11 Mapa coroplético interativo

A visualização interativa de mapas por meio da Internet desloca o leitor de uma posição passiva para a capacidade de decidir o que quer ver e em qual escala.

O pacote tmap possui duas opções de visualização do mapa: no modo plot, a visualização é estática; no modo view a visualização é interativa. No mapa de IDHM na Região Metropolitana de São Paulo, usamos o modo plot.

Vamos visualizar o mesmo mapa com o modo view. Algumas diferenças em relação ao modo plot precisam ser destacadas:

  • o mapa é sempre projetado na Projeção de Mercator para Web, que é padrão para os mapas interativos na Web. Portanto, não há equivalência de áreas;

  • Não é possível plotar diversos mapas pequenos de forma múltipla;

  • A estética da legenda não pode ser ajustada em relação a tamanho (tamanho do símbolo e espessura da linha);

  • Os rótulos com texto ainda não são suportados;

  • As opções de layout ajustadas com tm_layout em relação ao formato do mapa não são usadas. Entretanto, as opções de estilo ainda se aplicam.

tmap_mode(mode = "view")
## tmap mode set to interactive viewing

O mapa interativo pode ser visualizado com o código a seguir:

idhm.final.fisher <- tm_shape(pop_wgs84, bbox = idhm.final)+
  tm_fill()+
  tm_shape(idhm.final) + #indica o nome do arquivo shapefile que será mapeado
  tm_fill(col = "IDHM",title = "IDHM", style = "fisher", palette = "Oranges", legend.hist = TRUE) +
  tm_layout(title = "IDHM na RMSP", title.size = 0.8, legend.title.size = 0.5, legend.text.size = 0.5, legend.outside = TRUE, bg.color = "aliceblue")+
  tm_shape(pop_wgs84)+
  tm_borders(col = "white", lwd = 1)+
  tm_credits("Fonte: http://www.atlasbrasil.org.br\n 2022 @Ligiaviz", position = c("RIGHT", "BOTTOM"))+
  tm_scale_bar(width = 0.2, position = c("0.71", "0.13"))
#para visualizar o mapa
idhm.final.fisher

11.1 Indo além: Proposta de exercício

No objeto “dadosUDH”, existe a variável “ESPVIDA”, que significa “Esperança de vida ao nascer”. Faça o mapa coroplético deste indicador seguindo os passos propostos neste capítulo. Para saber mais sobre o tmap, consulte a documentação e Lovelace et al.(em andamento).

11.2 Referências sugeridas

ARMSTRONG, M. P., XIAO, N., BENNETT, D. A., 2003. Using genetic algorithms to create multicriteria class intervals for choropleth maps. Annals, Association of American Geographers, 93 (3), 595-623

BARROZO, L.V., PÉREZ-MACHADO, R.P., SMALL, C. CABRAL-MIRANDA, W. , 2015. Changing spatial perception: dasymetric mapping to improve analysis of health outcomes in a megacity. Journal of Maps, DOI: 10.1080/17445647.2015.1101403.

CAUVIN, C., ESCOBAR, F., SERRADJ, A., 2008. Cartographie thématique 3: méthodes quantitatives et transformations attributaires. Paris: Lavoisier, 147p.

JENKS, G. F., CASPALL, F. C., 1971. Error on choroplethic maps: definition, measurement, reduction. Annals, Association of American Geographers, 61 (2), 217–244.

LOVELACE, R., NOWOSAD, J., & MUENCHOW, J. (in progress). Geocomputation with R. Available online via https://geocompr.robinlovelace.net/

MARTINELLI, M. Representações gráficas da geografia: os mapas temáticos. 1999. São Paulo: FFLCH/USP, Tese (Livre-Docência).

PETROV, A. 2008. Setting the Record Straight: On the Russian Origins of Dasymetric Mapping. Cartographica: The International Journal for Geographic Information and Geovisualization, 43(2):133-136.

POIDEVIN, D. 1999. La carte: moyen d’action. Guide pratique pour la conception & la réalisation de cartes. Paris: Ellipses. 200p.

TENNEKES, M. 2018. tmap: Thematic Maps in R, Journal of Statistical Software, 84(6), 1-39, doi: 10.18637/jss.v084.i06

Elegant and informative maps with tmap https://r-tmap.github.io/tmap-book/index.html

Hands-On Spatial Data Science with R https://spatialanalysis.github.io/handsonspatialdata/rate-mapping.html

Let’s Make a Map in R (mapas coropléticos com ggplot2) https://medium.com/@traffordDataLab/lets-make-a-map-in-r-7bd1d9366098

R jenks.tests http://www.endmemo.com/r/jenks.tests.php