Introducción en sistemas de Información Geográfica y Cartográfica con el entorno R - June 25th to 28th

Date:

June 25th to 28th. Afternoon: Tuesday to Thursday from 3:00 PM to 7:00 PM. Friday from 3:00 PM to 6:00 PM

Classroom:

PC1

Instructor

Dominic Royé

Cursos de R impartidos:

1. Introducción en Sistemas de Información Geográfica y Cartografía con el entorno R. (2018, 2019). Universidade de Santiago de Compostela.

2. Aplicaciones prácticas de R en datos climatológicos (2014). Universitat de Barcelona.

3. Introducción en Estadística con R (2013). Universitat de Barcelona.

4. Introducción en Gestión y Estadística con R (2013). Universidad de Santiago de Compostela.

Manuales en forma de entrada de blog en (inglés, español): https://dominicroye.github.io/es/post/

Publicaciones recientes (6):
Royé D, Lorenzo N, Rasilla D, Martí A. Spatio‐temporal variations of cloud fraction based on circulation types in the Iberian Peninsula. Int J Climatol. 2018;1–17. https://doi.org/10.1002/joc.5914
Vélez, A., Martin-Vide, J., Royé, D. et al. Spatial analysis of daily precipitation concentration in Puerto Rico. Theor Appl Climatol 2018. https://doi.org/10.1007/s00704-018-2550-1
Royé D, Figueiras A, Taracido M. Short‐term effects of heat and cold on respiratory drug use. A time‐series epidemiological study in A Coruña, Spain. Pharmacoepidemiol Drug Saf. 2018;27:638–644. https://doi.org/10.1002/pds.4427
Royé, D., Lorenzo, N. & Martin-Vide, J. Spatial–temporal patterns of cloud-to-ground lightning over the northwest Iberian Peninsula during the period 2010–2015. Nat Hazards 2018;92: 857. https://doi.org/10.1007/s11069-018-3228-9
Royé, D., Martin-Vide, J. Concentration of daily precipitation in the contiguous United States, Atmospheric Research 2017;196:237-247, https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2017.06.011.
Royé, D. The effects of hot nights on mortality in Barcelona, Spain. Int J Biometeorol 2017;61: 2127. https://doi.org/10.1007/s00484-017-1416-z

Language

Castellano

Description

Podemos encontrar datos espacio-temporales en cualquier lugar. Nos encontramos con información espacial en cualquier aspecto de nuestra vida cotidiana desde la televisión, los periódicos, el GPS, la informática, los móviles, o directamente en los mapas. Además, creamos información espacial con muchas de nuestras actividades, especialmente con el uso masivo de tecnología desde dispositivos móviles. Sin embargo, para obtener una visualización y análisis especial adecuada de conjuntos de datos grandes, ampliamente utilizados en investigación científica, cada vez es más importante hacer uso de programación con el objetivo de gestionarlos y manipularlos.

Course goals

Los objetivos principales de este curso serán, 1) introducir en el manejo del entorno R (https://cran.r-project.org/) a través de la interfaz gráfica RStudio (https://www.rstudio.com/), mostrando las diferentes formas de gestión, manipulación y visualización en R, y 2) introducir al análisis espacial, la visualización y trabajo con archivos raster y vectorial, así como los principales métodos de interpolación geoestadística. El software a utilizar es libre (bajo la licencia GNU GPL), gratuito, y compatible con otros programas SIG de tipo Open Source Software como SAGA GIS o Quantum GIS. Uno de los pilares fundamentales de R como proyecto colaborativo y abierto, es la posibilidad de sus usuarios de publicar paquetes que amplían las funciones básicas. En este momento existen más de 11.000 paquetes de funciones ampliamente utilizados en el ámbito científico. R proporciona, además, muchos métodos estándar e innovadores de análisis estadístico y de visualización. También permite la conexión a múltiples bases de datos y la interacción con otros lenguajes informáticos (Python, Java, C++, etc.). Durante el curso se mostrarán las distintas posibilidades de los paquetes de funciones más actualizados para Data Science (tidyverse), para la visualización de información geoespacial, y para el análisis de bases de datos espacio-temporales, poniendo énfasis en la representación y en la transversalidad con otros SIG. Además, se debe destacar el uso de Leaflet para la visualización de mapas dinámicos e interactivos, una librería open source JavaScript.

Course contents

1. Breve introducción en el entorno R (1 hora)

Interfaz RStudio
Tipos y clases de objetos
Estructura básica de los datos, Indexación
Álgebra, Funciones
Conceptos básicos sobre lectura, escritura y almacenamiento de datos
Paquetes de funciones

2. Breve introducción en gestión, manipulación de datos con tidyverse(3 horas)

Lectura y escritura de archivos con readr
Manipulación de caracteres con stringr
Manejo de fechas y horas con lubridate
Manipulación de tablas y vectores con tidyr y dplyr

3. Visualización de datos con ggplot2(2 horas)

Gráficos por capas
Geometrías: líneas, baras, puntos, heatmaps, boxplots, etc.
Funciones auxilares

4. Datos espacio-temporales (5 horas)

Objetos espaciales: Puntos, Líneas, Polígonos. Importación, exportación y manipulación de datos espaciales con sp, rgdal y sf.
Raster: Importación, exportación y manipulación.
NetCDF: Importación y manipulación.
Visualización de datos espaciales con las funciones básicas y con spplot, ggplot, leaflet y mapview.

5. Análisis espacial (3 horas)

Interpolación y geoestadistica con gstat, maptools, sp

6. Intercambio entre R y Sistemas de Información Geográfica (1 hora): SAGA GIS, Quantum GIS

7. Proyecto individual realizado con Markdown.

Prerequisites

Ningunos

Targeted at

Estudiantes, investigadores, docentes

Evaluation

Proyecto individual.

Computer class or student's laptop?

Student's laptop

Software requirements

• RStudio (free)
• R Cran (free)
• SAGA-GIS (free)
• QGIS (free)

Todas las librerías y programas se instalarán durante las sesiones en las que hacen falta.