Entrega Prueba

ecoinformatica_2014_2015.Rproj

@@ -0,0 +1,13 @@
+Version: 1.0
+
+RestoreWorkspace: Default
+SaveWorkspace: Default
+AlwaysSaveHistory: Default
+
+EnableCodeIndexing: Yes
+UseSpacesForTab: Yes
+NumSpacesForTab: 2
+Encoding: UTF-8
+
+RnwWeave: Sweave
+LaTeX: pdfLaTeX

sesion_3/retos/Reto_3_p1.R

@@ -0,0 +1,10 @@
+#Algoritmo que multiplique 5 números introducidos por el usuario.
+
+multiplicacion <- 1 #Creo la variable "multiplicación"
+for (k in 1:5){  #Creo un bucle para multiplicar 5 números que introducira el usuario
+  print ("introduce un numero") #Escribe "introduce un numero" para que el usuario introduzca el número que quiera
+  x <- scan (nmax=1) #Almaceno el valor introducido      
+
+  multiplicacion <- multiplicacion * x #Se multiplica el valor introducido con lo acumulado hasta el momento
+}
+print (multiplicacion) #Escribe el resultado de multiplicacion de los cinco numeros introducidos

sesion_3/retos/Reto_3_p2.R

@@ -0,0 +1,16 @@
+#Algoritmo que dado un umbral por el usuario, 
+#dados 10 números por el usuario,
+#cuente cuántos de esos números supera el umbral indicado
+
+
+contador <- 0 #Creo la variable "contador"
+print("Introduce un umbral") #Escribe "introduce un umbral" para que el usuario introduzca el valor umbral que desee
+umbral <- scan(nmax=1) #Almaceno el umbral introducido 
+for(k in 1:10){ #Creo un bucle para que el usuario introduzca 10 numeros y cuente cuantos de estos numeros superan el umbral previamente introducido
+  print("Introduce un numero")#Escribe "introduce un número" para que el usuario introduzca el numero que quiera
+  x <- scan(nmax=1)#Almaceno el numero introducido
+  if(x > umbral){ #Si el numero introducido es mayor que el valor umbral
+    contador <- contador+1 #Aumenta en una unidad el contador (Cuenta el numero dado)
+  }
+}
+print(paste("Cantidad de numeros que superan el umbral:",contador)) #Mostrar la cantidad de numeros que supero el umbral

sesion_3/retos/Reto_3_p3.R

@@ -0,0 +1,11 @@
+#Algoritmo que haga la media de 10 temperaturas indicadas por el usuario
+
+
+suma <-0 #Creo la variable suma
+for(k in 1:10){ #Creo un bucle para que el usuario introduzca 10 valores de temperatura y realice la media de estos valores
+  print("Introduce la temperatura") #Escribe "introduce la temperatura" para que el usuario introduzca el valor de temperatura que quiera
+  temp <-scan(nmax=1) #Almaceno la temperatura introducida
+  suma <- suma + temp #Se suma el valor introducido con el acumulado
+}
+resultado <- suma/k #Creo la variable resultado que es el valor de la suma total entre el numero de temperaturas introducidas (media)
+print(resultado) #Muestro el resultado obtenido

sesion_3/retos/Reto_3_p4.R

@@ -0,0 +1,28 @@
+#Reto_3_p4:
+#Dado el conjunto de datos ndvi.zip 
+#Cada imagen raster se tomó un día, a una hora y minutos concretos
+#Queremos hacer un script que muestre la evolución del NDVI medio para las horas del día
+
+#Cargo las librerias raster y rgdal 
+library(raster)
+library(rgdal)
+
+horas <- c(12,13,14,15) #Creo el vector horas donde se almacenaran las horas
+valores <- c() #Creo el vector valores vacio donde se almacenaran los valores de las medias de cada hora
+i <- 1 #Creo un contador para acceder correctamente a la posicion dentro del vector valores donde se deben almacenar las distintas medias para las horas
+
+#Creo un bucle que busque los tres ficheros para cada hora, los "junte" y realice la media de los valores para cada hora, obteniendo un único valor de ndvi para cada hora
+for(h in horas){
+
+  imagenes <- list.files(path="./ndvi", full.names=TRUE, pattern=paste("_", h, "..\\.jpg\\.asc$", sep=""))
+  stack_imagen <- stack(imagenes)
+  media2 <- mean(stack_imagen)
+  media <- cellStats(media2,mean)
+
+  valores[i] <- media #Almaceno en el vector valores, en la posición correspondiente la media para cada hora
+  i <- i+1
+
+  }
+plot(horas, valores) #Muestra la gráfica obtenida
+
+

sesion_6/retos/producto_1/ndvi_robledal.csv

@@ -23580,4 +23580,4 @@
 197847;2009;0.51;-3.13026053962652;37.0276617611953
 197847;2010;0.54;-3.13026053962652;37.0276617611953
 197847;2011;0.51;-3.13026053962652;37.0276617611953
-197847;2012;0.53;-3.13026053962652;37.0276617611953
+197847;2012;0.53;-3.13026053962652;37.0276617611953

