04-mapas-com-ggplot2.Rmd

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title: "Mapas com ggplot2"
output: html_document
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
	echo = TRUE,
	message = FALSE,
	warning = FALSE,
	fig.align = "center",
	cache = TRUE
)
```

## Carregar pacotes 

```{r}
library(sf)
library(geobr)
library(ggplot2)
library(dplyr)
# remotes::install_github("abjur/abjData")
library(abjData)
```



O pacote {sf} (Simple Features for R) (Pebesma 2020, 2018) possibilita trabalhar com bases de dados espaciais.

Para utilizar esses dados, temos duas abordagens: 
 - Bases que não são georreferenciadas
 - Bases que são georreferenciadas


## Trabalhando com bases não georreferenciadas 

Identificar a unidade de análise, e com os joins, unir com uma base georreferenciada.

O pacote **geobr** (Pereira and Goncalves 2020) é um pacote que disponibiliza funções para realizar o download de diversas bases de dados espaciais oficiais do Brasil. Você pode saber mais no repositório do pacote no GitHub: https://ipeagit.github.io/geobr/

## Datasets do Brasil

Quais funções para acessar cada dataset: `geobr::list_geobr()`

```{r}
knitr::kable(geobr::list_geobr())
```

Exemplos:

```{r}
# geobr::read_country() # importa a delimitação do Brasil

# geobr::read_state() # importa a delimitação dos estados do Brasil

# geobr::read_state("DF") # importa a delimitação de um Estado específico, usando a sigla

# geobr::read_municipality() # importa a delimitação de todos os municípios do Brasil. É uma base mais pesada!

# geobr::read_municipality(code_muni = 3550308) # importa a delimitação de um município específico, usando o código do IBGE do município.
```


## Exemplo 1: Trabalhando com os estados brasileiros

### Importar as bases

Não usar View()!

- Delimitação dos Estados: 

a) Todos os estados do Brasil
```{r}
estados <- readr::read_rds("../dados/geobr/estados.Rds")

# Como obter essa mesma base?
# estados <- geobr::read_state()

```

b) Apenas um estado: DF

```{r}
estado_df <- readr::read_rds("../dados/geobr/estado_df.Rds")

# Como obter essa mesma base?
# estado_df <- geobr::read_state("DF")

```


### Explorar os dados 

Qual é a classe?

```{r}
class(estados)
```


Usamos o pacote ggplot2 para criar os mapas, utilizando o geom_sf()

```{r}
estados %>%
  ggplot() +
  geom_sf()

glimpse(estados)
```


Empilhando as bases usando os geom's :

```{r}
ggplot() +
  geom_sf(data = estados) +
  geom_sf(data = estado_df, fill = "blue") +
  theme_bw()
```


### Usando o dplyr com objetos sf 

- glimpse() - observar o que a base contém

```{r}
glimpse(estados)
```



- filter() - conseguimos filtrar os objetos

```{r}
estados %>% 
  filter(name_region == "Nordeste") %>% 
  ggplot() +
  geom_sf() 
```


- join()

```{r}
class(abjData::pnud_uf)

pnud_uf <- abjData::pnud_uf


pnud_uf_sf <- estados %>% 
  left_join(abjData::pnud_uf, by = c("code_state" = "uf")) 

class(pnud_uf_sf)

glimpse(pnud_uf_sf)
```


### Mapas temáticos

```{r}
# glimpse(pnud_uf_sf)

# LEMBRAR: FILTRAR OS DADOS DE ANO


pnud_uf_sf  %>% 
  filter(ano == 2010) %>% 
  ggplot() +
  geom_sf(aes(fill = idhm), color = "white", size = 0.1) +
  theme_void()
```


## Exemplo 2: Escolas em Brasília, DF 

### Carregar os pacotes usados
```{r}
library(magrittr)
library(dplyr)
library(ggplot2)
```


### Carregar os dados usados

a) Escolas em Brasília
```{r}
escolas_brasilia <- readr::read_rds("../dados/geobr/escolas_brasilia.Rds")

# Como obter essa mesma base?
# escolas <- geobr::read_schools()
# escolas_brasilia <- escolas %>% 
#   filter(abbrev_state == "DF", name_muni == "Brasília") 
```


b) Delimitação de Brasília
```{r}
municipio_brasilia <- readr::read_rds("../dados/geobr/municipio_brasilia.Rds")

# Como obter essa mesma base?
# municipio_brasilia <- geobr::read_municipality(5300108)
```


### Fazer um mapa! 

Passo 1: colocar a delimitação do município e também as escolas

```{r}
ggplot() +
  geom_sf(data = municipio_brasilia) +
  geom_sf(data = escolas_brasilia) 
```

Passo 2: Colorir as escolas por "government_level"

```{r}
ggplot() +
  geom_sf(data = municipio_brasilia) +
  geom_sf(data = escolas_brasilia, aes(color = government_level)) 
```


Passo 3: Fazer um facet com "government_level"

```{r}
ggplot() +
  geom_sf(data = municipio_brasilia) +
  geom_sf(data = escolas_brasilia, aes(color = government_level)) + 
  facet_wrap(~ government_level)
```


Passo 4: Remover a legenda, mudar o tema, adicionar um título e centralizar o título

```{r}
ggplot() +
  geom_sf(data = municipio_brasilia) +
  geom_sf(data = escolas_brasilia, aes(color = government_level), show.legend = FALSE) + 
  facet_wrap(~ government_level) +
  theme_void() + 
  labs(title = "Escolas em Brasília \n") + 
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
```



# Exemplo 3 - Rodovias em DF 

### Carregar os pacotes

```{r}
library(sf)
library(geobr)
library(magrittr)
```


Como buscar a base? Se quiser baixar, remova os comentários (#) dos códigos abaixo:

```{r}

# Link que disponibiliza a base
# u_shp <- "https://www.gov.br/infraestrutura/pt-br/centrais-de-conteudo/rodovias-zip"

# Cirar a pasta para baixar o arquivo
# dir.create("../dados/shp_rod")

# Fazer o download do arquivo zip
# httr::GET(u_shp,
#           httr::write_disk("../dados/shp_rod/rodovias.zip"),
#           httr::progress())

# Descompactar o zip
# unzip("../dados/shp_rod/rodovias.zip", exdir = "../dados/shp_rod/")


# Importar a base em arquivo .shp
# rodovias <-
#   st_read(
#     "../dados/shp_rod/rodovias.shp",
#     quiet = TRUE#,
#     #options = "ENCODING=WINDOWS-1252"
#   ) %>%
#   # limpar o nome das colunas
#   janitor::clean_names()

# filtrar para DF

# rodovias_df <- rodovias %>% 
#   filter(sg_uf == "DF") 

```


### Importar a base 

Essa base foi gerada a partir do código no chunk anterior.

```{r}
rodovias_df <- readr::read_rds("../dados/rodovias_df.Rds")
```


### Fazendo um mapa simples

```{r}
ggplot() +
  geom_sf(data = rodovias_df)
```



## Juntar os 3 exemplos!

```{r}
# Inicio do ggplot
ggplot() +
  # limite do estado
  geom_sf(data = estado_df, color = "gray") +
  # escolas
  geom_sf(data = escolas_brasilia, aes(color = government_level)) +
  # rodovias
  geom_sf(data = rodovias_df, color = "black") +
  # adicionar tema
  theme_void()

glimpse(escolas_brasilia)
```