Uma das partes mais importantes de qualquer projeto de restauração é escolher o protocolo de plantio e então, de forma árdua, pensar na melhor maneira de dispor as mudas das espécies disponíveis na área de plantio. A função busca automatizar esse processo seguindo um protocolo bastante utilizado que determina que o plantio ocorra em linhas igualmente espaçadas e que linhas de plantio com espécies pioneiras devem ser intercaladas com linhas com espécies não pioneiras (Figura ilustrativa), e indivíduos da mesma espécie devem preferencialmente não ser plantados lado a lado. Além disso, o protocolo escolhido estabelece margens de plantio em relação às bordas reais da área a ser restaurada (margens de 1 metro para a dimensão paralela às linhas de plantio e margens de 1,5 metro para a dimensão perpendicular às linhas de plantio).

restaurar                package: -	                R Documentation

Mapa de plantio para restauração ecológica

Description:

A partir de uma lista de espécies classificadas por grupo sucessional e
das dimensões da área a ser restaurada, sugere um mapa de plantio de mudas
intercalando linhas de plantio de espécies pioneiras com linhas de não
pioneiras, e em cada linha de plantio evita que indivíduos da mesma espécie
fiquem próximos.

Usage:

restaurar(lista, dim = c(y,x), matriz = FALSE, cex.spp = 0.5, cex.r = 0.5)

Arguments:

lista		Dataframe com duas colunas: primeira com o nome das espécies e 
                segunda com a classificação sucessional das espécies.

dim		Vetor numérico com duas posições (dimensões da área de plantio):			
                primeira com tamanho da dimensão 1 (paralela às linhas de plantio
                e equivalente ao eixo y no mapa de plantio) e segunda com o 
                tamanho da dimensão 2 (perpendicular às linhas de plantio e 
                equivalente ao eixo x no mapa de plantio).

matriz		Um valor lógico indicando se a matriz de posições das mudas no 			
                mapa de plantio deve ser retornada também.

cex.spp		Um valor numérico indicando o tamanho dos rótulos que representam 			
                as mudas das espécies no mapa; o padrão é 0.5.

cex.r		Um valor numérico indicando o tamanho dos rótulos que representam 			
                cada linha de plantio no mapa (ou rocamboles); o padrão é 0.5.

Details:

As dimensões da área de plantio devem ser fornecidas em metros.

Alguns 	conjuntos de dados podem exigir valores de cex.spp e cex.r menores que 0.5 
para uma melhor visualização do mapa de plantio.

Para uma melhor visualização do mapa de plantio gerado, amplie a janela gráfica ao 
máximo.

Value:

A função retorna um gráfico e uma lista. 

O gráfico representa o mapa de plantio, com a primeira dimensão em metros da área a
ser restaurada no eixo y e a segunda dimensão, também em metros, no eixo x. Rótulos
numéricos representam as mudas de cada espécie, sendo que as mudas estão colocadas a
cada 2 metros dentro de cada linha de plantio. As linhas de plantio distam 3 metros
umas das outras e são indicadas por rótulos que identifiquem os respectivos rocamboles
(R1, R2, etc.) na margem superior do gráfico. O mapa gerado já contém as margens do
plantio, fixadas em pelo menos 1 metro para a primeira dimensão (margens superior e 
inferior), e em pelo menos 1.5 metros para a segunda dimensão (margens esquerda e 
direita). As linhas de plantio plotadas NUNCA ultrapassam essas margens, mesmo se 
houver espaço na área para incluir mais uma linha de plantio às custas de diminuir as
margens direita e/ou esquerda.

A lista contém os seguintes componentes:

comp1 : Uma matriz representando as posições das espécies na área de plantio. 	 	 
        Este componente só é retornado se o argumento ’matriz’ for verdadeiro.

comp2 : Um data.frame contendo a quantidade necessária de mudas por espécie e os        	 
        respectivos códigos de cada espécie no mapa de plantio.

comp3 : Um data.frame contendo a quantidade necessária de mudas por grupo 		 	 
        sucessional e o total de mudas.

Warning:

A função é interrompida, gerando mensagens de erros, se o primeiro objeto não for um 
data.frame, se o segundo objeto não foi inserido e se o segundo objeto não for um 
vetor numérico com tamanho 2. Outra mensagem de erro diz respeito ao número de espécies
fornecido não caber na área desejada, o que deve ocorrer apenas se o segundo objeto 
conter valores muito pequenos ou se a lista de espécies for muito grande para a 
área fornecida.

