Introdução ao uso de dados geoespaciais no R

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Repositório da disciplina de 'Introdução ao uso de dados geoespaciais no R'

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Introdução ao uso de dados geoespaciais no R

Programa de Pós-Graduação em Ecologia, Evolução e Biodiversidade

Docente responsável
Prof. Milton Cezar Ribeiro

Docente convidado
Prof. Maurício Humberto Vancine

Período
25/10/2021 - 05/11/2021

Créditos
60 horas (4 créditos)

Vagas
10 + 5 especiais

Resumo
A disciplina oferecerá os principais conceitos teóricos e práticos quanto ao funcionamento da linguagem R e seu uso para manipulação e visualização de dados tabulares e geoespaciais, com enfoque em Ecologia Geral. Serão abordados os seguintes temas: (1) controle de versão, git e GitHub, (2) funcionamento da linguagem R, (3) estrutura e manipulação de dados no R, (4) introdução ao tidyverse, (5) visualização de dados no R, (6) estrutura e fonte de dados geoespaciais, (7) estrutura e manipulação de dados vetoriais no R, (8) estrutura e manipulação de dados matriciais no R e (9) visualização de dados geoespaciais no R. A carga horária total será de 60 horas, onde nos cinco dias iniciais serão ministrados 6 horas de aulas teórico-práticas, num total de 30 horas. As 30 horas restantes serão direcionadas à formulação e execução de um projeto com dados reais, como forma de avaliação para compor a nota final da disciplina. Após a realização da disciplina, espera-se que as alunas e alunos adquiram conceitos gerais sobre a estrutura, manipulação e visualização de dados tabulares e geoespaciais, assim como domínio das técnicas e métodos para alcançar autonomia e produzir soluções para suas próprias questões relativas à geocomputação utilizando a linguagem R.


Informações aos participantes

Datas e horários
Teórico-prático:
Exercícios-atividades assistidas remotamente:

Plano de ensino
pdf

Contato
Para mais informações ou dúvidas, envie e-mail para Maurício Vancine (mauricio.vancine@gmail.com)


Instruções aos participantes

Hardware
Será necessário que todos usem seus computadores

Softwares
R, RStudio e git

  1. Instalar a versão mais recente do R (4.1.1) e RStudio (2021.09.0-351)

install

system(shQuote(“rtools40v2-x86_64.exe”, type = “cmd”))

delete

unlink(“rtools40v2-x86_64.exe”)

config

writeLines(‘PATH=”${RTOOLS40_HOME}\usr\bin;${PATH}”’, con = “~/.Renviron”) Sys.which(“make”)

test

install.packages(“jsonlite”, type = “source”)


2. Instalar o [git (2.33)](https://git-scm.com/downloads)
- [Vídeo de instalação do git](https://youtu.be/QSfHNEiBd2k)

3. Instalar o [Discord](https://discord.com/download)

**Contas on-line**<br>
Criem uma conta no GitHub e guardem essas três informações:

- usuário
- email
- senha

#### Linux (Ubuntu e Linux Mint)

r

sudo apt-key adv –keyserver keyserver.ubuntu.com –recv-keys E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9 gpg –keyserver keyserver.ubuntu.com –recv-key E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9 gpg -a –export E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9 | sudo apt-key add - sudo add-apt-repository “deb https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu focal-cran40/” sudo apt update sudo apt install -y r-base r-base-core r-recommended r-base-dev

r spatial

sudo add-apt-repository ppa:ubuntugis/ubuntugis-unstable sudo apt update sudo apt install -y libudunits2-dev libgdal-dev libgeos-dev libproj-dev

rstudio

wget -c https://download1.rstudio.org/desktop/bionic/amd64/rstudio-2021.09.0%2B351-amd64.deb && sudo dpkg -i rstudio-2021.09.0+351-amd64.deb && sudo apt install -fy && rm rstudio-2021.09.0+351-amd64.deb

git

sudo add-apt-repository ppa:git-core/ppa sudo apt update sudo apt install -y git

```

Instalar os pacotes no R
Com o R e o RStudio instalados, baixe esse script (scripts são roteiros que possuem comandos, como um rascunho).
Abra o script (00_script_intro_geoespacial_r.R) no software RStudio e rode cada linha de comando para instalar os pacotes, necessário estar conectado à internet.
Para rodar as linhas, basta colocar o cursor na linha de código a ser executada e pressionar: Ctrl + Enter.


Slides

0. Apresentações
1. Controle de versão, Git e GitHub
2. Funcionamento da linguagem R
3. Estrutura e manipulação de dados
4. Introdução ao tidyverse
5. Visualização de dados
6. Estrutura e fonte de dados geoespaciais
7. Estrutura e manipulação de dados vetoriais
8. Estrutura e manipulação de dados matriciais
9. Visualização de dados geoespaciais


Scripts

1. Instalar pacotes
3. Estrutura e manipulação de dados
4. Introdução ao tidyverse
5. Visualização de dados
7. Estrutura e manipulação de dados vetoriais
8. Estrutura e manipulação de dados matriciais
9. Visualização de dados geoespaciais