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Este exercício faz parte do curso
Vamos começar exibindo alguns dados espaciais — vendas de imóveis em uma pequena cidade dos EUA — usando o ggplot2 e apresentando o pacote ggmap como uma forma rápida de adicionar contexto espacial aos seus gráficos. Vamos falar sobre o que torna os dados espaciais especiais e apresentar os tipos comuns de dados espaciais com que vamos trabalhar ao longo do curso.
Você consegue avançar bastante com dados espaciais armazenados em data frames, mas a vida fica mais fácil quando eles estão em objetos espaciais específicos. Neste capítulo, vamos apresentar as classes de objetos espaciais fornecidas pelo pacote sp, especialmente para dados de pontos e de polígonos. Você vai aprender a explorar e a criar subconjuntos desses objetos explorando um mapa do mundo. A recompensa por aprender sobre essas classes de objetos: vamos mostrar o pacote tmap, que exige objetos espaciais como entrada, mas torna a criação de mapas muito fácil! Você vai terminar criando um mapa da população mundial.
Exercício atual
Embora o pacote sp forneça algumas classes para dados raster, o pacote raster oferece classes mais úteis. Você será apresentado a essas classes e suas vantagens e, em seguida, aprenderá a exibi-las. Os exemplos continuam com o tema de população do Capítulo 2, mas agora você verá conjuntos de dados muito mais detalhados, tanto espacial quanto demograficamente. Na segunda metade do capítulo, você vai aprender sobre cor — uma parte essencial de qualquer visualização, e especialmente importante em mapas.
Neste capítulo, você vai acompanhar a criação de uma visualização desde arquivos brutos de dados espaciais até a inclusão de crédito em um mapa. Ao longo do caminho, você vai aprender como ler dados espaciais no R, mais sobre projeções e sistemas de referência de coordenadas, como adicionar dados adicionais a um objeto espacial e algumas dicas para finalizar seus mapas com capricho.