Notes:

Para uma melhor visualização de matrizes de grandes conjuntos de dados, atribua a 
função a um objeto e use o comando ‘View(objeto[[1]])’.

Para certos tamanhos de área, o número de linhas de plantio será ímpar, resultando em 
uma diferença no número de mudas necessárias para cada grupo sucessional. Nesse caso, 
o grupo sucessional que aparecer primeiro na lista de espécies será aquele com maior 
número de mudas (acréscimo proporcional ao tamanho de uma linha de plantio) e o que 
ocupará a primeira e a última linha de plantio. Assim, caso deseje escolher o 
predomínio de um grupo sucessional, altere a ordem das espécies no objeto de entrada 
do argumento ‘lista’, começando por uma espécie qualquer do grupo sucessional que se 
quer ter indivíduos em maior quantidade.

Para áreas de plantio muito grandes (acima de 400x400m ou 15 ha, por ex.), recomenda-se
usar a função por módulos de plantio (de tamanho até 300x300m ou 10 ha aproximadamente 
com cex.spp=0.25 e cex.r=0.25), ao invés de para a área total, para gerar gráficos 
(e matrizes) com melhor visualização.

Caso deseje seguir protocolos de restauração com outras distâncias entre linhas de 
plantio e entre mudas, mas com a mesma intercalação de grupo sucessional pelas linhas 
de plantio, use a matriz de posições para pensar um mapa que melhor lhe atenda.

Author(s):

Rodolfo Liporoni Dias
rld@usp.br

São Paulo, 15 de maio de 2016

References:

-Siqueira, LP (2002). Monitoramento de áreas restauradas no interior do estado de São 
      Paulo, Brasil. Dissertação de mestrado, Esalq-USP.
-Varanda, et al. (1998). Implantação da floresta do campus em Ribeirão Preto. Projeto 
      da Prefeitura do Campus Administrativo de Ribeirão Preto, Universidade de São 
      Paulo, Ribeirão Preto, 31p.
-Varanda et al. (2011).Projeto de recuperação de parte do Banco Genético da Floresta 
      da USP-RP. Disponível em: http://www.sga.usp.br/wp-content/uploads/21.pdf

See Also:

As seguintes funções podem ser úteis para entender os objetos de saída: matrix(), 
aggregate(), plot().

Examples:

## Criando uma lista de 52 espécies com maior presença de um grupo sucessional:
spp<-sample(c(sample(letters,size=26),sample(LETTERS,size=26)),size=52) # cria uma 
# lista de espécies representadas por letras aleatórias
grsuc<-sample(c("Pioneira","Nao pioneira"),size=52,replace=TRUE) # cria um vetor 
# aleatório com dois grupos sucessionais do mesmo tamanho que a lista de espécies
lista<-data.frame(spp,grsuc) # junta esses vetores num data.frame (objeto de entrada 1)
## Aplicando a função para restaurar áreas de diferentes dimensões:
restaurar(lista,dim=c(80,60),matriz=TRUE) # área de 0.5 ha, pouco realista, só para
# rodar rápido a função
restaurar(lista,dim=c(158,300),matriz=TRUE,cex.r = 0.25) # área de 4.74 ha
restaurar(lista,dim=c(143.3,264.7),matriz=TRUE,cex.r = 0.35) # área de 3.8 ha 
# com dimensões sendo números não inteiros
restaurar(lista,dim=c(13.3,14.7),matriz=TRUE) # exemplo de tamanho de área onde 
# existem mais espécies do que cabem na área (de forma que se plante pelo menos um 
# indivíduo por espécie) - retorna mensagem de erro
restaurar(lista,dim=c(75,370),matriz = FALSE,cex.spp = 0.5, cex.r = 0.25)
restaurar(lista,dim=c(50,300),matriz = FALSE,cex.spp = 0.4, cex.r = 0.25)

############################# Funcao Restaurar ###############################
###################### Rodolfo Liporoni Dias / rld@usp.br ####################

