cluster ~ 1,
                          locations =
shapefile_dados_das_camadas_utilizadas,
                          nmax = 1, set = list(idp = 0))
  > raster_Cluster = raster(predict( modelo_interpolador,
as(celulas_dentro_do_talhao, 'SpatialPixels')))

Por fim, transformei o arquivo raster em um shape de poligonos e passei
TRUE no argumento dissolve, para unir os polígonos de acordo com o ID
'Cluster'
> shapefile_poligonos = rasterToPolygons(raster_Cluster  , n = 4, dissolve
= TRUE)

E essa foi a forma com que contornei o problema proposto no inicio da
mensagem.
Caso alguém tenha bolado um outro caminho e quiser compartilhar, tenho
muito interesse em ver logicas diferentes de se trabalhar com dados
espacializados no R!

Aproveito para deixar aqui uma dúvida que surgiu ao final dessa tarefa.
Seria possível suavizar os contornos dos polígonos gerados, assim como no
ArcGis, ao utilizar as funções spline ou smooth, sem que buracos e/ou
sobreposições de polígonos ocorram?
No R, ao utilizar a função smooth(), do pacote smoothr, acontece sempre de
aparecerem buracos entre polígonos e também sobreposições de polígonos no
meu resultado final, o que não é desejado.

Mais uma vez, agradeço pela atenção de todos!

Yury Duarte
Engenheiro Agrônomo - ESALQ/USP


Em seg, 3 de set de 2018 às 14:20, Yury Duarte <yurynepomuceno em gmail.com>
escreveu:

> Boa tarde colegas listeiros, como vão?
>
> Há algum tempo atras recorri a lista com algumas duvidas de manipulação do
> SIG com o R e me levaram bem longe, mas ainda sigo com algumas dificuldades.
> Estou fazendo uma analise de agrupamento para um local com base em
> informações georreferenciadas e espacializadas numa grade de 20x20 metros.
> Inicialmente tenho essas informações num shape de pontos e também tenho o
> shape do contorno da minha área. O resultado da minha analise de
> agrupamento é uma lista indicando o cluster de cada conjunto lat;long.
> Após esse passo, gostaria de criar um filtro que fosse capaz de
> identificar e substituir o valor de um pixel caso ele estiver cercado por
> valores de cluster diferente. existe alguma ferramenta que faça algo do
> tipo?
>
> Paralelo a isso, gerei um shape de polígonos com a mesma dimensão da grade
> de pontos (20x20 metros). Nesse momento ocorre a quebra do script, pois o
> número de polígonos gerado é menor do que o número de informações que eu
> tenho no meu shape de pontos original e na minha lista de clusters.
> Minha ideia foi de fazer um merge (ou coisa do tipo) entre minha lista de
> cluster e uma lista com os centroides de cada polígono, assim, eu
> eliminaria os pontos "excedentes" em relação aos polígonos, mas não
> consegui fazer com que funcionasse. Segue script ao final da mensagem.
>
> Desde já, agradeço pela ajuda de todos!
>
> library(spatstat)
> library(maptools)
> library(shapefiles)
> library(foreign)
> library(magrittr)
> library(formattable)
> library(e1071)
> library(rgeos)
> library(rgdal)
> library(rgeos)
> library(raster)
> library(sp)
> library(RcppCNPy)
> library(deldir)
> library(dismo)
> library(dplyr)
> library(ggplot2)
> library(gstat)
>
> #------Ler shape de contorno e shape de dados + transformar coordenadas em
> UTM------#
> #-----Lendo shape de dados------#
> shapefile_dados_das_camadas_utilizadas = readOGR(paste0('diretorio',
> 'dados.shp'))
>
> #-----Lendo shape de contorno------#
> shapefile_contorno_do_talhao = readOGR(paste0('diretorio', 'contorno.shp'))
>
> #------Clusterizacao------#
> shapefile_dados_padronizados =
> scale(shapefile_dados_das_camadas_utilizadas em data)
> shapefile_dados_geolocalizacao =
> shapefile_dados_das_camadas_utilizadas em coords
> wss =
> (nrow(shapefile_dados_padronizados)-1)*sum(apply(shapefile_dados_padronizados,2,var))
> cluster_maximo = 30
> for (i in 1:cluster_maximo) wss[i] =
> sum(kmeans(shapefile_dados_padronizados,
>                                      centers=i)$withinss)
> plot(1:cluster_maximo, wss, type="b", xlab="Número of Clusters",
>      ylab="Soma dos quadrados dentro dos clusteres")
>
> #dendograma = shapefile_dados_padronizados %>% dist %>% hclust
> #plot(dendograma)
> #rect.hclust(dendograma, k = 3, border = "blue")
> #rect.hclust(dendograma, k = 4, border = "red")
>
> escolher_num_cluster = 6
> lista_clusteres = data.frame((kmeans(shapefile_dados_padronizados, centers
> = escolher_num_cluster)$cluster),shapefile_dados_geolocalizacao)
>
> #------Transformando em poligono------#
> x = shapefile_dados_das_camadas_utilizadas em coords[,1]
> y = shapefile_dados_das_camadas_utilizadas em coords[,2]
> df_xy = data.frame(shapefile_dados_das_camadas_utilizadas em coords
> [,1],shapefile_dados_das_camadas_utilizadas em coords[,2])
> #coordinates(df_xy) <- ~x+y
> z = deldir(x,y,plot=TRUE,wl='triang',wp="none")
> w = tile.list(z)
> polys = vector(mode="list", length=length(w))
> for (i in seq(along=polys)) {
>   pcrds = cbind(w[[i]]$x, w[[i]]$y)
>   pcrds = rbind(pcrds, pcrds[1,])
>   polys[[i]] = Polygons(list(Polygon(pcrds)), ID=as.character(i))
> }
> SP = SpatialPolygons(polys)
> plot(SP)
> celulas_dentro_do_talhao = raster::intersect(SP,
> shapefile_contorno_do_talhao)
> plot(celulas_dentro_do_talhao)
>
> #------Adicionando Informacao de cluster ao poligono------#
> length(celulas_dentro_do_talhao)
> confirmando_pontos_dentro_da_area =
> data.frame(coordinates(celulas_dentro_do_talhao))
> length(lista_clusteres[,1])
> colnames(lista_clusteres) = c('Cluster', 'Long', 'Lat')
> colnames(confirmando_pontos_dentro_da_area) = c('Long', 'Latitude')
> #confirmando_pontos_dentro_da_area$Long =
> round(confirmando_pontos_dentro_da_area$Long, 5)
> #lista_clusteres$Long = round(lista_clusteres$Long, 5)
> #teste = merge(confirmando_pontos_dentro_da_area, lista_final, all.x =
> TRUE)
> #celulas_dentro_do_talhao em data$Cluster = '???'
> plot(celulas_dentro_do_talhao)
> writeOGR(celulas_dentro_do_talhao,
> 'C:\\Users\\Yury\\Desktop\\InCeres\\UGD', layer = 'sss', driver = 'ESRI
> Shapefile')
>
> Yury Duarte
> Engenheiro Agrônomo - ESALQ/USP
>
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