diff --git a/source/markdown/data_exploratie_2023.Rmd b/source/markdown/data_exploratie_2023.Rmd index 7cb56ad6..dba84fe1 100644 --- a/source/markdown/data_exploratie_2023.Rmd +++ b/source/markdown/data_exploratie_2023.Rmd @@ -80,8 +80,9 @@ glimpse(pipelines) ``` ```{r} -# We select the pipeline with lowest accuracy (< 0.02), by filtering on accuracy. -# If the grids are installed, this should match the first line of the pipelines object. +# We select the pipeline with lowest accuracy (< 0.02), by filtering on accuracy +# If the grids are installed, this should match the first line of the pipelines +# object. chosen_pipeline_definition <- pipelines %>% filter(accuracy < 0.02) %>% pull(definition) @@ -488,10 +489,10 @@ We lezen de gewichten van de strata in zodat we eventueel kunnen rekening houden ```{r} # Read in stratum weights sampling frame -gewichten_oostelijke_leemstreek <- read_csv( +gewichten_ol <- read_csv( here("data", "steekproefkaders", "gewichten_oostelijke_leemstreek.csv") ) -gewichten_westelijke_leemstreek <- read_csv( +gewichten_wl <- read_csv( here("data", "steekproefkaders", "gewichten_westelijke_leemstreek.csv") ) gewichten_zandleemstreek <- read_csv( @@ -505,8 +506,8 @@ De som per landbouwstreek is dus 1. ```{r} # Group weigths for Leemstreek gewichten_mas_2023 <- bind_rows( - gewichten_oostelijke_leemstreek, - gewichten_westelijke_leemstreek, + gewichten_ol, + gewichten_wl, gewichten_zandleemstreek ) %>% mutate(landbouwstreek = ifelse(grepl("\\sleemstreek$", regio), @@ -1500,7 +1501,8 @@ summary_zoogdieren_2023 <- mas_2023_zoogdieren %>% ) %>% arrange(regio, jaar, openheid_klasse, sbp) -write_csv(summary_zoogdieren_2023, here(media_folder, "summary_zoogdieren_2023.csv")) +write_csv(summary_zoogdieren_2023, + here(media_folder, "summary_zoogdieren_2023.csv")) summary_zoogdieren_2023 %>% kable() diff --git a/source/markdown/exploratie_duinen_weidestreek.Rmd b/source/markdown/exploratie_duinen_weidestreek.Rmd index 9fe264a3..812a2eae 100644 --- a/source/markdown/exploratie_duinen_weidestreek.Rmd +++ b/source/markdown/exploratie_duinen_weidestreek.Rmd @@ -585,7 +585,8 @@ telcirkels_landgebruik <- lapply(punten, function(streek) { }) # Classificatie landgebruik -telcirkels_selectie_landgebruik <- lapply(telcirkels_landgebruik, function(streek) { +telcirkels_selectie_landgebruik <- lapply(telcirkels_landgebruik, + function(streek) { punten_selectie_landgebruik( lum_extract_result = streek, legend_rast = read_legend_lum(file = path_to_legend_lum()), @@ -780,7 +781,9 @@ names(plus_openheid_landschap) <- names(plus_sb) sbp_akkervogels_duinen <- read_sbp_akkervogels( path = path_to_sbp_akkervogels(file = "akkervogelgebieden2022.shp"), gebied = kleine_landbouwstreken$Duinen, - path_extra_soorten = path_to_sbp_akkervogels(file = "sbp_overige_soorten.shp"), + path_extra_soorten = path_to_sbp_akkervogels( + file = "sbp_overige_soorten.shp" + ), extra_soorten = c( "hamster", "bruine kiekendief", "zomertortel", "grauwe kiekendief"