# Uma funcao que sugere um mapa de plantio para restauracao ecologica a partir de uma lista de especies com duas classificacoes sucessionais (pioneiras e nao pioneiras), intercalando as linhas de plantio por grupo sucessional, e dentro de cada linha colocando mudas das especies de forma que individuos da mesma especie nao fiquem proximos. Alem disso, mostra uma matriz (se o argumento 'matriz' for verdadeiro) que representa as posicoes das mudas ao longo de cada linha de plantio; as linhas de plantio (colunas da matriz) sao formados por rocamboles de mudas provenientes do viveiro. Os argumentos 'cex.spp' e 'cex.r' escolhem o tamanho de parametros graficos (ver help da funcao para detalhes).

restaurar<-function(lista,dim=c(y,x),matriz=FALSE,cex.spp=0.5,cex.r=0.5) # atribui ao objeto 'restaurar' a classe 'function', que tera como argumentos os objetos dentro dos parenteses, com os respectivos valores padroes (default) apos o simbolo = (quando especificados)
{ # abre codigo da funcao
### Parte 1: Verificando se o usuario entrou com os argumentos de forma correta
# 1.1. Conferindo se o primeiro objeto de entrada e um data.frame. Se nao for, para a funcao e exige a mensagem de erro especificada:
if(class(lista)!="data.frame") # se a classe do objeto 'lista' do primeiro argumento nao for um data.frame
{
  stop("\n Argumento 'lista' precisa conter um data.frame.\n") # pare a funcao se a condicao acima for atendida, retornando a mensagem de erro entre as aspas, que tem quebras de linha antes e depois (simbolizadas por '\n')
}
# 1.2. Conferindo se o segundo objeto de entrada foi especificado. Se nao foi, para a funcao e exige a mensagem de erro especificada:
if(missing(dim)) # se o objeto 'dim' do segundo argumento estiver faltando na entrada da funcao
{
  stop("\n As dimensoes da area de plantio nao foram fornecidas.\n") # pare a funcao se a condicao acima for atendida, retornando a mensagem de erro entre as aspas, que tem quebras de linha antes e depois (simbolizadas por '\n')
}
# 1.3. Conferindo se o segundo objeto de entrada e um vetor da classe "numeric". Se nao for, para a funcao e exige a mensagem de erro especificada:
if(class(dim)!="numeric") # se a classe do objeto 'dim' do segundo argumento nao for 'numeric'
{
  stop("\n Argumento 'dim' precisa conter um vetor numerico.\n") # pare a funcao se a condicao acima for atendida, retornando a mensagem de erro entre as aspas, que tem quebras de linha antes e depois (simbolizadas por '\n')
}
# 1.4. Conferindo se o segundo objeto de entrada e um vetor de tamanho dois. Se nao for, para a funcao e exige a mensagem de erro especificada: 
if(length(dim)!=2) # se o comprimento do objeto 'dim' do segundo argumento nao for igual a dois
{
  stop("\n Argumento 'dim' precisa conter um vetor com duas posicoes.\n") # pare a funcao se a condicao acima for atendida, retornando a mensagem de erro entre as aspas, que tem quebras de linha antes e depois (simbolizadas por '\n')
}
### Parte 2: Modificando o primeiro objeto de entrada
lista$ID<-1:length(lista[,1]) # cria uma terceira coluna (nomeada como ID) no objeto data.frame de entrada (lista) com um codigo numerico para cada especie, que vai de 1 ao numero de especies da lista (esse codigo visa facilitar a visualizacao das mudas de cada especie no mapa de plantio do grafico a ser gerado pela funcao mais adiante)
lista<-lista[,c(3,1,2)] # altera a ordem das colunas no data.frame de forma que a primeira coluna agora seja o codigo de cada especie, a segunda, o nome das especies e a terceira, o grupo sucessional a que pertencem
### Parte 3: Criando a matriz
# 3.1. Criando dois vetores com codigos de especies de cada grupo sucessional:
spp.p<-lista[lista[,3]==unique(lista[,3])[1],1] # cria um vetor (spp.p) com os codigos das especies (coluna 1 do objeto 'lista') que forem apenas da classe sucessional que aparece primeiro (posicao 1 do unique) na coluna do grupo sucessional (terceira coluna) do data.frame de entrada (por ex., P ou pioneira) - dessa foram, nao importa quais nomes o usuario da para as suas classes sucessionais no seu data.frame (se P, pioneira, Pioneira, pi, etc.)
