R statistics/rgrass7/es

From GRASS-Wiki
Jump to: navigation, search

Esta página se refiere al uso de R dentro de una sesión de GRASS GIS 7 y al uso de GRASS GIS 7 dentro de una sesión de R (vea también R_statistics/spgrass6)


Terminología

El uso de R en conjunto con GRASS GIS puede tener dos significados:

  • Usar R dentro de una sesión de GRASS GIS', i.e. inicia R (o RStudio) desde la línea de comandos de GRASS GIS. Puede interesarle esta variante si es primariamente un usuario SIG.
  • Usar GRASS GIS dentro de una sesión de R, i.e. se conecta a una localización/directorio de mapas de GRASS GIS desde de R (o RStudio). Puede interesarle esta variante si es priimeramente un usuario de R.


Referencias: ver "Información general" en R_statistics

Instalación

Ver R_statistics/Installation

R dentro de GRASS

Usando R dentro de una sesión de GRASS GIS, i.e. se inicia R (o RStudio) desde la línea de comandos de GRASS GIS.

Inicio

  • Primero inicie una sesión de GRASS GIS. Luego, en la consola de comandos inicie R (o una sesión de 'rstudio', ver abajo)
En este ejemplo se usará el conjunto de datos de muestra de North Carolina.

Reiniciar la configuración de la región a la predeterminada

GRASS 7.0.1svn (nc_spm_08_grass7):~ > g.region -d

Lanzar R desde la consola de GRASS

GRASS 7.0.1svn (nc_spm_08_grass7):~ > R

Cargar la librería rgrass7:

> library(rgrass7)

Si quiere seguir el ejemplo usando el conjunto de datos de muestra de North Carolina, cargue la librería rgdal:

> library(rgdal)

Obtener el ambiente de GRASS (directorio de mapas, región, proyección, etc.); puede desplegar los metadatos de su localización mostrando G:

> G <- gmeta()
gisdbase    /home/neteler/grassdata 
location    nc_spm_08_grass7 
mapset      user1 
rows        620 
columns     1630 
north       320000 
south       10000 
west        120000 
east        935000 
nsres       500 
ewres       500 
projection  +proj=lcc +lat_1=36.16666666666666 +lat_2=34.33333333333334
+lat_0=33.75 +lon_0=-79 +x_0=609601.22 +y_0=0 +no_defs +a=6378137
+rf=298.257222101 +towgs84=0.000,0.000,0.000 +to_meter=1 

Enlistando los mapas existentes

Enlistar los mapas vectoriales existentes:

> execGRASS("g.list", parameters = list(type = "vector"))

Enlistar mapas vectoriales seleccionados (wildcards):

> execGRASS("g.list", parameters = list(type = "vector", pattern = "precip*"))

Guardar mapas vectoriales seleccionados en R:

> my_vmaps <- execGRASS("g.list", parameters = list(type = "vector", pattern = "precip*"))
> attributes(my_vmaps)
> attributes(my_vmaps)$resOut

Enlistar mapas ráster disponibles:

> execGRASS("g.list", parameters = list(type = "raster"))

Enlistar mapas ráster seleccionados (wildcard):

> execGRASS("g.list", parameters = list(type = "raster", pattern = "lsat7_2002*"))

Leyendo datos desde GRASS

Ejemplo 1

Leer en GRASS dos mapas ráster (los mapas "geology_30m" y "elevation" del conjunto de mapas de muestra de North Carolina) en la sesión actual de R como un nuevo objeto "ncdata" (que contiene los dos SpatialGridDataFrames así como los metadatos):

  1. el parámetro cat indica qué valores ráster se regresarán como factores
# - geology_30m es un mapa categórico (i.e., viene con clases)
# - elevation es una superficie continua
> ncdata <- readRAST(c("geology_30m", "elevation"), cat=c(TRUE, FALSE))

(se puede mostrar una advertencia ya que en el mapa "geology_30m" dos etiquetas no son únicas - como se encuentran en los datos originales.)

Se puede verificar el nuevo objeto R:

> str(ncdata)
Formal class 'SpatialGridDataFrame' [package "sp"] with 4 slots
 ..@ data       :'data.frame':	16616 obs. of  2 variables:

y también revisar la estructura de datos en más detalle:

> str(ncdata@data)
'data.frame':	16616 obs. of  2 variables:
 $ geology_30m: Factor w/ 12 levels "CZfg_217","CZlg_262",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ elevation  : num  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...


