R documentation

RoLA – Roadkill Landscape Analysis 

Description:
Gera um data.frame com as frequências relativas –em porcentagem-  de uso do solo dentro de um buffer de tamanho e ponto central determinado pelo usuário;

Usage:

       RoLA(landscape.data"raster.tif", lat=y, long = x, buffer.radius=4000, map.graph = TRUE, pie.graph = FALSE)



Arguments:

        landscape.data: um arquivo/mapa do tipo raster (formato .tif) contendo os valores de uso do solo na região 
        de estudo;

        lat: um objeto numérico ou vetor contendo a(s) latitude(s) do(s) ponto(s) a ser(em) utilizado(s) - em GRAUS 
        DECIMAIS;

        long: um objeto numérico ou vetor contedo a(s) longitude(s) do(s) ponto(S) a ser(em) utilizado(s) - em 
        GRAUS DECIMAIS;

        buffer.radius: tamanho – em metros – do raio do buffer a ser gerado à partir do(s) ponto(s) central(is);
        map.graph: default=TRUE – argumento lógico TRUE/FALSE, determina se a saída será acompanhada de um mapa da 
        região com os usos do solo;

        pie.graph: default=FALSE – argumento lógico TRUE/FALSE, determina se a saída será acompanhada de uma 
        gráfico tipo pizza com as porcentagens relativas de cada uso dentro do buffer; 




Details: 

       O buffer será gerado no tamanho informado à partir do(s) ponto(s) dado(s), nas coordenadas ordenadas de 
       latitude e longitude. O arquivo raster será a base da informação do uso do solo, fornecido pelo usuário. A 
       saída é um data.frame com as frequências relativas de cada valor presente no arquivo raster fornecido, deste 
       modo o usuário deve conhecer o significado de cada valor de seu arquivo raster. 

       O argumento map.graph = TRUE gera um mapa, com um círculo de raio igual ao buffer.size com todos os usos 
       presentes dentro dessa área e uma legenda; 

       O argumento pie.graph = TRUE gera um gráfico de pizza, com as porcentagens relativas de cada uso dentro do 
       buffer;
       
       As cores de cada uso no mapa e no gráfico de pizza, são equivalentes entre si. 



Value:

      *Um data.frame contendo na primeira coluna um ID numérico; na segunda coluna a latitude do ponto; na terceira 
       coluna a longitude do ponto; à partir da quarta coluna a porcentagem relativa do uso do solo obtida à partir 
       do arquivo raster fornecido;

       *Caso o argumento map.graph seja verdadeiro, gera um mapa, delimitado pelo buffer, contendo os usos do solo, 
       com legenda e referência geográfica;

       *Caso o argumento pie.graph seja verdadeiro, gera um gráfico de pizza com as porcentagens relativas de cada 
       uso;



Warning:

      Para o funcionamento adequado da função é necessário ter instalado os pacotes “sp” e “raster”;

      Todos os pontos de coordenadas geográficas devem ser fornecidos em GRAUS DECIMAIS;

      Garanta que seus pontos de coordenadas se sobrepõem à mesma região que o raster que você forneceu; 

      Arquivos raster são arquivos pesados, sua função pode demorar para rodar, aguarde o R terminar o 
      processamento!



Author(s):
	Douglas W. Cirno douglaswcirino@hotmail.com



See also:

       SatialPoints, mask, crop, buffer



Examples:

       #para os arquivos de raster disponíveis no link:

       Ex. 1 – Atropelamento no Rodoanel de SP:
       
       # RoLA(landscape.data="SP_2017.tif", lat=-23.805440, long=-46.694391, buffer.radius=2500, map.graph = TRUE, 
       pie.graph = TRUE)


       Ex. 2 – Atropelamentos no MS:

       #lat1<- c(-20.28403, -20.19575, -20.13389, -20.45842, -20.5501, -20.6926, -21.1363, -21.42647)
       #long1<- c(-56.302455, -56.44354, -56.67615, -55.2395, -55.5366, -55.7840, -55.8203, -56.46465)

       #RoLA(landscape.data="MS_2016.tif", lat=c(lat1), long=c(long2), buffer.radius=2260)


       #Ex. 3 – APPS de nascentes de Itu-SP (Mapa FBDS – resolution:5m)

       #nasc_lat = c(-23.273701, -23.254287, -23.272466, -23.355888, -23.353230, -23.317253, -23.258457) 
       #nasc_long = c( -47.269918, -47.252207, -47.359948, -47.414180, -47.358264, -47.415235,  -47.366648)

       #APP_ITU<- RoLA ("Itu_WGS84.tif", lat = c(nasc_lat), long = c(nasc_long), 100, map.graph = T, pie.graph = T)


       #Ex. 4 – APPS de nascentes de Itu-SP (Mapa MApBiomas - resolution:30m)

       #nasc_lat = c(-23.273701, -23.254287, -23.272466, -23.355888, -23.353230, -23.317253, -23.258457) 
       #nasc_long = c( -47.269918, -47.252207, -47.359948, -47.414180, -47.358264, -47.415235,  -47.366648)

       #APP_ITU<- RoLA ("ITU_2017.tif", lat = c(nasc_lat), long = c(nasc_long), 500, map.graph = F, pie.graph = T)