====== Fernando Silvério Ribeiro ======

Mestrando em Ecologia, Laboratório de Diversidade e Conservação de Mamíferos, IB, USP


[[.:exec]]

===== Trabalho Final =====

**Proposta A** - Seleção aleatória de pontos de amostragem com restrições de distâncias

A partir de uma matriz contendo todos os possíveis pontos de amostragem de uma área com suas respectivas coordenadas geográficas, a função pretende selecionar aleatoriamente um determinado número de pontos que estejam localizados a, no mínimo, uma determinada distância entre eles. Além disso, caso o usuário acrescente informações à matriz, como o estrato a que os pontos pertencem e um valor para este estrato, como por exemplo sua área, a função será capaz de realizar uma seleção alocando a quantidade de pontos proporcionalmente ao valor de cada estrato.
Os argumentos da função serão o número de pontos a ser sorteado, a distância mínima entre pontos e se a seleção será estratificada ou não.

**Proposta B** - Padrões temporais de atividade

Em trabalhos com armadilhas fotográficas, além de dados de presença/ausência por sítio, também é possível obter dados sobre o padrão de atividade temporal das espécies. A partir de uma matriz contendo os sítios das câmeras, as espécies e o horário de registro de cada fotografia, a função pretende construir gráficos que demonstrem esses padrões e que sejam facilmente comparáveis entre espécies, ou seja, os gráficos devem apresentar o padrão de atividade a partir de valores proporcionais. Nos argumentos, além da escolha da espécie, o usuário terá a opção de que a função retorne o padrão geral da espécie (incluindo todos os registros) ou o padrão para diferentes sítios (ou conjuntos de sítios).

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Fernando, achei sua proposta A bem interessante, mas vale notar que o usuário tem que fornecer as coordenadas dos pontos amostrais de alguma forma certo? Lembre-se de especificar no HELP o formato em que essas coordenadas tem que ser passadas pra função.

A proposta B achei um pouco mais fraca, se você for perseguir esse plano acho que vale a pena permitir que o uruário escolha mais de uma espécie de cada vez e talvez incluir algum tipo de comparação "não gráfica" entre diferentes espécies. Se o horário em que a espécie tem atividade for importante, será que vale a pena partir pra estatística circular? (Não quero complicar sua vida, é só uma sugestão, caso você ache isso emocionante dê uma olhada no pacote circular.).

