Elaboração de mapas

Author

Nívia

Mapas no R

library(tidyverse)
library(readxl)
library(readr)
library(ggplot2)
library(r4pde)
library(rnaturalearth)
library(rnaturalearthhires)

Instalar pacote do github:

remotes::install_github("ropensci/rnaturalearthhires")

Conjunto de dados: Para plotar o mapa do pais, usa-se a função ne_countries

sbr <- RustSoybean

BRA <- ne_countries(country = "Brazil", 
                    returnclass = "sf")
ggplot(BRA) +
geom_sf(fill = "white")

Para plotar os estados:

BRA <- ne_states(country = "Brazil", 
                    returnclass = "sf")
ggplot(BRA) +
geom_sf(color = "white",
          fill = "darkgreen") +
  theme_void()

Para selecionar um estado:

BRA <- ne_states(country = "Brazil", 
                    returnclass = "sf")
MG <- BRA |> filter(name_en == "Minas Gerais")
ggplot(BRA) +
geom_sf(color = "black",
          fill = "white") +
  geom_sf(data = MG, color = "black",
            fill = "green")

Para inserir os pontos especificos dos dados (latitude e longitude): Para plotar os pontos, precisa-se das coordenadas de onde foram coletados os pontos. Ex.: pontos de coleta - precisa-se coletar as coordenadas para plotar em um mapa (no caso de ser só o municipio, pode pegar as coordenadas na internet).

BRA <- ne_states(country = "Brazil", 
                    returnclass = "sf")
MG <- BRA |> filter(name_en == "Minas Gerais")
ggplot(BRA) +
geom_sf(color = "black",
          fill = "white") +
  geom_point(data = sbr, aes(longitude, latitude), alpha = 0.5)

Para separar a data em dia, mês e ano:

sbr2 <- sbr |>
  separate(planting, into = 
             c("year", "month", "day"), sep = "-", remove = FALSE)

BRA <- ne_states(country = "Brazil", 
                    returnclass = "sf")
MG <- BRA |> filter(name_en == "Minas Gerais")
ggplot(BRA) +
geom_sf(color = "black",
          fill = "white") +
  geom_point(data = sbr2,
             aes(longitude, latitude, color = year), alpha = 0.5)+
  facet_wrap(~year)+
  theme_void()

Como inserir a rosa dos ventos e a escala no mapa:

library(ggspatial)
ggplot(BRA) +
  annotation_north_arrow(location = "bl")+
  annotation_scale(location = "br")+
  geom_sf(color = "black",
          fill = "white") +
  geom_point(data = sbr2,
             aes(longitude, latitude, color = year, size = severity), alpha = 0.5)+
  labs(color = "Planting Year")+
  theme_minimal()+
  theme(legend.position = "right")