Diferenças

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--- software:art:curso:chuvapr [2007/12/12 00:34] – criada paulojus
+++ software:art:curso:chuvapr [2007/12/12 00:56] (atual) – paulojus
@@ Linha 1: / Linha 1: @@
-====== Exemplo: Kernel do Splancs ======
+====== Exemplo: chuva no Paraná e Krigagem ======
+Exemplo: Banco de Dados de Chuva no PR\\
+Banco existente no SGBD\\
+(banco geográfico no formato TerraLib)
+//
+//
+** 1. Conectando banco, visualizando no R e criando vistasno TV **
+**//Fazer no TV://**
+  - abrir o terraView e conectar ao banco "chuvaPR"
+  - se existir alguma vista já criada, visualize!
+<code R>
+require(aRT)
+</code>
+Estabelecendo conexão com o DBMS (SGBD)
+<code R>
+con <- openConn()
+con
+</code>
+Listando os bancos existentes no DBMS
+<code R>
+showDbs(con)
+</code>
+Conectando a um banco da dados
+<code R>
+pr <- openDb(con, "chuvaPR", update=T)
+</code>
+Visualizando informações deste banco
+<code R>
+pr
+</code>
+Abrindo o layer com contorno do estado
+<code R>
+pr.l_contorno <- openLayer(pr, "contorno")
+pr.l_contorno
+visualizando dado do layer
+plot(pr.l_contorno)
+</code>
+Abrindo outro layer, das estações meteorológicas e dados de precipitação
+<code R>
+pr.l_dados <- openLayer(pr, "dados")
+pr.l_dados
+</code>
+Visualizando, sobrepondo ao gráfico anterior
+<code R>
+plot(pr.l_dados, add=T)
+</code>
+Apagando uma "vista" pré-existente do banco
+<code R>
+deleteView(pr, "Parana")  type Y at the R prompt
+</code>
+**//Fazer no TV://**
+  - reconectar o banco o TV e ver que a vista "sumiu"!!!
+Criando uma vista/tema com o contorno ...
+<code R>
+tema_pol <- createTheme(pr.l_contorno, "contorno", view="Parana")
+setVisual(tema_pol, visualPolygons())
+</code>
+... e adicionando os pontos à vista já criada
+<code R>
+tema_dados <- createTheme(pr.l_dados, "estacoes", view = "Parana")
+setVisual(tema_dados, visualPoints(pch=21, color="black", size=5))
+</code>
+**// Fazer no TV://**
+  - reconectar o banco o TV e ver que "apareceu" a vista agora chamada "parana" !!!
+//
+//
+** 2. Operações da TL via aRT **
+Ilustrando como (algumas) operações da terraLib podem ser usadas
+<code R>
+getProj(pr.l_contorno)
+getMetric(pr.l_contorno, "area")
+getMetric(pr.l_contorno, "length")
+getDistance(pr.l_contorno, id=as.character(c(1,2)), pr.l_dados)
+getDistance(pr.l_contorno, id=as.character(c(1,3)), pr.l_dados)
+getDistance(pr.l_contorno, id=as.character(c(2,3)), pr.l_dados)
+</code>
+//
+//
+** 3. Trazendo e manipulando dados e fazendo análises no R **
+Abrindo o tema e trazendo dados para um objeto do R\\
+Duas possibilidades:
+  - via "theme"
+<code R>
+pr
+th_dados <- openTheme(pr, "estacoes")
+th_dados
+dados <- getData(th_dados)
+head(dados)
+</code>
+  - via tabela do banco
+<code R>
+pr.l_dados
+tb_dados <- openTable(pr.l_dados, "t_dados")
+tb_dados
+dat <- getData(tb_dados)
+dat[1:5,]
+pts <- getPoints(pr.l_dados)
+dat[1:5,]
+</code>
+Trazendo o polígono com a borda do espaço para um objeto do R
+<code R>
+pol <- getPolygons(pr.l_contorno)
+pol
+plot(pol)
+</code>
+Fazendo agora uma interpolação dos dados de chuva via geoestatística/krigagem
+  * Carregando o pacote geoR
+<code R>
+require(geoR)
+</code>
+  * Convertendo dados os dados para o formato "geodata" da geoR (conveniente)
+<code R>
+geo <- as.geodata(dados, data.col=2)
+geo$borders <- pol@polygons[[1]]@Polygons[[1]]@coords
+plot(geo)
+</code>
+  * Estimando parâmetros
+<code R>
+ml <- likfit(geo, trend="1st", ini=c(1000, 100)) um pouco demorado
+definindo e visualizando grid de predição
+loc0 <- pred_grid(geo$borders, by=10)
+points(geo, bor=borders)
+points(loc0, pch=".", col=2) veja gráfico!
+</code>
+  * e fazendo krigagem
+<code R>
+kc <- krige.conv(geo, loc=loc0, krige=krige.control(obj=ml), bor=geo$borders)
+</code>
+  * visualizando no R
+<code R>
+image(kc, col=terrain.colors(15), coords=parana$coords) ver gráfico
+</code>
+Preparing the predictions for aRT to transfer as a raster to the DBMS
+<code R>
+georpred <- .prepare.graph.kriging(locations=loc0, borders=parana$borders, values=kc$pred)
+names(georpred)[3] <- "z"
+</code>
+Criando um novo layer no banco para armazenar o grid de predição
+<code R>
+pr.l_pred <- createLayer(pr, "predicao")
+addRaster(pr.l_pred, georpred)
+</code>
+Checking the current status of the DB
+<code R>
+pr
+</code>
+**// Fazer no TV://**
+  - reconectar o banco o TV e ver que um novo layer foi criado
+Optional : setting to a TV view
+<code R>
+th <- createTheme(pr.l_pred, "raster", view="parana")
+setVisual(th, visualRaster(color = terrain.colors(15)), mode="r")
+pr
+</code>
+**// Fazer no TV://**
+  - reconectar o banco o TV e ver que um novo tema foi adicionado a vista
+  - visualize!!!!
+//
+//
+** 4. Adicionando uma nova coluna (com predições) à tabela de dados **\\
+Para exemplificar isto vamos fazer a krigagem nos pontos onde há dados
+<code R>
+kc0 <- krige.conv(geo, loc=geo$coords, krige=krige.control(obj=ml), borders=NULL)
+prs <- data.frame(id=rownames(geo$coords), pred=kc0$pred)
+createColumn(tb_dados, "preds", type="numeric")
+updateColumns(tb_dados, prs)
+</code>
+veja o novo status da tabela
+<code R>
+tb_dados
+</code>
+**//Fazer no TV://**
+  - reconectar o banco e ver que há agora uma nova tabela no layer de dados
+//
+//
+** 5. Some plots **
+Plotting directly from the data-base (not using R objects)
+<code R>
+plot(pr.l_pred, col=terrain.colors(15))
+plot(pr.l_dados, add=T)
+plot(pr.l_contorno, add=T) veja a figura!
+</code>
+Deletando um layer
+<code R>
+deleteLayer(con, "pr.l_pred")
+</code>

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