----//[[danilomuniz@usp.br| Danilo G. Muniz]]//
</WRAP>

**Final: proposta A** 

<code> #Cria uma função que faz sorteios aleatórios de pontos de amostragem com distâncias mínimas entre esses pontos. 
#O sorteio pode ser estratificado ou não
sortptos <- function (x, n=10, dist=10, estratificado=FALSE)
{
#cria uma função semelhante a anterior, com a finalidade de aplicá-la diretamente ao data frame (caso o sorteio
#não seja estratificado, ou a subsets do data frame (em caso de sorteio estratificado)
func <- function (x, m=n, d=dist)
           {
#carrega o pacote sp, necessário para o cálculo de distância a partir de coordenadas
#pensei em criar uma função para este cálculo (por trigonometria), mas os resultados tinham um pequeno erro 
#(devido a curvatura da terra) que não consegui corrigir             
             library("sp")
#cria uma matriz de distâncias (em kms) entre todos os pontos            
             mat.dist=spDists(as.matrix(x[,2:3]),longlat=TRUE)
#cria um vetor para guardar os pontos sorteados que respeitem a distância mínima. O vetor é grande de modo a 
#garantir que muitos pontos sejam testados.         
             resultado=rep(NA,nrow(mat.dist))
#cria um vetor de tamanho igual ao acima, para guardar todos os pontos sorteados (incluindo os que não 
#respeitam a distância mínima)
#necessário criar dois vetores para facilitar o teste de distância           
             pre.sort=rep(NA,nrow(mat.dist))
#sorteia o primeiro ponto entre todos os possíveis e o guarda no vetor de resultados
             resultado[1]=sample(1:nrow(mat.dist),1)
#guarda o primeiro ponto no vetor pre.sort
             pre.sort[1]=resultado[1]
#cria um loop que gera os próximos sorteios
             for (i in 2:nrow(mat.dist))                                                          
            {
#guarda no vetor pre.sort todos os outros pontos sorteados
             pre.sort[i]=sample(1:nrow(mat.dist),1)
#um teste lógico que compara as distâncias entre os pontos sorteados (vetor pre.sort) e os que foram realmente 
#escolhidos (vetor resultado)
#caso o ponto fique igual ou maior que a distância escolhida...                                         
             if (sum(mat.dist[pre.sort[i],c(resultado[1:(i-1)])]<d)==0)                            
            {
#o ponto é guardado no vetor resultado
             resultado[i]=pre.sort[i] 
            }
#caso o ponto fique mais próximo que a distância definida de pelo menos um dos pontos do vetor resultado...
             else
            {
#o elemento correspondente no vetor resultado recebe o valor 0
             resultado[i]=0
            }
            }
#a função retorna o data frame de dados indexado pelos m primeiro valores do vetor resultado que não são 0 
             return(x[resultado[resultado!=0][1:m],])
           }
#se o usuário não escolher um sorteio estratificado...
           if (estratificado==FALSE)
           {
#aplica-se a função nos dados selecionados
            return(func(x))
           }
#se o usuário escolher um sorteio estratificado...
            if (estratificado==TRUE)
            {
#iniciam-se os passos para calcular a proporção de pontos por estrato
#cria um vetor com os estratos existentes
             estratos=c(unique(x[,4]))
#cria um vetor com o valor de cada estrato
             v.val.est=c(unique(x[,5]))
#cria um loop para aplicar a função uma vez em cada estrato
             for (j in 1:length(estratos))
             {
#cada estrato é representado por um subset dos  pontos totais
#o número de pontos por estrato é definido pela proporção do valor do estrato
#em relação a soma dos valores de todos estratos
             result=func(subset(x,x[,4]==j),m=round(v.val.est[j]/sum(v.val.est)*n))
#como o resultado do sorteio em cada subset é um passo do loop, usa-se a função print para
#aparecer no console todos os resultados
             print(result)
             }
            }
           } </code>

**Help**

<code> sortptos                package:nenhum                R Documentation

Sorteia pontos amostrais aleatoriamente, de maneira estratificada ou não.

Description:

A partir de um data frame com coordenadas de pontos, a função sorteia aleatoriamente pontos amostrais, 
com distâncias mínimas entre eles. Caso os pontos pertençam a diferentes estratos, a função sorteia pontos
em cada estrato proporcionais ao seu valor. A função utiliza o pacote sp.


Usage:

sortptos  (x, n=10, dist=10, estratificado=FALSE)

Arguments:

x                    Data.frame com todos os pontos para sorteio e suas respectivas coordenadas. 
                     Deve ter pelo menos 3 colunas, sendo a primeira a identificação de cada ponto, 
                     a segunda a longitude e a terceira a latitude. Em caso de sorteio estratificado 
                     o data.frame deve ter mais 2 colunas, a quarta sendo o número do estrato ao qual 
                     o ponto pertence e a quinta o valor deste estrato

n                    Valor numérico: número de pontos que será sorteado

dist                 Valor numérico: distância mínima (em kms) entre os pontos a serem sorteados

estratificado        Lógico. Se "TRUE" a função realizará o sorteio estratificado. Se "FALSE" o 
                     sorteio não levará em conta os estratos.


Details:

Necessário ter o pacote sp.


Value:

A função retornará um subconjunto do data.frame (x) contendo os n pontos escolhidos.
Caso não seja possível completar os n pontos, os faltantes serão preenchidos com NAs.


Author(s):

Fernando Silvério Ribeiro
fernando.silverio.ribeiro@usp.br


Examples:

sortptos(tabela.pontos)

sortptos(tabela.pontos, x=20, dist=5, estratificado=TRUE)
 </code>

Arquivos:

arquivo csv com 500 pontos na Paraíba (retirado da internet){{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:fernando.silverio.ribeiro:pontos_interesse.csv|}}

script adicionando mais 2 colunas ao arquivo anterior (estratos e valores) para uma seleção estratificada
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:fernando.silverio.ribeiro:criar_dataframe_est.r|}}

script com código da função
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:fernando.silverio.ribeiro:script_funcao.r|}}