Los metadatos ahora están disponibles, pero no son usados (aún) en para estructurar la clase de objetos sp, e este caso un objeto SpatialGridDataFrame con los datos de dos capas de North Carolina. Aquí la gráfica de los datos de elevación:

> image(ncdata, "elevation", col = terrain.colors(20))

Añadir un título a la gráfica:

> title("North Carolina elevation")
Ncdata.png

Además, se puede mostrar qué pasa dentro de los objetos leidos en R:

> str(G)
List of 26
 $ DEBUG        : chr "0"
 $ LOCATION_NAME: chr "nc_spm_08_grass7"
 $ GISDBASE     : chr "/home/veroandreo/grassdata"
 $ MAPSET       : chr "PERMANENT"
 $ GUI          : chr "wxpython"
 $ projection   : chr "99"
 $ zone         : chr "0"
 $ n            : num 228500
 $ s            : num 215000
 $ w            : num 630000
 $ e            : num 645000
 $ t            : num 1
 $ b            : num 0
 $ nsres        : num 27.5
 $ nsres3       : num 10
 $ ewres        : num 37.5
 $ ewres3       : num 10
 $ tbres        : num 1
 $ rows         : int 491
 $ rows3        : int 1350
 $ cols         : int 400
 $ cols3        : int 1500
 $ depths       : int 1
 $ cells        : chr "196400"
 $ cells3       : chr "2025000"
 $ proj4        : chr "+proj=lcc +lat_1=36.16666666666666 +lat_2=34.33333333333334 +lat_0=33.75 +lon_0=-79 +x_0=609601.22 +y_0=0 +no_defs +a=6378137 +"| __truncated__
 - attr(*, "class")= chr "gmeta"
> summary(ncdata)
Object of class SpatialGridDataFrame
Coordinates:
        min    max
[1,] 630000 645000
[2,] 215000 228500
Is projected: TRUE 
proj4string :
[+proj=lcc +lat_1=36.16666666666666 +lat_2=34.33333333333334
+lat_0=33.75 +lon_0=-79 +x_0=609601.22 +y_0=0 +no_defs +a=6378137
+rf=298.257222101 +towgs84=0.000,0.000,0.000 +to_meter=1]
Grid attributes:
  cellcentre.offset cellsize cells.dim
1          630018.8 37.50000       400
2          215013.7 27.49491       491
Data attributes:
   geology_30m      elevation     
 CZfg_217:70381   Min.   : 55.92  
 CZig_270:66861   1st Qu.: 94.78  
 CZbg_405:24561   Median :108.88  
 CZlg_262:19287   Mean   :110.38  
 CZam_862: 6017   3rd Qu.:126.78  
 CZbg_910: 4351   Max.   :156.25  
 (Other) : 4942                   

Ejemplo 2

Aquí hay un ejemplo de un solo mapa transferido desde GRASS GIS a R:

library(rgrass7)
execGRASS("g.region", raster = "elevation", flags = "p")
ncdata <- readRAST("elevation", cat=FALSE)
summary(ncdata)
spplot(ncdata, col = terrain.colors(20))

Resumiendo los datos

Se puede crear una tabla de conteo de celdas:

> table(ncdata$geology_30m)
CZfg_217 CZlg_262 CZig_270 CZbg_405 CZve_583 CZam_720 CZg_766 CZam_862 CZbg_910 Km_921 CZbg_945 CZam_946 CZam_948
70381 19287 66861 24561 2089 467 691 6017 4351 1211 1 398 85

Y compararla con el módulo GRASS equivalente:

> execGRASS("r.stats", flags=c("c", "l"), parameters=list(input="geology_30m"), ignore.stderr=TRUE)
217 CZfg 70381
262 CZlg 19287
270 CZig 66861
405 CZbg 24561
583 CZve 2089
720 CZam 467
766 CZg 691
862 CZam 6017
910 CZbg 4351
921 Km 1211
945 CZbg 1
946 CZam 398
948 CZam 85

Crear una gráfica de caja y bigotes de los tipos geológicos a diferentes elevaciones:

> boxplot(ncdata$elevation ~ ncdata$geology_30m, medlwd = 1)
Boxplot geo.png

Consultando mapas

Algunas veces se quiere consultar mapas de GRASS GIS desde su sesión de R.

Como ejemplo, aquí se transfiere el valor de un pixel ráster a la posición de puntos vectoriales:

# primero definir la región computacional al mapa ráster:
> execGRASS("g.region", raster = "elev_state_500m", flags = "p")

# consulta de mapa ráster en los puntos, transferir los resultados a R
> goutput <- execGRASS("r.what", map="elev_state_500m", points="geodetic_pts", separator=",", intern=TRUE)
> str(goutput)
 chr [1:29939] "571530.81289275,265739.968425953,,187.8082200648" ...

