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title: "Cálculos da ocupação de áreas por indicadores específicos"
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author: "Adenor Vicente Wendling"
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date: "23/02/2021"
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output:
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html_document:
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toc: yes
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word_document:
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toc: yes
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```{r setup}
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knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
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```
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```{r}
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library(knitr)
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library(tidyverse)
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library(readr)
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library(kableExtra)
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```
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# Introdução
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O presente script (tutorial), tem como finalidade demonstrar um método para calcular os dados das imagens do projeto doAssentamento SL.
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Quero calcular:
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`Porcentagem de cada altitude`
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`Porcentagem de área para cada orientação`
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`Capacidade de uso do solo`
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`Porcentagem de APP `
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`Porcentagem de Mata Nativa`
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## Calculo Porcentagem de cada altitude
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Para esse cálculo, será utilizado a Camada Raster `Altitude_SL`, que já está com dados da área do Assentamento.
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Da mesma forma como está representado na camada, será calculado a porcentagem para 10 grupos de altitudes.
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Para realizar o cálculo, segue-se os seguintes passos:
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1 - Na `Caixa de ferramentas de processamento` busco pelas opções, digitando "Report" na linha de busca.
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2 - Seleciona-se o comando `r.report`.
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3 - Na janela do será aberta (Imagem 1), seleciona-se o raster com o qual queremos realizar os calculos.
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Ao clicar em `...`, abre-se uma nova janela (Imagem 2), com as camadas rasters do projeto, onde deve ser selecionada a camada correspondente. No exemplo, foi selecionado o raster `Altitude_SL`.
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As demais opções a serem selecionados aparecem na Imagem 1 e 3. Na opção `unidades` (figura 1) foi selecionado a opção **me** que calcula os dados em **metros quadrados**. Mas tem as opções de *h* para *hectares*, entre outras.
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Não opç~oes de comprimento e largura de págnina não é necessário alterar.
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Na opção `Número de subfaixas fp para coletar estatísticas de` é necessário selecionar o número de grupos a serem calculados. Para a altutude, como já mencionado acima, foram selecionados 10 grupos. No entanto, podem ser selecionados outros valores, de acordo com o interesse de cada projetista.
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No final da janela, na última linha, é necessário (importante) selecionar o caminho e definir o nome do arquivo de saída dos dados, que será em arquivo do tipo txt.
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Pronto. Estão definidas as especificações, e só resta clicar em executar, para rodar os cálculos.
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O resultado será em formato .txt. que podem ser importados e manipulados aqui no R.
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```{r}
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Alt_estatistica <- read_delim("data/Alt_estatistica.txt", "|", escape_double = FALSE, col_names = FALSE,
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trim_ws = TRUE, skip = 4)
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View(Alt_estatistica)
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str(Alt_estatistica)
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```
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Porém, é necessário manipular o nome das colunas, para ser possível trabalhar com os dados.
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```{r, include=TRUE}
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Altitude_SL<-Alt_estatistica%>%
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filter(X3=="from to . . . . . . . . . . . . . . . . .")%>%
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||
select(X2,X4)%>%
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transmute(
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De_Ate=X2,
|
||
Metro_Quad=X4,
|
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Ha=X4/10000,
|
||
Porcentagem=X4/ sum(X4) *100,
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||
)%>%
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||
tidyr::separate(De_Ate, into=c("De","Até"), sep="-", remove="TRUE" )%>%
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mutate(
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||
Alt_Menor = as.numeric(De),
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||
Alt_Maior = as.numeric(Até)
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)
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View(Altitude_SL)
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```
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## A tabela com os dados
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```{r kable_a_dados}
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kable(Altitude_SL[ ,3:6 ],
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format = "simple",
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digits = 1,
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padding = 2,
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||
caption = "1 - Quantidade de metros quadrados de área de cada altitude, no assentamento Sâo Lourenço")
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```
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Os dados são os seguintes: A menor área está em altitude de `r min(Altitude_SL$De_Ate)` metros acima do nível do mar (ANM) com `r min(Altitude_SL$Ha)` hectares de área, ou seja, **`r min(Altitude_SL$Porcentagem)`** porcento da área total.
|
||
A maior área está em altitude de `r max(Altitude_SL$De_Ate)` ANM, com `r max(Altitude_SL$Ha)`ha de área, ou seja, `r max(Altitude_SL$Porcentagem)` porcento da área total.
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```{r}
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||
Grafico1 <-ggplot(Altitude_SL, aes(x=Alt_Menor, y=Porcentagem))+
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||
geom_col(col="red",fill="blue" )+
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||
theme_bw()+
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||
theme(axis.text = element_text(
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size=12,
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face=3)
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)+
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xlab("Altitude (m)")
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||
Grafico1 +ggtitle("Gráfico 1: Distribuição das terras de acordo com a altitude, no Assentamento São Lourenço")
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```
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# Dados de Orientação
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Os dados de orientação mostram para qual quadrante a área está inclinada.
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Será usado o arquivo raster `Orientacao_SL`, e a saída em txt gerada pelo comando `r.report` do Qgis.