spp.np<-lista[lista[,3]==unique(lista[,3])[2],1] # cria outro vetor (spp.np) com os codigos das especies que forem apenas da OUTRA classe sucessional, que ocupa a posicao 2 do unique da coluna do grupo sucessional do data.frame de entrada (por ex., NP ou nao pioneira)
# 3.2. Criando dois vetores para as dimensoes da area de plantio de acordo com o protocolo de restauracao escolhido, que estabelece uma distancia de 2 m entre mudas em cada linha de plantio, e uma distancia de 3 m entre linhas de plantio:
dim.intral<-dim[1]/2 # vetor para o eixo y do grafico; eh a primeira dimensao da area de plantio dividido por 2, portanto, equivale ao numero de mudas em cada linha de plantio; eh por onde caminhamos DENTRO das linhas de plantio (INTRA Linha)
dim.interl<-dim[2]/3 # vetor para o eixo eixo x do grafico; eh a segunda dimensao da area de planto dividido por 3, portanto, equivale ao numero de linhas de plantio; eh por onde caminhamos ENTRE as linhas de plantio (INTER Linhas)
# 3.3. Criando a matriz final para preencher com os codigos das especies depois:
mapa.f<-matrix(NA,nrow=floor(dim.intral),ncol=floor(dim.interl)) # cria uma matriz de NAs que simula a area de plantio, com numero de linhas equivalente ao numero de mudas que cabem em cada linha de plantio (posicoes da linha de plantio) e numero de colunas equivalente ao numero de linhas de plantio (rocamboles, no jargao dos restauradores); esses valores sao arredondados para o numero inteiro abaixo com o floor() para casos em que as dimensoes da area fornecidas pelo usuario nao resultarem em numeros inteiros para dim.intral e dim.interl. Por ex., se a segunda dimensao fornecida for 41 m, podemos colocar 13.67 linhas de plantio na area fornecida, o que nao e realista; nao podemos colocar 14, mas sim 13 linhas de plantio (por isso uso floor ao inves de round)
# 3.4. Testando se ha compatibilidade entre o numero de especies que se deseja plantar e o tamanho da area disponivel para restaurar:
if(length(lista[,2])>length(mapa.f)) # se o numero de especies for maior que o numero de posicoes (ou mudas) que cabem na area de plantio, de forma que nao possamos ter pelo menos um individuo de cada especie na area
{
  stop("\n Existem mais especies do que o tamanho da area permite plantar\n para ter pelo menos um individuo por especie.\n Tem certeza que colocou as dimensoes da area em metros?") # pare a funcao se a condicao acima for atendida, retornando a mensagem de erro entre as aspas, que tem quebras de linha antes e depois (simbolizadas por '\n')
}
# 3.5. Criando matrizes secundarias para cada grupo sucessional:
options(warn=-1) # desativa 'Warning messages' dos comandos a seguir, de modo que nao aparecam na saida da minha funcao, porque nao me importa se a matriz nao e do mesmo tamanho do vetor com o qual vou preenche-la
mapa.p<-matrix(spp.p,nrow=floor(dim.intral),ncol=ceiling(floor(dim.interl)/2)) # cria uma matriz (mapa.p) que representa metade da area (mesmo tamanho das linhas de plantio da matriz anterior, mas com metade do numero de linhas de plantio) preenchida com o vetor (spp.p) que contem apenas especies do primeiro grupo sucessional que aparece no objeto de entrada (por ex., pioneiras); nrow e ncol precisam de valores inteiros (por isso uso floor e ceiling) pelos mesmos motivos ja explicados anteriormente para preservar o realismo do numero (inteiro, nao quebrado) de mudas por linha de plantio e do numero (inteiro) de linhas de plantio; a diferenca aqui eh que o numero de colunas da matriz precisa ser arredondado para cima usando ceiling (explico porque a seguir)
