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Um exemplo qualitativo

Para finalizar, vamos ver um exemplo de variável categórica. O raster land_cover contém uma categorização em grade da superfície terrestre. Dê uma olhada em land_cover imprimindo-o:

land_cover

Você vai notar que os values são numéricos, mas há attributes que mapeiam esses números para categorias (como acontece com fatores).

A escolha de cores para variáveis categóricas depende muito do objetivo do gráfico. Quando você quer que as categorias tenham peso visual aproximadamente igual — isto é, não quer que uma se destaque mais do que as outras — uma abordagem é usar cores de matizes variados, mas com croma (uma medida de vivacidade) e luminosidade iguais (isso é padrão para escalas de cores discretas no ggplot2 e pode ser gerado usando a função hcl()).

As paletas qualitativas do RColorBrewer equilibram cores de mesmo peso visual com facilidade de identificação. Os esquemas "paired" e "accent" fogem um pouco disso ao fornecer pares de cores com diferentes níveis de luminosidade e uma paleta com algumas cores mais intensas que podem ser usadas para destacar certas categorias, respectivamente.

Para estes dados em particular, pode fazer mais sentido escolher cores intuitivas, como verde para floresta e azul para água. Qualquer que seja a opção mais adequada, definir novas cores é só uma questão de passar um vetor de cores pelo argumento palette na camada tm_*** correspondente.

Este exercício faz parte do curso

Visualizando dados geoespaciais em R

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Instruções do exercício

  • Plote o raster land_cover combinando tm_shape() e tm_raster(). Por padrão, tmap usa a paleta qualitativa "Set3" do RColorBrewer.
  • Examine o código de hcl_cols, que imita a paleta usada pelo ggplot2. Em seguida, plote o raster land_cover novamente, passando hcl_cols para o argumento palette de tm_raster().
  • Chame levels() em land_cover para ver as categorias.
  • Desta vez, use intuitive_cols como paleta e adicione uma camada tm_legend() com o argumento position = c("left", "bottom").

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

library(raster)

# Plot land_cover



# Palette like the ggplot2 default
hcl_cols <- hcl(h = seq(15, 375, length = 9), 
                c = 100, l = 65)[-9]

# Use hcl_cols as the palette



# Examine levels of land_cover


# A set of intuitive colors
intuitive_cols <- c(
  "darkgreen",
  "darkolivegreen4",
  "goldenrod2",
  "seagreen",
  "wheat",
  "slategrey",
  "white",
  "lightskyblue1"
)

# Use intuitive_cols as palette
Editar e executar o código