====== Exemplo: combinando dados de municípios e mesoregiões ====== Script para construir um banco com as cidades e as mesoregioes do parana a partir de um //shapefile// e um //csv// (arquivos já incluídos no pacote aRT). São criados vários temas com diferentes opções de visualização/fatiamento. require(aRT) con=openConn() con if(any(showDbs(con)=="meso")) deleteDb(con, "meso", force=T) criando o banco db=createDb(con,db="meso") importando o shapefile e informando sobre projecao proj="+proj=poly" +lon_0=0.0 +lat_0=0.0 +x_0=0.0 +y_0=0.0 +a=6378160.0 +f=0.003353" criando layer a partir do shapefile (diretamente s/ impotar p/ R) l=createLayer(db, l="cidades", proj=proj) getProj(l) addShape(l, tab="tab", file=system.file("meso/parana_pol.shp",package="aRT"), id="CODIGO") visualizando diretamente do banco plot(l) ## trazendo os polygonos dos municípios para o R lpol <- getPolygons(l) aRTplot(lpol) abre a tabela do shapefile e importa dados para o R tab <- openTable(l,"tab") tdata <- getData(tab) head(tdata) Criando os polígonos das meso-regioes pela união dos municípios mesogeom <- list() mesonomes <- unique(tdata$CODIREGIAO) ## visualize a janela gráfica enquanto roda o comando a seguir for(i in 1:length(mesonomes)) { #selecionando municipios dentro da regiao i id=tdata$CODIGO[which(tdata$CODIREGIAO == mesonomes[i])] cat(paste("Processando mesoregiao",mesonomes[i], "com",length(id), "cidades\n")) #unindo os poligonos dos municipios para formar pol. da regiao set=getSetOperation(l,"union",id=id) set@polygons[[1]]@ID = paste(mesonomes[i]) #adicionando ao objeto (list) das regioes mesogeom[i] = set@polygons aRTplot(set, col=terrain.colors(length(mesonomes)+1)[i+1], add=T, lwd=2) } aRTplot(lpol, add=T) ## veja o gráfico ## colocando no formato do "sp" res = SpatialPolygons(mesogeom, 1:length(mesogeom)) Insere os dados das meso-regioes no banco em um novo layer l2=createLayer(db,l="mesoreg", proj=proj) addPolygons(l2, res) importa a tabela estatica de um csv mr <- read.csv(system.file("meso/parana_regions.csv",package="aRT"), sep=";") tabmeso <- importTable(l2, "tabmeso", id="CODIGO", data=mr) Checando o status do Banco bd Criando uma nova coluna (variável) e colocando no banco:\\ Cria um dataframe com duas colunas: o CODIGO e a soma das producoes de QPM entre 2000 e 2003 somaQPM=data.frame(CODIGO=data$CODIGO, somaQPM= with(data, QPM_2000 + QPM_2001 + QPM_2002 + QPM_2003)) Carrega os dados da tabela no R data=getData(tabmeso) cria um dataframe com duas colunas: o CODIGO e a soma das producoes de QPM entre 2000 e 2003 somaQPM=data.frame(CODIGO=data$CODIGO, somaQPM=as.integer(data$QPM_2000)+ as.integer(data$QPM_2001)+ as.integer(data$QPM_2002)+ as.integer(data$QPM_2003)) Para cada coluna que nao existe ele cria antes de atualizar, e o codigo é utilizado para manter as referencias corretas as colunas do banco. updateColumns(tabmeso, somaQPM) Gerar temas coloridos para TV v = visualPolygons(color="blue", transp=80, ccolor="black") t = createTheme(l2, "mesoregioes",view="view") setVisual(t, v) **//abrir e ver no TV !!!! //** modificando a visualizacao das cores (vai ser encapsulado em funcoes) v@ccolor = col2rgb("#F0F0F0") v@transp=as.integer(50) t = createTheme(l, "cidades",view="view") setVisual(t, v) v1=visualRaster() Outra visualização (outra view) cria os temas para os cinco atributos, quatro producoes e a soma, coloridos. Estes temas sao criados a partir do layer de mesoregioes for(i in c("QPM_2000", "QPM_2001","QPM_2002","QPM_2003","somaQPM")) { cat(paste("Creating theme meso", i, "\n", sep="")) t=createTheme(l2, tname=paste("meso", i, sep=""), view = "vMeso") setVisual(t, v1, att=i) } Diferentes fatiamentos for(i in c("e","q","s")) { cat(paste("Creating theme ", "QPM_2003", i, "\n", sep="")) t=createTheme(l, paste("cidQPM_2003", i, sep=""), view = "vFatia") ##mode abaixo define o criterio de criacao da legend (padrao TL) setVisual(t, v1, att="QPM_2003", mode=i) #setVisible(t, FALSE) } ## recaregue e visualize no TV!!!! ## se quiser apagar uma vista.... showViews(db) ## deleteView(db, "vMeso")