mapa.np<-matrix(spp.np,nrow=floor(dim.intral),ncol=floor(floor(dim.interl)/2)) # cria uma outra matriz (mapa.np) que representa tambem metade da area (semelhante a anterior) preenchida com o vetor (spp.np) que contem apenas especies do OUTRO grupo sucessional (por ex., nao pioneiras); a diferenca aqui eh que o numero de colunas da matriz precisa ser arredondado para baixo usando floor, porque esta matriz (mapa.np) e a matriz anterior (mapa.p) precisam se complementar, de forma que a soma dos seus ncol seja igual ao numero de colunas da matriz final que criei primeiro (mapa.f), preservando o realismo tambem. Portanto, tive que fazer uma escolha de qual matriz ser maior: escolhi pela primeira (mapa.p), de forma que como efeito colateral teremos que para conjuntos de dados de entrada que resultem em numero impar de linhas de plantio, a primeira e a ultima linhas de plantio sera ocupada por especies do grupo sucessional que aparecer primeiro no data.frame do usuario (seja P ou NP, nao importa)! Nao tem como fugir desse efeito, que eh detalhado no help da funcao
options(warn=0) # reativa 'Warning messages'
# 3.6. Preenchendo a matriz final com as matrizes secundarias:
mapa.f[,seq(1,floor(dim.interl),by=2)]<-mapa.p # adiciona nas colunas IMPARES da matriz final todas as colunas (=linhas de plantio) do grupo sucessional que aparece primeiro no data.frame de entrada (por ex., pioneiras)
mapa.f[,seq(2,floor(dim.interl),by=2)]<-mapa.np # adiciona nas colunas PARES da matriz final todas as colunas (=linhas de plantio) do OUTRO grupo sucessional do data.frame de entrada (por ex., nao pioneiras)
colnames(mapa.f)<-paste("Rocambole",1:floor(dim.interl)) # renomeia as colunas da matriz final (=linhas de plantio) com o jargao dos restauradores, que eh chamar de rocambole o conjunto ordenado de mudas que sera plantado em cada linha de plantio
rownames(mapa.f)<-paste("Posicao",1:floor(dim.intral)) # renomeia as linhas da matriz final com as posicoes a ser ocupadas pelas mudas ao longo de cada linha de plantio
mapa.f # objeto de saida 1 esta pronto! Tenho uma matriz final representando a area de plantio, intercalando colunas (linhas de plantio) de P e NP, e dentro de cada linha de plantio ha uma sequencia de especies que nao se repete (so começa a repetir quando a lista de especie de um dado grupo sucessional acaba!)
### Parte 4: Contando quantas mudas o usuario precisara
# 4.1. Contando mudas por especie:
mudas<-as.data.frame(table(mapa.f)) # conta quantas mudas (posicoes) existem por especie na matriz final e transforma isso em um data.frame armazenado no objeto 'mudas'
mudas$spp<-lista[,2] # adiciona uma nova coluna nesse data.frame com o nome das especies como consta no objeto de entrada 1 ('lista')
mudas$grsuc<-lista[,3] # adiciona a coluna com os grupos sucessionais como consta no objeto de entrada 1
mudas<-mudas[,c(1,3,4,2)] # altera a ordem das colunas, de forma que o nome das especies fiquem na coluna 2, o grupo sucessional, na coluna 3 e por ultimo, na coluna 4, a contagem do numero de mudas
colnames(mudas)<-c("Codigo no mapa","Especie","Grupo sucessional","Mudas necessarias") # renomeia as colunas do data.frame conforme especificado pelo vetor de caracteres c()
mudas # objeto de saida 2 esta pronto! Tenho um data.frame indicando quantas mudas o usuario precisara para cada especie para restaurar a sua area
# 4.2. Contando mudas por grupo sucessional:
mudas.grsuc<-aggregate(mudas[,4],list(mudas[,3]),sum) # conta quantas mudas existem para cada grupo sucessional somando a coluna de mudas do objeto 'mudas' de acordo com a sua coluna de grupo sucessional, e guarda isso em um novo objeto
colnames(mudas.grsuc)<-c("Grupo sucessional","Mudas necessarias") # renomeia as colunas desse novo data.frame conforme especificado pelo vetor de caracteres c()
mudas.grsuc$TOTAL<-c((mudas.grsuc[1,2]+mudas.grsuc[2,2]),"") # acrescenta uma nova coluna com o total de mudas necessarias para restaurar a area desejada, que eh a soma do total de mudas por grupo sucessional; optei por guardar esse valor no mesmo data.frame, na terceira coluna, que contem na primeira linha o valor total de mudas, e na segunda linha um espacao vazio (representado neste codigo por "")