# parsearlos
> con <- textConnection(goutput)
> go1 <- read.csv(con, header=FALSE)
> str(go1)
'data.frame':	29939 obs. of  4 variables:
 $ V1: num  571531 571359 571976 572391 573011 ...
 $ V2: num  265740 265987 267049 267513 269615 ...
 $ V3: logi  NA NA NA NA NA NA ...
 $ V4: Factor w/ 22738 levels "-0.0048115728",..: 6859 6642 6749 6411 6356 6904 7506 7224 6908 7167 ...
> summary(go1)
       V1               V2            V3                V4       
 Min.   :121862   Min.   :  7991   Mode:logical   0      :  723  
 1st Qu.:462706   1st Qu.:162508   NA's:29939     *      :  293  
 Median :610328   Median :204502                  0.3048 :   47  
 Mean   :588514   Mean   :200038                  0.6096 :   44  
 3rd Qu.:717610   3rd Qu.:247633                  1.524  :   42  
 Max.   :946743   Max.   :327186                  0.9144 :   23  
                                                  (Other):28767

Exportando datos de regreso a GRASS

Finalmente, un objeto SpatialGridDataFrame se escribe de regreso a un mapa ráster GRASS:

Primero preparar algún dato: (raiz cuadrada de la elevación)

> ncdata$sqdem <- sqrt(ncdata$elevation)

Exportar datos desde R de regreso a un mapa ráster GRASS:

> writeRAST(ncdata, "sqdemNC", zcol="sqdem", ignore.stderr=TRUE)

Revisar que la importación a GRASS haya sido correcta:

> execGRASS("r.info", parameters=list(map="sqdemNC"))
 +----------------------------------------------------------------------------+
 | Map:      sqdemNC                        Date: Sun Jul 19 13:06:34 2015    |
 | Mapset:   PERMANENT                      Login of Creator: veroandreo      |
 | Location: nc_spm_08_grass7                                                 |
 | DataBase: /home/veroandreo/grassdata                                       |
 | Title:     ( sqdemNC )                                                     |
 | Timestamp: none                                                            |
 |----------------------------------------------------------------------------|
 |                                                                            |
 |   Type of Map:  raster               Number of Categories: 0               |
 |   Data Type:    DCELL                                                      |
 |   Rows:         491                                                        |
 |   Columns:      400                                                        |
 |   Total Cells:  196400                                                     |
 |        Projection: Lambert Conformal Conic                                 |
 |            N:     228500    S: 215000.0002   Res: 27.49490794              |
 |            E:     645000    W:     630000   Res:  37.5                     |
 |   Range of data:    min = 7.47818253045085  max = 12.5000787351036         |
 |                                                                            |
 |   Data Description:                                                        |
 |    generated by r.in.bin                                                   |
 |                                                                            |
 |   Comments:                                                                |
 |                                                                            |
 +----------------------------------------------------------------------------+

Usando RStudio en una sesión de GRASS GIS

Si está más acostumbrado a correr R desde RStudio, pero de todas maneras quiere tener todos los datos GRASS disponibles para realizar algún análisis sin perder la posibilidad de usar la línea de comados de GRASS, puede correr:

GRASS> rstudio &

o, si ya está trabajado en algún proyecto de RStudio:

GRASS> rstudio /path/to/project/folder/ &

Luego carque la librería rgrass7 en su proyecto de RStudio

> library(rgrass7) 

y listo.

RStudio used in GRASS GIS 7 session

GRASS dentro de R

Usando GRASS GIS dentro de una sesión de R, i.e. se conecta a una localización/directorio de mapas desde adentro de R (o RStudio).

Inicio

En primer lugar, encontrar la ruta a la librería de GRASS GIS. Esta puede ser encontrada facilmente con el siguiente comando (fuera de R, o adentro de R con la llamada system()):

 # usuarios de OSGeo4W: nada

 # usuarios Linux, Mac OSX:
 grass70 --config path

Debe reportar algo como lo siguiente:

 /usr/local/grass-7.0.1

Para llamar la funcionalidad de GRASS GIS 7 desde R, inicie R y use la función initGRASS() para definir la configuración de GRASS:

## usuarios de MS-Windows:
library(rgrass7)
# inicialización y el uso de los datos de muestra de North Carolina
initGRASS(gisBase = "C:/OSGeo4W/apps/grass/grass-7.1.svn",
         gisDbase = "C:/Users/marissa/GRASSdata/",
         location = "nc_spm_08_grass7", mapset = "user1", SG="elevation")

## usuarios de Linux, Mac OSX:
library(rgrass7)
# inicialización y el uso de los datos de muestra de North Carolina
initGRASS(gisBase = "/usr/local/grass-7.0.1", home = tempdir(), 
          gisDbase = "/home/veroandreo/grassdata/",
          location = "nc_spm_08_grass7", mapset = "user1", SG="elevation")

Nota: el parámetro opcional SG es un objeto 'SpatialGrid' para definir la 'DEFAULT_WIND’ de la localización temporal.

