Programación R en SIG
La programación R es un lenguaje gratuito de código abierto para computación estadística y visualización de datos. Los estadísticos lo usan para todo, desde análisis exploratorios y extracción de datos hasta gráficos.
Pero últimamente, los usuarios de GIS están aprovechando sus capacidades para tipos mucho más especializados de análisis estadístico y manipulación de datos.
A pesar de que ArcGIS y QGIS se basan principalmente en Python, ambos tienen extensiones para trabajar con R. Este artículo le enseñará los conceptos básicos de cómo integrar la programación R con GIS.
Además de esto, también discutiremos cómo usar R y GIS juntos para ayudar con la recopilación de datos, el procesamiento de datos y el modelado.
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Integración de bibliotecas R
El uso de R en GIS está creciendo debido a sus capacidades mejoradas para estadísticas, visualización de datos y análisis espacial. Estos son algunos campos importantes que a menudo requieren el uso de R.
Visualización de datos Al aprovechar paquetes como ggplot2, los usuarios de GIS usan R principalmente para análisis estadísticos y trazado de datos. Hay varios paquetes de mapeo y visualización de datos como tmap y ggplot2. Si ya está familiarizado con estas herramientas, son bastante sencillas para las visualizaciones.
Operaciones de tabla Puede realizar algunas operaciones de tabla potentes tanto con Python como con R. Pero no puede subestimar algunos de los paquetes disponibles en R. Por ejemplo, herramientas como dplyr son intuitivas de usar y brindan flexibilidad para la manipulación de datos.
Compatibilidad con datos R no solo admite matrices espaciotemporales (cubos de datos), sino que también admite herramientas como tidycensus para obtener datos de la oficina del censo. Para cualquiera que trabaje con datos gubernamentales, R ofrece un paquete para ayudar con este tipo de tareas triviales.
En total, tres son más de 12 700 paquetes disponibles como parte del Proyecto R para que pueda trabajar, desde gráficos, administración de datos hasta visualización de datos.
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¿Por qué no usar Python?
Si bien Python puede hacer la mayor parte de lo que R puede hacer, generalmente podemos usar un enfoque doble en GIS. Debido a que puede hacer la mayor parte del trabajo en ambos idiomas, generalmente se reduce a lo que se sienta más cómodo usando.
Si bien R es bueno para la visualización y el análisis estadístico, Python es particularmente bueno para trabajar con sistemas de archivos, redes, web scraping y automatización.
Esta es la razón por la que Python es el lenguaje de programación predeterminado para QGIS y ArcGIS, en lugar de R. Si bien matplotlib es una alternativa a ggplot2, algunos analistas de datos prefieren uno sobre el otro.
Puede usar R y Python para hacer mapas. Aunque, la mayoría son rudimentarios sin capacidades para personalizarlos como se pueda en el software GIS. Pero siguen siendo mapas funcionales. Para un análisis espacial más avanzado, existen bibliotecas como PySal, como la detección de clústeres, valores atípicos y puntos calientes.
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¿Cómo puedes usar R en GIS?
Cada vez es una práctica más común usar R dentro de su flujo de trabajo GIS. Ya sea para análisis computacional o visualización de datos, siempre parece haber un uso de R.
Pero, ¿cómo aprovechas R?
Resulta que hay varias formas de unir R con GIS. Y aquí hay un par de formas que le permiten hacerlo tanto en QGIS como en ArcGIS.
Puente R-ArcGIS
El propósito de R-ArcGIS Bridge es que pueda almacenar sus datos vectoriales y ráster en ArcGIS. Luego, puede acceder directamente a él en R y devolver los objetos R a los tipos de datos nativos de ArcGIS.
Al mismo tiempo, también puede usar poderosas herramientas de visualización y análisis espacial en ArcGIS y pasar sin problemas a R. Esto lo hace ideal para que los usuarios de R y ArcGIS lo usen en R Notebooks.
Proveedor de procesamiento R (QGIS)
Si está buscando una solución de software GIS de código abierto para aprovechar el lenguaje estadístico de código abierto de R, es probable que el proveedor de procesamiento de R sea lo que esté buscando en QGIS.
Este complemento le permite escribir y ejecutar scripts R de forma nativa dentro de QGIS. Para usar este complemento, deberá instalar R en su máquina con los paquetes R correctos agregados de antemano.
Entorno de modelado geoespacial (GME)
El entorno de modelado geoespacial (GME) era un complemento para ArcGIS. Desafortunadamente, este paquete se desconectó repentinamente. Esté atento a este complemento, ya que el desarrollador tiene un sólido historial de desarrollo de útiles conjuntos de herramientas, como Hawths Tools para ArcMap.
Programación R en SIG
R es un lenguaje de programación de código abierto que se utiliza para analizar grandes conjuntos de datos. Es popular en muchos campos, incluida la ciencia de datos, estadísticas, biología, ecología, economía y mucho más.
Cuando se usa en combinación con GIS, puede ser una poderosa herramienta para el análisis espacial y la extensión de la computación estadística.
En este breve tutorial, exploramos las formas prácticas en que puede usar bibliotecas R en su flujo de trabajo GIS para todo, desde análisis de datos, gráficos y visualización.
¿Cómo se usa R en el análisis geoespacial? ¿Cuáles son algunas de sus ventajas y desventajas para Python? Háganos saber con un comentario a continuación.
¿Qué es R SIG?
R-GIS.net es un sitio web no comercial y tiene como objetivo discutir el manejo y análisis de datos espaciales en R .
¿Se usa R en SIG?
El uso de R en GIS está creciendo debido a sus capacidades mejoradas para estadísticas, visualización de datos y análisis espacial. Estos son algunos campos importantes que a menudo requieren el uso de R. Visualización de datos: al aprovechar paquetes como ggplot2, los usuarios de GIS usan R principalmente para análisis estadísticos y trazado de datos.
¿R funciona con ArcGIS?
R-ArcGIS Bridge le permite acceder fácilmente a los datos de ArcGIS y llevarlos a R para un análisis estadístico especializado. Admite tipos de datos espaciales, como geodatabases, mapas alojados, capas de imágenes y entidades, y formatos de datos ráster, yendo más allá de lo que normalmente admiten los paquetes R espaciales de código abierto.
¿Qué es R espacial?
Análisis espacial en R
sp: define el conjunto de clases base para datos espaciales en R. Más útil para crear, convertir, fusionar, transformar (p. ej., proyección) y trazar (ver spplot ) objetos espaciales*. rgdal – contenedor para GDAL.