sesion_6/retos/producto_1/producto_1.R

@@ -0,0 +1,127 @@
+#Cargo las librerias Kendall, sp, rgdal, classInt y RColorBrewer
+library('Kendall')  
+library(sp)
+library(rgdal)
+library(classInt)
+library(RColorBrewer)
+
+
+v <- c()#Creo un vector (v) que almacena los valores del ndvi de un pixel para todos los años
+m <- c()#Almacena los valores del Analisis MannKendall de robledal
+m2 <-c()#Almacena los valores del Analisis MannKendall de nieve
+tau <-c()
+pvalue <- c()
+lat <- c()
+lng <- c()
+
+#######ROBLEDAL########
+#Leo la table de ndvi_robledal
+ndvi <- read.table("ndvi_robledal.csv",header = TRUE,sep=';')
+
+#Creo un bucle 
+for(k in 1:1814){
+
+  #Almaceno la latitud y longitud de cada pixel
+  lat[k] <-ndvi$lat[(k-1)*13+1] 
+  lng[k] <-ndvi$lng[(k-1)*13+1]
+
+
+ for(i in 1:13){
+
+   #Almaceno el valor del ndvi de cada año para cada pixel
+   v[i]=ndvi$ndvi_i[(k-1)*13+i] 
+ }
+ #Realizo el analisis MannKendall
+ m <- MannKendall(v)
+ #Extraigo tau y pvalor
+ tau[k] <-m$tau[1] 
+ pvalue[k] <- m$sl[1]
+}
+
+#Uso script pintar#
+
+#Pintar mapas
+tendencias=data.frame(tau,pvalue,lat,lng)
+## definimos las coordenadas de los puntos
+coordinates(tendencias) =~lng+lat
+## definimos el sistema de coordenadas WGS84
+proj4string(tendencias)=CRS("+init=epsg:4326")
+
+## partimos los valores de tau en 5 clases
+clases <- classIntervals(tendencias$tau, n = 5)
+## obtenemos cinco colores para una paleta de colores que se llama "Spectral"
+plotclr <- rev(brewer.pal(5, "Spectral"))
+## Asociamos los valores de tau a su valor correspondiente
+colcode <- findColours(clases, plotclr)
+
+## plot sin tener en cuenta
+plot(tendencias, col=colcode, pch=19, cex = .6, main = "Mapa de tendencias del ndvi")
+## mostramos la leyenda
+legend("topright", legend=names(attr(colcode, "table")), fill=attr(colcode, "palette"), bty="n")
+
+###### pintar el mapa
+
+tendencias$significativa <- ifelse(tendencias$pvalue < 0.05, 1, 2)
+## plot sin tener en cuenta
+plot(tendencias, col=colcode, pch=c(17, 19)[as.numeric(tendencias$significativa)], cex = .6, main = "Mapa de tendencias significativas del ndvi")
+## mostramos la leyenda
+legend("topright", legend=names(attr(colcode, "table")), fill=attr(colcode, "palette"), bty="n")
+
+
+
+
+
+
+#########NIEVE#######
+#Leo la tabla nieve_robledal
+nieve <- read.table("nieve_robledal.csv",header =TRUE, sep=';')
+
+#Creo un bucle
+for(k in 1:593){
+  #Almaceno la latitud y longitud de cada pixel
+  lat[k] <-nieve$lat[(k-1)*12+1]
+  lng[k] <-nieve$lng[(k-1)*12+1]
+
+  for(i in 1:12){
+    #Alamaceno el valor del scd de cada año para cada pixel
+    v[i]=nieve$scd[(k-1)*12+i] 
+  }
+  #Realizo el Analisis MannKendall
+  m2<- MannKendall(v)
+  #Extraigo los valores de tau y pvalor
+  tau[k] <-m2$tau[1] 
+  pvalue[k] <- m2$sl[1]
+
+}
+
+#Uso el script pintar#
+
+tendencias=data.frame(tau,pvalue,lat,lng)
+## definimos las coordenadas de los puntos
+coordinates(tendencias) =~lng+lat
+## definimos el sistema de coordenadas WGS84
+proj4string(tendencias)=CRS("+init=epsg:4326")
+
+## partimos los valores de tau en 5 clases
+clases <- classIntervals(tendencias$tau, n = 5)
+## obtenemos cinco colores para una paleta de colores que se llama "Spectral"
+plotclr <- rev(brewer.pal(5, "Spectral"))
+## Asociamos los valores de tau a su valor correspondiente
+colcode <- findColours(clases, plotclr)
+
+## plot sin tener en cuenta
+plot(tendencias, col=colcode, pch=19, cex = .6, main = "Mapa de tendencias de la nieve")
+## mostramos la leyenda
+legend("topright", legend=names(attr(colcode, "table")), fill=attr(colcode, "palette"), bty="n")
+
+###### pintar el mapa
+
+tendencias$significativa <- ifelse(tendencias$pvalue < 0.05, 1, 2)
+## plot sin tener en cuenta
+plot(tendencias, col=colcode, pch=c(17, 19)[as.numeric(tendencias$significativa)], cex = .6, main = "Mapa de tendencias significativas de la nieve")
+## mostramos la leyenda
+legend("topright", legend=names(attr(colcode, "table")), fill=attr(colcode, "palette"), bty="n")
+
+
+
+

