Durante las 13as Jornadas Internacionales gvSIG en Valencia y las 4as Jornadas gvSIG de México, se dieron varios talleres muy similares explicando la Integración de R en gvSIG y ejemplos de desarrollo con R.

Desde  la Asociación queremos poner todo este material disponible para la consulta y prueba de cualquiera. Os lo podéis descargar desde este enlace. Además de una capa de Brasil, el contenido principal del taller ha sido descargado del portal de Open Data de crímenes en UK.

Vamos a explicar los diferentes ejemplos que se han realizado:

• Test1 – Ejemplo de Kriging. Basado en un ejemplo encontrado en Internet en el siguiente enlace. El objetivo era aprender a adaptar ejemplos ya hechos a gvSIG.

• Test 11: Descomposition. Se realiza una lectura de los csv de crímenes en UK y se busca analizar si tienen una componente estacional basada en series de tiempo. Con el resultado se busca poder pronosticar el comportamiento a futuro de los crímenes en la región.

• Test12: Mean Center. Se realiza un análisis del eje mediano de la nube de puntos de crímenes en la región del Norte de Gales. También se incluye la opción de realizar el cálculo sobre la ciudad de Londres. En la zona del Norte de Gales se puede apreciar que en el eje Y que corresponde a la longitud de se centro mediano, sufre un desplazamiento estacional, teniendo picos en invierno (desplazamiento hacia el Este del centro mediano) y bajadas en verano (desplazamiento hacia el Oeste). También se hace teniendo en cuenta el Numero de Crímenes totales (columna ncrimes).

• Test 2: Ejemplo en R de transformación de toda una serie de ficheros csv en un único fichero shapefile con todos los crimenes de UK para una cantidad de tiempo. El único parámetro de entrada es la carpeta donde se encuentran los csv.

• Test 3: Mapa. Ejemplo sencillo de pase de parámetros y de mostrar un mapa a través de R.

• Test 4: Ejemplo sencillo de gráfica en R.

Los talleres fueron realizados con la versión 2.3.1 de gvSIG. Si se usa la versión portable, el plugin de R debería de venir instalado por defecto. Si usáis la versión instalable, deberéis de ir al administrador de complementos y descargar el plugin correspondiente de “R”.

Un error que puede aparecer es que te avise de que no tiene ciertas librerías instaladas. En ese caso tienes que ir a la consola de R y instalarla manualmente (también se podría automatizar esto dentro del script). Por ejemplo, si aparece un Error library ggplot2 not found o similar deberías de hacer un install.packages(“tcltk2”) en la consola. En principio las únicas librerías de R que harían falta para instalar serían: tcltk2, forecast, xts, lattice

Esta explicado en la documentación del Taller realizado el año anterior:

http://downloads.gvsig.org/download/web/es/build/html/workshops/workshop_12gvsig_r/index.html#librerias-de-r

Para utilizar los ejemplos del taller, desde el Administrador de Complementos -> Instalación desde Archivo, seleccionaremos el fichero descargado anteriormente. Una vez realizado esto, si nos vamos a Herramientas -> Scripting -> Editor de Scripts, dentro de la carpeta de /addons/, nos debería de aparecer una carpeta con el nombre del Taller.

Si queremos ejecutar estos scripts, debemos de abrir el script correspondiente de Python que lo ejecuta. En este caso, cada ejemploN.py ejecuta el script de R testN.r

Los dos scripts que necesitas alguna condición previa para su ejecución son:

• test2: necesita tener una Vista con la proyección 4326 asignada
• test3: necesita tener una Vista abierta con la capa de UFEBRASIL que contiene el propio script, y con esta capa seleccionada en la Tabla de Contenidos (TOC) de la Vista.

Con algo más de desarrollo estas condiciones se podrían manejar mejor, pero por mantener un nivel de iniciados en el taller no se han implementado en los scripts.

Cualquier duda, pregunta o recomendación sobre el taller podéis escribirnos a las Listas de Correo.

¡Espero que los talleres fueran de utilidad y de su interés!

Alguna de la bibliografía base usada para los talleres:

• Learning Data Analysis with R – Packpub
• Learning R for Geospatial Analysis
• An Introduction to R for Spatial Analysis and Mapping
• Course materials for ‘Spatial Data Analysis with R’ – Virgilio Gómez Rubio