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title: "Sensoramiento remoto con R aplicado a la agricultura"
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## ¿De qué se trata este curso?
Este curso está pensado para [personas](personas.html) que ya tienen conocimientos de teledetección y usan Google Earth Engine (GEE) y quieren empezar a usarlo desde R. Tienen algo de experiencia utilizando R o algún otro lenguaje de programación pero buscan organizar mejor su trabajo y generar resultados e informes para compartir.
Proponemos trabajar con R de forma ordenada y reproducible. Por ello, presentamos un flujo de trabajo que permite a quienes realicen este curso aplicar buenas prácticas de programación, trabajar de forma colaborativa y presentar su trabajo en un único documento que incluya el análisis y los resultados.
Veremos conceptos básicos de datos espaciales, los paquetes disponibles en R para trabajar con este tipo de datos y nos enfocaremos en el paquete rgee para el uso de Google Earth Engine desde R.
En cada sección incluimos actividades junto con ejemplos. Queremos que estos ejercicios sean realistas para que cualquiera pueda encontrar similitudes en sus propios datos y pueda aplicar lo aprendido a otras situaciones.
## Antes de empezar
### Google Earth Engine
Necesitamos que te registres en la herramienta para poder utilizarla durante el curso, para ello debes entrar en este link:
https://signup.earthengine.google.com/
### R y RStudio
Asumimos que tenes instalado R y RStudio, si no es así [seguí estas intrucciones](90-instalacion.html).
### Paquetes para trabajo con datos
```r
install.packages("tidyverse")
```
### Paquetes de R para trabajar con datos espaciales
Vas a tener que instalar una serie de paquetes que te permiten trabajar con datos espaciales.
#### Paquetes para trabajo con datos espaciales: r-spatial
```r
install.packages("sf") # para trabajar con datos vectoriales y rgee depende de sf
install.packages("raster") # para trabajar con datos raster.
install.packages("mapedit") #para trabajar con mapas interactivos.
install.packages("tmap") # para generar mapas temáticos.
```
#### Paquetes para trabajo con GEE
Ahora es necesario tener instaldo _gcloud_ para poder autenticarse con GEE. Para instalarlo seguir las intrucciones de esta página:
https://cloud.google.com/sdk/docs/install
Luego utilizaremos el paquete **rgee**. Para instalarlo desde GitHub ejecutar este código de R en la consola de RStudio:
```r
install.packages('rgee')
```
Es necesario instalar miniconda para que **rgee** funcione. La función `ee_intall()` se encarga de esta tarea. Se ejecuta solamente una vez.
```r
library(rgee) # cargamos el paquete rgee
ee_install() # pedimos que instale miniconda
# Inicializar Earth Engine! (vamos a necesitar tener nuestro usuario habilitado)
ee_Initialize()
```
Adicionalmente, si tuviste algún problema durante la instalación estas funciones pueden ser útiles para comprobar el estado de las dependencias de rgee y eliminar las credenciales.
```r
ee_check() # Verifica las dependencias que no son de R
ee_clean_credentials() # Eliminar credenciales de un usuario específico
ee_clean_pyenv() # Eliminar variables del sistema
```
Puede ser que cuando se instale, se necesite indicar en que version de Python queremos instalar la API, como este ejemplo:
```r
ee_install_upgrade(
version = NULL,
earthengine_env = "disco:/camino/a/la/carpeta/donde/esta/r-miniconda/envs/"
)
```
#### RStudio Cloud
Si no pudiste instalar R y RStudio, podés [usar este proyecto de RStudio Cloud](https://rstudio.cloud/content/4484815) para la primera parte del taller.
### Agenda
Este es un cronograma tentativo.
#### Mañana
|Duración |Temas|
|:---|:----------|
|55 minutos | [Flujo de trabajo reproducible](01-introduction.html) |
|5 minutos | Pausa |
|55 minutos | [El ecosistema espacial](02-r-spatial.html) |
|5 minutos | Pausa |
|55 minutos | [Leyendo](02-r-spatial.html) y [graficando](02-r-spatial.html) datos vectoriales|
|5 minutos | Preguntas y cierre primera parte|
#### Tarde
Este es un cronograma tentativo.
|Duración |Temas|
|:---|:----------|
|55 minutos | [Reportes](03-report.html) |
|5 minutos | Pausa |
|55 minutos | [Datos raster y rgee](04-rgee.html) |
|5 minutos | Pausa |
|40 minutos | [Datos raster y rgee](04-rgee.html) |
|20 minutos | Preguntas y cierre |
## Slides
Las slides que acompañan al curso [se pueden acceder desde este link]( https://docs.google.com/presentation/d/1ydhgPMTOa0tww6B0Tzc9WS-686aWaHX1ZzGnbrx6Tzw/edit?usp=sharing)
## ¿Quién soy?
**Yanina Bellini Saibene**
<img src="img/yani_circle.png" alt="Foto de Yani" width="100" height="100" align="left" style="margin:10px"/>
__En breve:__
[rOpenSci](https://ropensci.org/) Community Manager.
[R-Ladies](https://rladies.org/) Project Lead.
Profesora en [UNAB](https://www.unab.edu.ar/).
Co-fundadora de [MetaDocencia](https://www.metadocencia.org/), [LatinR](https://latin-r.com/) y [R-Ladies Santa Rosa](https://www.meetup.com/es/rladies-santa-rosa/).
Miembro de [The Carpentries](https://carpentries.org/) Executive Council, [RForwards](https://forwards.github.io/) Core Team, [R Consortium Infrastructure Steering Committee](https://www.r-consortium.org/about/governance), [R4DS_ES](https://github.com/cienciadedatos), [MiR](https://mircommunity.com) y [Sociedad Argentina de Informática (SADIO)](https://www.sadio.org.ar/).
Ganadora del Premio a la innovación tecnológica (2001) del [CIALP](http://cialp.com.ar/) y del Premio Nacional de Gobierno electrónico (2015 y 2016) por proyectos relacionados a sensores remotos y datos abiertos.
Investigadora de [INTA](https://www.argentina.gob.ar/inta) (de licencia)
M.S. en Data Mining and Knowledge Management.
[yabellini.netlify.com](https://yabellini.netlify.com/)
[\@yabellini](https://twitter.com/yabellini)
## Licencia
<a rel="license" href="https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.es_ES"><img alt="Creative Commons License" style="border-width:0" src="https://i.creativecommons.org/l/by-sa/4.0/88x31.png" /></a><br />
Todo el material de este curso está bajo la licencia <a rel="license" href="https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.es_ES">Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License</a>.
Nos inspiramos y basamos en los siguientes recursos:
* [250 ejemplos de uso de rgee](https://csaybar.github.io/rgee-examples/) por Cesar Aybar
* [Handbook de rgee](https://github.com/barja8/Handbook_rgee) por Antony Barja
* [Getting started with R and R-spatial](https://bakaniko.github.io/foss4g2022-getting-started-rspatial/) por Nicolas Roelandt and Jakub Nowosad
* [R para Clima](https://eliocamp.github.io/r-clima/index.html) de Elio Campitelli y Paola Corrales.
* [Ciencia de Datos para el Turismo](https://yabellini.netlify.app/courses/cd_turismo_2021/) por Yanina Bellini Saibene, Paola Corrales y Elio Campitelli
* [Procesando datos espaciales con R. Utilizando rgee](https://yabellini.netlify.app/courses/rgee_course/) por Yanina Bellini Saibene