# definir la región computacional a predeterminada (opcional)
system("g.region -dp")
#  verificar metadatos
gmeta()

# obtener dos mapas ráster en R
ncdata <- readRAST(c("geology_30m", "elevation"), cat=c(TRUE, FALSE))

# calcular el resumen del objeto
summary(ncdata$geology_30m)
 CZfg_217 CZlg_262 CZig_270 CZbg_405 CZve_583 CZam_720  CZg_766 CZam_862 
     292       78      277      102        8        1        2       25 
 CZbg_910   Km_921 CZam_946     NA's 
      18        5        2  1009790 

R en GRASS en el modo de bloque (batch)

Corra el siguiente script con

R CMD BATCH batch.R
library(rgrass7)
# inicialización y el uso del cojunto de datos North Carolina
initGRASS(gisBase = "/home/veroandreo/software/grass-7.0.svn/dist.x86_64-unknown-linux-gnu", 
          home = tempdir(), 
          gisDbase = "/home/veroandreo/grassdata/",
          location = "nc_spm_08_grass7", mapset = "user1", SG="elevation",
          override = TRUE)
# definir la región como predeterminada
system("g.region -dp")
# verificar
gmeta()
# leer datos en  R
ncdata <- readRAST(c("geology_30m", "elevation"), cat=c(TRUE, FALSE))
# resumen de mapa geológico
summary(ncdata$geology_30m)
proc.time()

El resultado es (no se muestra todo):

   cat batch.Rout
   
   R version 3.2.1 (2015-06-18) -- "World-Famous Astronaut"
   Copyright (C) 2015 The R Foundation for Statistical Computing
   Platform: x86_64-redhat-linux-gnu (64-bit)
   ...
   > library(rgrass7)
   Loading required package: sp
   Loading required package: XML
   GRASS GIS interface loaded with GRASS version: (GRASS not running)
   > # initialisation and the use of north carolina dataset
   > initGRASS(gisBase = "/home/veroandreo/software/grass-7.0.svn/dist.x86_64-unknown-linux-gnu", home = tempdir(), 
   +           gisDbase = "/home/veroandreo/grassdata/",
   +           location = "nc_spm_08_grass7", mapset = "user1", SG="elevation",
   +           override = TRUE)
   gisdbase    /home/veroandreo/grassdata/ 
   location    nc_spm_08_grass7 
   mapset      user1 
   rows        620 
   columns     1630 
   north       320000 
   south       10000 
   west        120000 
   east        935000 
   nsres       500 
   ewres       500 
   projection  +proj=lcc +lat_1=36.16666666666666 +lat_2=34.33333333333334
   +lat_0=33.75 +lon_0=-79 +x_0=609601.22 +y_0=0 +no_defs +a=6378137
   +rf=298.257222101 +towgs84=0.000,0.000,0.000 +to_meter=1 
   
   > system("g.region -dp")
   projection: 99 (Lambert Conformal Conic)
   zone:       0
   datum:      nad83
   ellipsoid:  a=6378137 es=0.006694380022900787
   north:      320000
   south:      10000
   west:       120000
   east:       935000
   nsres:      500
   ewres:      500
   rows:       620
   cols:       1630
   cells:      1010600
   > gmeta()
   gisdbase    /home/veroandreo/grassdata/ 
   location    nc_spm_08_grass7 
   mapset      user1 
   rows        620 
   columns     1630 
   north       320000 
   south       10000 
   ...
   > ncdata <- readRAST(c("geology_30m", "elevation"), cat=c(TRUE, FALSE))
   ...
   > summary(ncdata$geology_30m)
   CZfg_217 CZlg_262 CZig_270 CZbg_405 CZve_583 CZam_720  CZg_766 CZam_862 
        292       78      277      102        8        1        2       25 
   CZbg_910   Km_921 CZam_946     NA's 
         18        5        2  1009790 
   > proc.time()
      user  system elapsed 
     8.061   2.016  10.048 

Problemas al correr

Sin espacio en el disco

Linux: un problema común es que /tmp/ sea usado para archivos temporales a pesar de que normalmente es de un pequeño tamaño. Para cambiar a un directorio más grande, puede añadir si directorio $HOME/.bashrc con la entrada:

# cambiar directorio TMO o  R (nota: por supuesto que se puede ingresar cualquier otro directorio)
mkdir -p $HOME/tmp
export TMP=$HOME/tmp

La desventaja es que en los sistemas Linux modernos /tmp/ es un disco RAM rápido (basado en tempfs) mientras que los directorios HOME son generalmente más lentos (a menos que tenga una tarjeta SSD). Al menos no se va a terminar el espacio en disco rápidamente.