sesion_6/retos/producto_2/producto_2.R

@@ -0,0 +1,53 @@
+#Cargo las librerias sp, rgdal, classInt y RColorBrewer
+library(sp)
+library(rgdal)
+library(classInt)
+library(RColorBrewer)
+
+n <- 3:5 #Numero de clases que voy a usar en los diferentes clusters
+
+#Leo la tabla robles_ecoinfo
+info <- read.table("robles_ecoinfo.csv",header = TRUE,sep=',')
+
+info2 <- info[,-1]#Quito la primera columna
+info2 <-info2[,-1]#Quito la segunda columna
+
+#Creo un bucle
+for(n_cluster in n){
+
+#Realizo el cluster
+mi_cluster <- kmeans (info2, n_cluster, iter.max = 200, nstart = 3)
+#Extraigo el campo cluster del cluster
+cluster <- mi_cluster$cluster
+#Cojo las coordenadas x e y de "robles_ecoinfo"
+x <- info$x
+y <- info$y
+#Hago una tabla con los valores del cluster, x e y
+robles<-data.frame(cluster,x,y)
+
+### Uso el script pintar_mapa ###
+
+#Cargamos libreria raster y obtenemos los ficheros de imágenes para una hora determinada
+### Para el siguiente fragmento de script, suponemos que:
+### - Tienes una variable que se llama robles
+### - La variable robles es un data.frame
+### - que el data.frame tiene una columna que se llama pvalue
+### - que tiene dos columnas, x e y
+### - que tiene una columna que se llama "cluster" que indica a qué cluster pertenece.
+
+
+## OJO: esta variable debería de estar en vuestro script
+## variable con el número de cluster con el que estamos probando
+## definimos las coordenadas de los puntos
+coordinates(robles) =~x+y
+## definimos el sistema de coordenadas WGS84
+proj4string(robles)=CRS("+init=epsg:23030")
+
+## obtenemos n_cluster colores para una paleta de colores que se llama "Spectral", para cada cluster creado
+plotclr <- rev(brewer.pal(n_cluster, "Spectral"))
+
+## plot, asignando el color en función del cluster al que pertenece
+plot(robles, col=plotclr[robles$cluster], pch=19, cex = .6, main = paste("Poblaciones de robledal con Clusters=",n_cluster))
+}
+
+

sesion_6/retos/producto_3/presencia/presencia_q_pyrenaica.csv

@@ -0,0 +1,42 @@
+species,x,y
+Quercus pyrenaica,-3.4592728,37.090360
+Quercus pyrenaica,-3.4425072,37.103936
+Quercus pyrenaica,-3.4366969,37.099468
+Quercus pyrenaica,-3.4368059,37.094943
+Quercus pyrenaica,-3.4311936,37.099425
+Quercus pyrenaica,-3.5126549,37.085607
+Quercus pyrenaica,-3.2901411,36.987112
+Quercus pyrenaica,-3.2901131,36.982704
+Quercus pyrenaica,-3.2955989,36.960091
+Quercus pyrenaica,-3.2956725,36.964589
+Quercus pyrenaica,-3.2956849,36.991038
+Quercus pyrenaica,-3.3966371,36.950827
+Quercus pyrenaica,-3.3966605,36.955335
+Quercus pyrenaica,-3.4023723,36.975643
+Quercus pyrenaica,-3.4023708,36.971100
+Quercus pyrenaica,-3.4079099,36.973280
+Quercus pyrenaica,-3.4137523,36.973314
+Quercus pyrenaica,-3.4136521,36.975559
+Quercus pyrenaica,-3.4164485,36.973287
+Quercus pyrenaica,-3.4192188,36.964235
+Quercus pyrenaica,-3.4814641,37.058641
+Quercus pyrenaica,-3.4758634,37.058735
+Quercus pyrenaica,-3.4646709,37.067758
+Quercus pyrenaica,-3.4816563,37.067699
+Quercus pyrenaica,-3.4813782,37.036142
+Quercus pyrenaica,-3.3808810,37.135790
+Quercus pyrenaica,-3.3750942,37.131292
+Quercus pyrenaica,-3.3809367,37.131183
+Quercus pyrenaica,-3.3638698,37.131327
+Quercus pyrenaica,-3.3466400,37.117965
+Quercus pyrenaica,-3.3415149,37.122217
+Quercus pyrenaica,-3.3469166,37.126780
+Quercus pyrenaica,-3.3468960,37.122273
+Quercus pyrenaica,-3.2566979,37.190109
+Quercus pyrenaica,-3.2530087,37.202160
+Quercus pyrenaica,-3.2570577,37.176605
+Quercus pyrenaica,-3.2514513,37.181088
+Quercus pyrenaica,-3.2514776,37.185613
+Quercus pyrenaica,-3.2564000,37.185305
+Quercus pyrenaica,-3.2458027,37.190132
+Quercus pyrenaica,-3.2514363,37.190139