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creacion_de_rasters.qmd
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creacion_de_rasters.qmd
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title: "Creación de imagenes raster"
lang: es
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**Input inicial**
- Archivos `.csv` con datos de movilidad ciudadana expresados por QuadKeys.
Existe un archivo por locación y horario reportado.
**Objetivo**
- Crear las imagenes rasters para cada caso expresando como atributo el cambio
porcentual semanal y prepandemia.
---
## Paquete `quadkeyr`
Los pasos que se describen aquí se encuentran detallados en [la viñeta del
paquete `quadkeyr`](https://fernandez-lab-wsu.github.io/quadkeyr/articles/create_rasters_from_grid.html) que fue especificamente creado para la creación de los
rasters.
## 1. Leo los archivos
Esta función me reporta los archivos faltantes en la serie de días y horarios.
```{r eval= FALSE, include = TRUE}
files <- read_all_files(path_to_csvs = "../geocovid/data/rasters/",
colnames = c("lat", "lon",
"quadkey", "date_time",
"n_crisis", "percent_change"),
coltypes = list(
lat = 'd',
lon = 'd',
quadkey = 'i',
date_time = 'T',
n_crisis = 'c',
percent_change = 'c'))
files
```
Por ejemplo, estos fueron los faltantes para los datos de AMBA:
```
day time
1 2020-07-03 0
2 2020-07-04 0
3 2020-07-05 0
4 2020-07-06 0
5 2020-07-07 0
6 2020-07-08 0
7 2020-07-09 0
8 2020-07-10 0
9 2020-07-11 0
10 2020-07-12 0
11 2020-09-12 0
12 2020-09-13 0
13 2020-07-03 8
14 2020-07-04 8
15 2020-07-05 8
16 2020-07-06 8
17 2020-07-07 8
18 2020-07-08 8
19 2020-07-09 8
20 2020-07-10 8
21 2020-07-11 8
22 2020-07-12 8
23 2020-09-12 8
24 2020-09-13 8
25 2020-07-03 16
26 2020-07-04 16
27 2020-07-05 16
28 2020-07-06 16
29 2020-07-07 16
30 2020-07-08 16
31 2020-07-09 16
32 2020-07-10 16
33 2020-07-11 16
34 2020-09-12 16
```
## 2. Convierto los QuadKeys en coordenadas del mapa
- Tomo todos los QuadKeys que fueron reportados al menos una vez en mi lista de
archivos `.csv` y los convierto en latitud y longitud.
- Este punto representa la ubicación del vértice de arriba a la izquierda
de cada QuadKey.
```{r eval= FALSE, include = TRUE}
quadkeys <- unique(files$quadkey)
qtll <- quadkey_to_latlong(quadkeys = quadkeys)
```
## 3. Completar la grilla de QuadKeys
- Si bien un gran número de QuadKeys que son siempre reportados en todos los
archivos, esto no es una constante.
- La función `regular_qk_grid` permite completar la grilla. Esta función
devuelve una lista con 3 elementos: `data`, `num_rows` y `num_cols`.
```{r eval= FALSE, include = TRUE}
regular_grid <- regular_qk_grid(qtll)
regular_grid
```
## 4. Crear los polígonos
```{r eval= FALSE, include = TRUE}
polygrid <- grid_to_polygon(regular_grid$data)
```
## 5. Generar los rasters para las variables de interés
La función `apply_weekly_lag()` permite generar los datos de cambio porcentual
semanal creando un lag de 7 días.
```{r eval= FALSE, include = TRUE}
polyvar <- files |>
dplyr::inner_join(polygrid, by = 'quadkey' ) |>
apply_weekly_lag()
polyvar7 <- polyvar |>
drop_na(percent_change_7)
```
Loas imagenes raster se crearan automaticamente para todos los archivos en la
carpeta con el formato `<nombre>_<fecha>_<hora>.tif`. La función
`polygon_to_raster` va a crear los raster incluso si hay algún archivo de la
serie faltante.
```{r eval= FALSE, include = TRUE}
# cambio porcentual prepandemia
polygon_to_raster(data = polyvar,
nx = grid$num_cols +1 ,
ny = grid$num_rows +1 ,
template = polyvar,
variable = 'percent_change',
filename = 'Baires',
path = "data/"
)
# cambio porcentual semanal
polygon_to_raster(data = polyvar7,
nx = grid$num_cols +1 ,
ny = grid$num_rows +1 ,
template = polyvar7,
variable = 'percent_change_7',
filename = 'Baires',
path = "data/"
)
```