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> Para a importação correta deste arquivo, deletei as linhas do cabeçalho em editor de texto.
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```{r}
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Orient_NEst <- read_delim("data/Orient_NEst.txt",
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"|", escape_double = FALSE, col_names = FALSE,
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trim_ws = TRUE, skip = 1)
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||
View(Orient_NEst)
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```
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Porém, é necessário manipular o nome das colunas, para ser possível trabalhar com os dados.
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```{r, include=TRUE}
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Altitude_SL<-Alt_estatistica%>%
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filter(X3=="from to . . . . . . . . . . . .")%>%
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||
select(X2,X4)%>%
|
||
transmute(
|
||
De_Ate=X2,
|
||
Metro_Quad=X4,
|
||
Ha=X4/10000,
|
||
Porcentagem=X4/15215421*100,
|
||
)%>%
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||
tidyr::separate(De_Ate, into=c("De","Até"), sep="-", remove="TRUE" )%>%
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||
mutate(
|
||
Alt_Menor = as.numeric(De),
|
||
Alt_Maior = as.numeric(Até)
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)
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view(Altitude_SL)
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```
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## A tabela com os dados
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```{r kable_dados}
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kable(Altitude_SL[ ,3:6 ],
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format = "simple",
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digits = 1,
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padding = 2,
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||
caption = "1 - Quantidade de metros quadrados de área de cada altitude, no assentamento Sâo Lourenço")
|
||
```
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||
Os dados são os seguintes: A menor área está em altitude de `r min(Altitude_SL$De_Ate)` metros acima do nível do mar (ANM) com `r min(Altitude_SL$Ha)` hectares de área, ou seja, **`r min(Altitude_SL$Porcentagem)`** porcento da área total.
|
||
A maior área está em altitude de `r max(Altitude_SL$De_Ate)` ANM, com `r max(Altitude_SL$Ha)`ha de área, ou seja, `r max(Altitude_SL$Porcentagem)` porcento da área total.
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```{r}
|
||
Grafico1 <-ggplot(Altitude_SL, aes(x=Alt_Menor, y=Porcentagem))+
|
||
geom_col(col="red",fill="blue" )+
|
||
theme_bw()+
|
||
theme(axis.text = element_text(
|
||
size=12,
|
||
face=3)
|
||
)+
|
||
xlab("Altitude (m)")
|
||
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||
Grafico1 +ggtitle("Distribuição das terras de acordo com a altitude, no Assentamento São Lourenço")
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```
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# Dados de Orientação
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Os dados de orientação mostram para qual quadrante a área está inclinada.
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Será usado o arquivo raster `Orientacao_SL`, e a saída em txt gerada pelo comando `r.report` do Qgis.
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```{r}
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Orient_NEst <- read_delim("data/Orient_NEst.txt",
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"|", escape_double = FALSE, col_names = FALSE,
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||
trim_ws = TRUE, skip = 1)
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#View(Orient_NEst)
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```
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```{r, include=TRUE}
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||
Orient_NEst<-Orient_NEst%>%
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||
filter(X3=="from to . . . . . . . . . . . . .")%>%
|
||
select(X2,X4)%>%
|
||
transmute(
|
||
De_Ate=X2,
|
||
Metro_Quad=X4,
|
||
Ha=X4/10000,
|
||
Porcentagem=X4/15163779*100,
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||
)%>%
|
||
tidyr::separate(De_Ate, into=c("De","Até"), sep="-", remove="TRUE" )%>%
|
||
mutate(
|
||
Orient_Menor = as.numeric(De),
|
||
Orient_Maior = as.numeric(Até)
|
||
)%>%
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||
arrange(Orient_Menor)
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||
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str(Orient_NEst)
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```
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## A tabela com os dados
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```{r kable_b_dados alt}
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kable(Orient_NEst[ ,6:3 ],
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format = "simple",
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digits = 1,
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padding = 2,
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||
caption = "1 - Quantidade de metros quadrados de área de cada altitude, no assentamento Sâo Lourenço")
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```
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```{r}
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library(plotrix)
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OrietNames<-c("N","NW","W","SW","S","SE", "E", "NE")
|
||
OrientaHa<-Orient_NEst$Ha
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radial.plot(OrientaHa,labels=OrietNames,rp.type="r",label.prop=1.1, main="Área (ha) conforme orientação, do assentamento São Lourenço",
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||
grid.unit="Ha",poly.col="green",radial.lim=c(0,250),show.grid.labels=1,
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||
line.col = "red", lwd=5, grid.col = "blue")
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```
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# Capacidade de uso
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## segundo LEPSCH et al., 1991
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Para o calculo da declividade foi utilizado o arquivo topodata Decliv(B), que apresenta os dados conforme as Classes de capacidade de uso -definem o grau de limitação do uso (I, II, III, IV, V, VI, VII e VIII):
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Classe I: terras cultiváveis, aparentemente sem problemas especiais de conservação;
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Classe II: terras cultiváveis com problemas simples de conservação;
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Classe III: terras cultiváveis com problemas complexos de conservação;
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Classe IV: terras cultiváveis apenas ocasionalmente ou em extensão limitada, com sérios problemas de conservação;
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Classe V: terras adaptadas em geral para pastagens e/ou reflorestamento, sem necessidade de práticas especiais de conservação, cultiváveis apenas em casos muito especiais;
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Classe VIII: terras impróprias para cultura, pastagem ou reflorestamento, podendo servir apenas como abrigo e proteção da fauna e flora silvestre, como ambiente para recreação, ou para fins de armazenamento de água (LEPSCH et al., 1991).
