corso-r-sod16.Rmd

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title: "Introduzione al trattamento e analisi dei geodati con R"
author: "Giacomo Gamba , Michele Ferretti, Andrea Zedda "
date: "8 maggio 2016"
output: html_document
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In  R ci sono diverse librerie che consentono il trattamento di geodati, uno dei piu' interessanti e' rgdal che ci permette di utilizzare le potenzialita' di gdal in R.

```{r}
#install.packages('rgdal)
library(rgdal)

```

Per caricare i file si utilizza la funzione readOGR

```{r}
  regs  <- readOGR("data/regioni", layer="regioni")
plot(regs)
```

Gli oggetti caricati diventano degli SpatialPolygonDataFrame.
Oltre a gli shapefile, e' possibile caricare anche altri formati geografici, ad esempio il geojson:

```{r}
piattaforme <- readOGR("data/piattaforme.geojson", layer = "OGRGeoJSON")
plot(piattaforme)

```

Visualizzare i spatialdataframe e' semplice utilizzando le fuznioni base di R

```{r}

plot(regs)
plot(piattaforme, col='red', pch=20, add=T)

```

Inoltre e' possibile ricavare uno *spatialdataframe* (spatialpointsdataframe) da un semplice csv contentente le informazioni sulle coordinate geografiche.

```{r}
#apro il csv
meteo.stations <- read.csv('data/stazioni.csv', stringsAsFactors = F)
#trasformo il csv in uno spatialdataframe
coordinates(meteo.stations) <- ~lon+lat
#assegno il sistema di riferimento di coordinate
crs.geo <- CRS("+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84")  # geographical, datum WGS84
proj4string(meteo.stations) <- crs.geo  # define projection system of our data
meteo.stations<-spTransform(meteo.stations, crs.geo) 
plot(meteo.stations, pch=20, col='steelblue')

# proj4string(regs) <- crs.geo  # define projection system of our data
# summary(coms.coord)


```


lo *spatialdataframe* ha uno slot dal quale e' possibile accedere ai dati delle eventuali variabili relative alle geometrie

```{r}
head(regs@data)
```

e' possibile quindi trattare i dati come un semplice dataframe
```{r}
trent <- subset(regs, cod_reg==4)
plot(trent)
```

dal subset possiamo fare operazioni di geoprocessing

```{r}
trent <- spTransform(trent, crs.geo)
ov<- sp::over( meteo.stations, trent)
meteo.stations@data <- cbind(ov, meteo.stations@data)
meteo.trent <- subset(meteo.stations, cod_reg==4)
plot(meteo.trent, col="red", pch=13)

```

possiamo anche scrivere il file risultante

```{r}
writeOGR(obj = meteo.trent, dsn = "meteo_trent.gjson", driver ="GeoJSON", layer='trent')
```