mudas.grsuc # objeto de saida 3 esta pronto! Tenho um data.frame indicando quantas mudas o usuario precisara para cada grupo sucessional e o total de mudas
### Parte 5: Criando o grafico (mapa de plantio)
# 5.1. Criando os eixos:
x<-seq(1.5,dim[2],by=3) # cria um vetor com uma sequencia numerica que ira representar as posicoes das linhas de plantio ao longo do eixo x (segunda dimensao da area de plantio); comeca com 1.5, porque essa eh a margem esquerda de plantio de acordo com o protocolo escolhido, e segue a intervalos de 3 m (argumento 'by'), que eh a distancia entre linhas de plantio
y<-seq(1,dim[1],by=2) # cria um vetor com uma sequencia numerica que ira representar as posicoes das mudas em cada linha de plantio ao longo do eixo y (primeira dimensao da area de plantio); comeca com 1, porque essa eh a margem inferior de plantio de acordo com o protocolo escolhido, e segue a intervalos de 2 m (argumento 'by'), que eh a distancia entre mudas em cada linha de plantio
x2<-x[1:dim.interl] # armazena as primeiras posicoes (de 1 ao numero maximo de linhas de plantio) do vetor x em um outro vetor (x2); esse vetor, portanto, contem as coordenadas do eixo x para cada linha de plantio, mas somente para as linhas de plantio que de fato cabem na area escolhida, respeitando as margens de plantio como manda o protocolo
y2<-y[1:dim.intral] # armazena as primeiras posicoes (de 1 ao numero maximo de posicoes em cada linha de plantio) do vetor y em um outro vetor (y2); esse vetor, portanto, contem as coordenadas do eixo y para cada muda na linha de plantio, mas somente para as posiceos da linha de plantio que de fato cabem na area escolhida, respeitando as margens de plantio como manda o protocolo (esses vetores seram usados mais adiante para montar o grafico)
# 5.2. Criando os pontos do grafico:
xy<-expand.grid(x2,y2) # cria um data.frame (xy) que contem as coordenadas x e y (que estao armazenadas nos vetores x2 e y2) para cada ponto do grafico onde uma muda devera ser posicionada
xy$spp<-as.vector(t(mapa.f)) # adiciona uma nova coluna (spp) nesse data.frame (xy) que contenha os codigos para cada especie na ordem de plantio como aparece na matriz final, de forma que cada ponto do grafico fique relacionado a um codigo; para tanto, preciso transpor a matriz final, invertendo o que eh coluna e o que eh linha da matriz e transformar isso em um vetor para ser a coluna spp do data.frame (preciso transpor porque o R le as matrizes por colunas, e eu quero que leia por linhas da matriz)
# 5.3. Plotando o grafico:
plot(xy[,1], # plota um grafico com as coordenadas x sendo a primeira coluna do data.frame xy
     xy[,2], # as coordenadas y sendo a segunda coluna do mesmo data.frame
     main="Mapa de plantio", # com esse titulo de grafico entre aspas
     xlab="Dimensão 2 (m)",ylab="Dimensão 1 (m)", # com esses nomes entre aspas para os eixos x e y, respectivamente
     xlim=c(min(x2),max(x2)),ylim=c(min(y2),max(y2)), # com eixos x e y com esses tamanhos (que vao do minimo do vetor x2 ao maximo do vetor x2 para o eixo x e o equivalente para o eixo y)
     xaxp=c(min(x2),max(x2),(floor(dim.interl)-1)), # com marcacoes do eixo x indo do valor minimo do vetor x2 ao valor maximo do vetor x2, e com numero de intervalos entre essas marcacoes que seja igual ao numero de linhas de plantio (dim.interl) arredondado para baixo menos 1 (porque para dado numero de linhas de plantio, o numero de intervalos entre elas sempre sera um valor menor)
     yaxp=c(min(y2),max(y2),(floor(dim.intral)-1)), # com marcacoes do eixo y seguindo a mesma logica do argumento anterior
     tcl=0.2, # com essas marcacoes do eixo ('tick marks') para dentro do grafico e com esse tamanho
     type="n") # e escolhendo que os pontos nao sejam desenhados no grafico! Isso porque a seguir vou escrever os codigos das especies no lugar dos pontos
