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Este ejercicio forma parte del curso
Empezaremos visualizando algunos datos espaciales —ventas de propiedades en un pequeño pueblo de EE. UU.— usando ggplot2, y te presentaremos el paquete ggmap como una forma rápida de añadir contexto espacial a tus gráficos. Hablaremos de qué hace especiales a los datos espaciales y te presentaremos los tipos comunes de datos espaciales con los que trabajaremos a lo largo del curso.
Puedes avanzar mucho con datos espaciales almacenados en data frames, pero la vida es más fácil si se guardan en objetos espaciales específicos. En este capítulo te presentaremos las clases de objetos espaciales que ofrece el paquete sp, especialmente para datos de puntos y polígonos. Aprenderás a explorar y filtrar estos objetos trabajando con un mapa del mundo. La recompensa por aprender sobre estas clases de objetos: te mostraremos el paquete tmap, que requiere objetos espaciales como entrada, pero facilita muchísimo crear mapas. Terminarás elaborando un mapa de la población mundial.
Ejercicio actual
Aunque el paquete sp proporciona algunas clases para datos ráster, el paquete raster ofrece clases más útiles. Te presentaremos estas clases y sus ventajas y, después, aprenderás a mostrarlas. Los ejemplos continúan con el tema de población del Capítulo 2, pero verás conjuntos de datos mucho más detallados, tanto espacial como demográficamente. En la segunda mitad del capítulo aprenderás sobre el color: una parte esencial de cualquier visualización, y especialmente importante en los mapas.
En este capítulo seguirás la creación de una visualización desde archivos espaciales en bruto hasta añadir un crédito en un mapa. Por el camino, aprenderás a leer datos espaciales en R, más sobre proyecciones y sistemas de referencia de coordenadas, cómo añadir datos adicionales a un objeto espacial y algunos consejos para pulir tus mapas.