Mapas con tmap

tmap

El primer problema que veo es con Cataluña, bueno me explico, la capa debía estar con otro código y no con UTF-8 por lo que la letra ñ, la ha lee mal, y por eso he tenido que arreglar esto antes de continuar.

    library(tmap)
    library(sf)
  # Leemos capa GIS
    autonomias <- st_read("../../static/capas/Comunidades autonomas.shp")

## Reading layer `Comunidades autonomas' from data source `C:\R\publicaciones\enrdados\static\capas\Comunidades autonomas.shp' using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 19 features and 3 fields
## geometry type:  MULTIPOLYGON
## dimension:      XY
## bbox:           xmin: -18.16122 ymin: 27.63779 xmax: 4.327785 ymax: 43.79238
## epsg (SRID):    NA
## proj4string:    +proj=longlat +ellps=GRS80 +no_defs

    #head(autonomias)
  
  # extraemos solo la tabla de datos
    tabla_auto<-st_set_geometry(autonomias,NULL)
    head(tabla_auto,8)

##   COD_CCAA                                NOML_CCAA           NOM_CCAA
## 1       01          COMUNIDAD AUTONOMA DE ANDALUCIA          ANDALUCIA
## 2       02             COMUNIDAD AUTONOMA DE ARAGON             ARAGON
## 3       03  COMUNIDAD AUTONOMA DE LAS ILLES BALEARS           BALEARES
## 4       04           COMUNIDAD AUTONOMA DE CANARIAS           CANARIAS
## 5       05          COMUNIDAD AUTONOMA DE CANTABRIA          CANTABRIA
## 6       06 COMUNIDAD AUTONOMA DE CASTILLA-LA MANCHA CASTILLA-LA MANCHA
## 7       07             COMUNIDAD DE CASTILLA Y LEON      CASTILLA-LEON
## 8       08        COMUNIDAD AUTONOMA DE CATALU<d1>A        CATALU<d1>A

  #tabla_auto[which(tabla_auto[,3] == "CATALU\xd1A")] <- "CATALU&ntildeA"
    levels(tabla_auto[,3])[9]<-"CATALUÑA"
    levels(tabla_auto[,2])[8]<-"COMUNIDAD AUTONOMA DE CATALUÑA"
  
  # lo convierto en capa sf de nuevo
    auton1<-st_sf(tabla_auto,st_geometry(autonomias))

Una vez solucionado el asunto con Cataluña (jeje), tenemos una capa sf con objetos geométricos y otros de base de datos.

Solo por curiosidad podemos ver que la mayoría de las CCAA son objetos gráficos multipolygon anillados, es decir complejos.

# qué CCAA tienen mas de un poligono en anillo
    w <- which(sapply(st_geometry(autonomias), length) > 1)
    #plot(autonomias[w,1])
    w

##  [1]  1  2  3  4  5  6  8  9 11 12 15 16 17 18 19

Para pintar un mapa con tmap es como en ggplot, la fucnión principal es tm_shape() y se añaden con + los siguentes objetos por capas al dibujo. tm_fill() añade un fondo, tm_borders(), los bordes, tm_polygon() las dos cosas anteriores a la vez.. y así. Las escalas son otro objeto más tm_scale_bar(), la felcha de norte otro tm_compass(). Para añadir una capa de texto tm_text.

# Pintamos la capa de ccaa
tm_shape(auton1) +
  tm_fill() 

tm_shape(auton1) +
  tm_borders() 

tm_shape(auton1) +
   tm_polygons(col = "COD_CCAA", palette = "BuGn")

tm_shape(auton1) +
   tm_polygons(col = "NOM_CCAA")

# mapa completo
tm_shape(auton1) +
    tm_polygons(col = "NOM_CCAA")+
    tm_compass(type = "8star", position = c("left", "top")) +
    tm_scale_bar(breaks = c(0, 100, 400), size = 2)+
    tm_layout(title = "España")+
    tm_layout(bg.color = "lightblue")+
    tm_layout(frame = FALSE)+
    tm_text("NOM_CCAA", size="AREA", scale=1.5)

#    +tm_style("bw")
    
library(dplyr)
    # todas las CCAA menos Canarias    
    canarias<-autonomias %>% select(COD_CCAA)%>% filter(COD_CCAA=="04")
    
    c1<-st_cast(canarias,"POLYGON")
    #Seleccionamos solo las 7 islas o polígonos más grandes
    islas_principales<-c1[[2]][1:7]
    # calculamos el área
    area<-unclass(st_area(islas_principales))
    
    #convertimos de nuevo en sf pues era sfc
    islas_principales<-st_sf(islas_principales)
      class(islas_principales)

## [1] "sf"         "data.frame"

      # añadimos el area
      islas_principales$area<-area
    
    #pintamos los mapas
      tm_shape(islas_principales) +
            tm_fill("area") +tm_borders()

    #almacenamos un mapa de canarias
        cana<-tm_shape(canarias) +
            tm_fill() +tm_borders()
    # calculamos un buffer de as islas
    mar<-st_union(canarias) %>% st_buffer(0.1) #%>% st_cast(to = "LINESTRING")
    # Pinto esto junto     
    cana + tm_shape(mar) + tm_borders(col="blue",lty = 2) 

Juntar varios mapas

Una opcion interesante es que se pueden juntar mapas, por ejemplo acercar Canarias para que no salga tanto mar:

  #seleciono too menos canarias
      peninsula<-auton1 %>% select(COD_CCAA,NOM_CCAA)%>% filter(COD_CCAA!="04")
  # creo un mapa de la peninsula etc..
      pen_map<-tm_shape(peninsula)+tm_polygons() + 
                  tm_layout(title = "España", frame = TRUE, bg.color = "lightblue")
  # creo un mapa de Canarias    
      canarias_map<-tm_shape(canarias) +
          tm_fill() +tm_borders()+
          tm_layout(title = "Canarias", frame = TRUE, bg.color = "lightblue")#+
          #tm_scale_bar(breaks = c(0, 50, 200), size = 1)
  
  # junto los dos    
      pen_map
      print(canarias_map, vp = grid::viewport(0.75, 0.12, width = 0.25, height = 0.18))

Modo interactivo

Otra opcion es el modo interactivo que se activa con tmap_mode(), o la función qtm() que simula el funcionamiento d qplot.

  # cambiamos el modo
    tmap_mode("view")
  # pintamos
    tm_basemap("Stamen.Watercolor") +
    tm_shape(islas_principales) +tm_fill("area",alpha = 0.5,palette = "YlOrBr")+ 
    tm_tiles("Stamen.TonerLabels")

  # volvemos a estatico
    tmap_mode("plot")
  # con la llamada qtm
    qtm(islas_principales,"area",fill.pallete = "RdYlGn")