#text(x=xy[,1],y=xy[,2],labels=xy[,3],cex=1,col=c("red","blue")) # ele entende assim: se o tamanho do vetor de cores não for múltiplo do número de colunas, ele pinta alternando cada item.
# 5.4. Adicionando os codigos de cada especie no lugar dos pontos do grafico:
text(x=xy[,1],y=xy[,2],labels=xy[,3],cex=cex.spp,col=rep(c("red","blue"),times=floor(dim.interl))[1:floor(dim.interl)]) # escreve um texto no grafico nas coordenadas x e y especificadas como as colunas 1 e 2 do data.frame xy, respectivamente, com os codigos armazenados na coluna 3 do mesmo data.frame (atraves do argumento 'labels'), com tamanho do texto igual ao argumento 'cex.spp' da funcao e nas cores vermelho e azul (de forma que todas os codigos de uma linha de plantio sejam de uma cor so, mas alternando as cores entre linhas de plantio); as cores sao especificadas dentro do argumento 'col' da seguinte maneira: um vetor com as duas cores eh repetido pelo numero de linhas de plantio (dim.interl), e se chama apenas as priemiras posicoes (de 1 ao dim.interl) desse vetor para pintar o texto que este comando cria; isso eh necessario porque se o numero de colunas for impar, mas o numero de cores do argumento 'col' for par, o R pinta os codigos em cores alternadas DENTRO de cada linha de plantio, e nao ENTRE linhas de plantio (como o desejado); portanto, o vetor de cores tem que ter o tamanho exato do numero de linhas de plantio para pintar do jeito que quero
# 5.5. Adicionando os rotulos para cada linha de plantio:
#mtext(paste("R",1:dim.interl),side=3,at=x[-1]) # indicando qual linha corresponde a qual rocambole (nomeando linhas de plantio)
mtext(paste("R",1:floor(dim.interl),sep=""),side=3,at=x2,cex=cex.r) # escreve um texto (R + um numero que identifique a linha de plantio) na margem superior do grafico, nas posicoes que seguem os valores do vetor x2 (portanto, alinhado com cada linha de plantio) e com tamanho do texto igual ao argumento 'cex.r' da funcao
# 5.6. Adicionado a legenda do grafico:
legend("bottomleft",inset=c(0,-0.2),legend=c(as.character(unique(lista[,3])[1]),as.character(unique(lista[,3])[2])),pch=16,col=c("red","blue"),bty="n",xpd=TRUE) # adiciona uma legenda na posicao inferior esquerda do grafico, mas do lado de fora das margens a distancias especificadas pelo argumento 'inset', com os textos igual ao nome de cada um dos grupos sucessionais como aparecem no data.frame do usuario (argumento 'legend'), com os simbolos da legenda sendo pontos preenchidos (pch=16) e nas cores vermelho e azul e sem uma borda na caixa da legenda (argumetno 'bty'); o argumento 'xpd' como verdadeiro indica que objetos desenhados fora da area do grafico (como eh o caso da minha legenda) serao visiveis
### Parte 6: Escolhendo objetos de saida
if(matriz==TRUE) # se o argumento 'matriz' for verdadeiro
{
  return(list(" Matriz de posicoes das especies na area de plantio"=mapa.f," Quantidade de mudas por especie"=mudas," Quantidade de mudas por grupo sucessional"=mudas.grsuc)) # retorna uma lista contendo 3 objetos: mapa.f (a matriz de posicoes), mudas (o data.frame com o numero de mudas por especie) e mudas.grsuc (o data.frame com o numero de mudas por grupo sucessional); cada objeto da lista e nomeado como especificado previamente entre as aspas
}
# Mas caso essa condicao nao seja atendida:
return(list(" Quantidade de mudas por especie"=mudas," Quantidade de mudas por grupo sucessional"=mudas.grsuc)) # retorna uma lista contendo 2 objetos: mudas (o data.frame com o numero de mudas por especie) e mudas.grsuc (o data.frame com o numero de mudas por grupo sucessional); cada objeto da lista e nomeado como especificado previamente entre as aspas
} # fecha o codigo da funcao
######################## FIM DO CODIGO DA FUNCAO #############################

Script da função

Script dos exemplos

Documentação da função

Lista de espécies para restaurar o Banco Genético da Floresta da USP-RP