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### Buscando os dados
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```{r message = FALSE, echo = TRUE, comment=FALSE, warning=FALSE}
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Declive_B<- read_delim("data/declive_b.txt",
|
||
"|",
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||
escape_double = FALSE,
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||
col_names = FALSE,
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||
trim_ws = TRUE,
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||
skip = 4)
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||
View(Declive_B)
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||
```
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### organizando dados
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```{r, include=TRUE}
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Declive_b<-Declive_B%>%
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||
filter(!is.na(X4))%>%
|
||
select(X2,X4)%>%
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||
transmute(
|
||
Classe=X2,
|
||
Metro_Quad=X4,
|
||
Ha=X4/10000,
|
||
Porcentagem=X4/sum(X4)*100,
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)%>%
|
||
arrange(Classe)
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||
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||
head(Declive_b)
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```
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### A tabela com os dados
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```{r kable_b_dados declive}
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kable(Declive_b,
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format = "simple",
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||
digits = 1,
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||
padding = 2,
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||
caption = "1 - Quantidade de metros quadrados de área de cada classe de declividade, no assentamento Sâo Lourenço")
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||
```
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## Segundo Embrapa 1999
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Classe nº | Classe de relevo | Declividade (%)
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--------- | ---------------- | -------------------
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1 | Plano |0 – 3
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2 | Suave Ondulado | 3 – 8
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3 | Ondulado | 8 – 20
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4 | Forte Ondulado | 20 – 45
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5 | Montanhoso | 45 – 75
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6 | Escarpado | > 75
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### Buscando os dados
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```{r message = FALSE, echo = TRUE, comment=FALSE, warning=FALSE}
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||
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Declive_C<- read_delim("data/declive_c.txt",
|
||
"|",
|
||
escape_double = FALSE,
|
||
col_names = FALSE,
|
||
trim_ws = TRUE,
|
||
skip = 4)
|
||
View(Declive_C)
|
||
```
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||
|
||
|
||
### organizando dados
|
||
```{r, include=TRUE}
|
||
|
||
Declive_c<-Declive_C%>%
|
||
filter(!is.na(X4))%>%
|
||
select(X2,X4)%>%
|
||
transmute(
|
||
Classe=X2,
|
||
Metro_Quad=X4,
|
||
Ha=X4/10000,
|
||
Porcentagem=X4/sum(X4)*100,
|
||
)%>%
|
||
arrange(Classe)
|
||
|
||
#head(Declive_c)
|
||
```
|
||
|
||
|
||
### A tabela com os dados
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||
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```{r}
|
||
|
||
kable(Declive_c,
|
||
format = "simple",
|
||
digits = 1,
|
||
padding = 2,
|
||
caption = "1 - Quantidade de metros quadrados de área de cada classe de declividade, conforme classificação da Embrapa (1991) no assentamento Sâo Lourenço")
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||
```
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# Calculos com Vetores
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## Área de Reserva Legal
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Para calcular a área de cada informação vetorial, deve-se seguir os mesmos passos utilizados com os dados Raster, e, ao escolher a ferramenta de cálculo, ao invés de selecionar r.report, se seleciona **v.report**.
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É importante ficar atento e definir um arquivo, com caminho conhecido e extensão .txt, para permitir sua importanção pelo R.
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```{r}
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RESERVA <- read_delim("Assentamento/RESERVA.TXT",
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"|", escape_double = FALSE, na = "0" )
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RESERVA1<-RESERVA%>%
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filter(area>1)
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AreaReserva=sum(RESERVA1$area)
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AreaReserva
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RLporc=AreaReserva/4495
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RLporc
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```
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## Area de App
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```{r}
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library(readr)
|
||
APPs<-read_delim("Assentamento/app.txt",
|
||
"|", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)
|
||
str(APPs)
|
||
#APPs$area
|
||
```
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||
## Solos
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## Área de Reserva Legal
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Para calcular a área de cada informação vetorial, deve-se seguir os mesmos passos utilizados com os dados Raster, e, ao escolher a ferramenta de cálculo, ao invés de selecionar r.report, se seleciona **v.report**.
|
||
É importante ficar atento e definir um arquivo, com caminho conhecido e extensão .txt, para permitir sua importanção pelo R.
|
||
|
||
```{r}
|
||
library(readr)
|
||
soloAssts <- read_delim("data/soloAssts.txt",
|
||
"|", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)
|
||
|
||
View(soloAssts)
|
||
require(dplyr)
|
||
soloAssts1<-soloAssts%>%
|
||
mutate(Porcentagem = area/44466284*100)## area somada manualmente
|
||
soloAssts1%>% select(SBCS, area,Porcentagem)
|
||
```
|
||
|