Aula ministrada no contexto da disciplina SER301 - Análise Espacial de Dados Geográficos do curso de pós-graduação em Sensoriamento Remoto no INPE.

Transcrição

1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais(INPE) Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação(MCTI) São José dos Campos, SP 26/Set/2012. Aula ministrada no contexto da disciplina SER301 - Análise Espacial de Dados Geográficos do curso de pós-graduação em Sensoriamento Remoto no INPE. Introduçãoao Marcio Pupin Mello mello@dsr.inpe.br

2 Sumário Sobre o R Conhecendo o R Sobre os pacotes Manipulando objetos Conjuntos de dados Criando funções

3 Sobre o R Software LIVRE!!! Não é apenas estatístico Ambiente R R (Development) Core Team

4 Conhencedo o R Comprehensive R Archive Network

5 Sobre os pacotes Várias funções, comandos e dados agrupados base default Outras CRAN Packages

6 Sobre os pacotes Alguns comandos úteis > library() ver instaladas > search() ou loadednamespaces() ver carregadas > library(nome) ou require(nome) carrega a biblioteca NOME > install.packages("nome") instala (via web) a biblioteca NOME > update.packages("nome") atualiza a biblioteca NOME

7 Iniciando Tela inicial Fonte: R Development Core Team (2011).

8 Iniciando Símbolos ou comandos importantes Fonte: Peternelli e Mello (2011), pag. 19.

9 Iniciando Help me!!! Fonte: Peternelli e Mello (2011), pag. 21.

10 Manipulando Objetos Criar Nomes dos objetos iniciados com uma letra MAIÚSCULAS & minúsculas Listar Remover Um Todos

11 Atributos dos Objetos Tipo > mode() ou typeof() numérico caractere complexo lógico Tamanho > length() numeral

12 Salvar ou abrir arquivos Workspace.Rdata History.Rhistory Script.R.txt

13 Atributos dos Objetos Fonte: Peternelli e Mello (2011), pag. 26.

14 Criando um conjunto de dados > data.frame() nota ~ N(70,20 2 )

15 Estatística Descritiva Medidas de posição Média Mediana Moda Quantil Medidas de dispersão Variância Desvio Padrão Correlação e Covariância Salvar Descritiva Distribuições ANOVA Regressão Espacial

16 Criando Funções > if() > while() > for() & >= ==!=

17 > read.table() Importando dados

18 rgdal GeoTiff ler >readgdal("file") -> nome >GDAL.open("file") -> conexao desenhar >displaydataset(conexao) escrever >writegdal() writegdal(nome,fname="name.tif",drivername="gtiff",type="float32",mvflag=nan,options="tfw=yes",copy_drivername="gtiff")

19 Aplicações do R

20 Aplicações do R

21 Aplicações do R DOI: /TGRS

22 Distrib. de Probabilidade Fonte: Peternelli e Mello (2011), pag

23 Distrib. de Probabilidade r p d q gera números (pseudo-)aleatórios função de probabilidade função densidade de probabilidade função de percentis

24 Livro de Introdução ao R Clique na aba Conhecendo o R Peternelli e Mello (2011)

25 Regressão Linear Linear Quadrático Cúbico... Kutner et al. (2005)

26 Espacial Pacotes sp Pebesma & Bivand (2005) rgdal Keitt et al. (2010) Bivand et al. (2008)

27 Referências Citadas BIVAND, R.S.; PEBESMA, E.J.; GÓMEZ-RUBIO, V. Applied spatial data analysis with R. New York, USA: Springer, p. KEITT, T.H.; BIVAND, R.; PEBESMA, E.; ROWLINGSON, B. rgdal: Bindings for the Geospatial Data Abstraction Library R package version Disponível em: < Acesso em: 12 Mar KUTNER, M.H.; NACHTSHEIM, C.J.; NETER, J.; LI, W. Applied linear statistical models, 5 ed. New York, USA: McGraw-Hill, p. MELLO, M.P.; VIEIRA, C.A.O.; RUDORFF, B.F.T.; APLIN, P.; SANTOS, R.D.C.; AGUIAR, D.A.; STARS: A new method for multitemporal remote sensing. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, v. 51, n. 4. (special issue: Analysis of Multitemporal Remote Sensing Data). DOI /TGRS (in press). MELLO, M.P.; RUDORFF, B.F.T.; ADAMI, M.; RIZZI, R.; AGUIAR, D.A.; GUSSO, A.; FONSECA, L.M.G. A simplified Bayesian Network to map soybean plantations. In: Proceedings of the 2010 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2010). Honolulu, HI, EUA: IEEE; p Jul., MELLO, M.P.; RUDORFF, B.F.T.; ADAMI, M.; AGUIAR, D.A. An R implementation for Bayesian networks applied to spatial data. Procedia Environmental Sciences, v. 7, p (special issue: Spatial Statistics 2011: Mapping Global Change). PEBESMA, E.J.; BIVAND, R.S. Classes and methods for spatial data in R. R News, v. 5, n. 2, p. 9-13, Disponível em: < Acesso em: 06 Out PETERNELLI, L.A.; MELLO, M.P. Conhecendo o R: uma visão estatística. Viçosa, MG, Brasil: Editora UFV, p. R DEVELOPMENT CORE TEAM. R: a language and environment for statistical computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing Disponível em: < Acesso em: 11 Ago