lidar:projetos:rcode_invconve
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# Inventário Convencional na Fazenda Modelo ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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# Autor: Luiz Carlos Estraviz Rodriguez
# Departamento de Ciências Florestais
# ESALQ/USP - 16/Jan/2024
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# Inventário florestal da Fazenda Modelo
# - download dos dados mantidos em um repositório github público
# - shape files dos talhões florestais
# - LiDAR multitemporal (2013 e 2014)
# - sugestão de pasta para armazenamento local:
# C:/LiDAR/PRJ_Modelo/
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# Linguagem de programação:
# R (v 4.3)
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rm(list=ls(all=TRUE)) # Limpa memória
gc()
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# 1. Leitura e organização de dados
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if(!require(tidyverse)) # Para melhor manipulação de dados e funções
install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
# Download do shape da Fazenda Modelo (2 layers: talhoes e parcelas)
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gitOnde <- "https://github.com/FlorestaR/dados/blob/main/5_LIDARF/Modelo/SHAPES"
gitNome <- "fazmodelo.zip"
gitArqv <- file.path(gitOnde, gitNome) %>% paste0("?raw=true")
tmpd <- tempdir(check = TRUE) # diretório temporário
zipf <- file.path(tmpd, "shapes.zip") # arquivo temporário
options(timeout=1000) # Reset timeout oferecendo mais tempo de download
if(!file.exists(zipf)) # garante download de dados binários (wb)
download.file(gitArqv, mode="wb", destfile = zipf)
unzip(zipf, exdir = tmpd) # shape é unziped no diretório temporário
unlink(zipf) # deleta o arquivo zipado
if(!require(sf)) # Para manipulação de shapes
install.packages("sf")
library(sf)
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# Lê atributos dos talhoes
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shpArq <- paste0(tmpd, "/Modelo_talhoes.shp") # shape com talhões
talhoesComGeo <- read_sf(shpArq) # completo com geom
talhoesSemGeo <- tibble(sf::st_drop_geometry(talhoesComGeo)) # s/ geom
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# Lê atributos das parcelas
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
shpArq <- paste0(tmpd, "/Modelo_parcelas.shp") # shape com parcelas
parcelasComGeo <- read_sf(shpArq) # completo com geom
parcelasSemGeo <- tibble(sf::st_drop_geometry(parcelasComGeo)) # s/ geom
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
# Cria coluna IDINV na tabela "talhões", extraída da tabela "parcelas"
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talhoes <-
parcelasSemGeo %>%
group_by(SUBTALHAO) %>%
summarise(IDINV = unique(IDINV)) %>%
left_join(talhoesSemGeo) %>%
select("SUBTALHAO", "IDINV", "AREA") %>%
arrange(SUBTALHAO) %>% as.data.frame
talhoesComGeo <- inner_join(talhoesComGeo, talhoes, by="SUBTALHAO") %>%
select("OBJECTID", "SUBTALHAO", "IDINV", "geometry")
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
# Reorganiza colunas da tabela "parcelas"
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parcelas <-
parcelasSemGeo %>%
select(SUBTALHAO, CHAVE2, DATAREALIZ, IDINV, AREAPARCEL, MHDOM, VTCC) %>%
arrange(SUBTALHAO) %>% as.data.frame
# Cria diretórios e pastas para onde alguns dados serão copiados
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prjNome <- 'PRJ_Modelo'
dirNome <- paste0('C:/LiDAR/', prjNome)
dir.create(dirNome, showWarnings = F)
# Salva e imprime dados reorganizados
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dirNome <- paste0(dirNome, '/DADOS/')
dir.create(dirNome, showWarnings = F)
# Leitura da mais atual versão rio para facilmente ler e salvar Excel
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if (!require("remotes")){install.packages("remotes")}
if (!require(rio)) {remotes::install_github("gesistsa/rio")}
library(rio)
# Salva dados em planilha Excel
arqNome <- paste0(dirNome, prjNome, '.xlsx')
export(list(talhoes = talhoes,
parcelas = parcelas),
file = arqNome)
# Mostra tabelas no Viewer
# Use o "Export" do Viewer para salvar em diferentes formatos
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
if(!require(kableExtra))
install.packages("kableExtra")
library(kableExtra)
# Mostra talhões
AreaTotal <- talhoes$AREA %>% sum
NotaDeRodape <- paste0(": ", AreaTotal)
talhoes %>%
kbl(caption = "Talhões da Fazenda Modelo", align = "r") %>%
kable_classic(full_width = F) %>%
footnote(general = NotaDeRodape,
general_title = "Área total",
footnote_as_chunk = T)
# Mostra parcelas
parcelas %>%
kbl(caption = "Parcelas da Fazenda Modelo", align = "r") %>%
kable_classic(full_width = F)
# Cria diretório para salvar mapas, figuras e gráficos
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dirNome <- paste0('C:/LiDAR/', prjNome)
dir.create(dirNome, showWarnings = F)
dirNome <- paste0(dirNome, '/GRAPH/')
dir.create(dirNome, showWarnings = F)
# Cria mapa dos talhões com localização das parcelas (EPSG: 31983)
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arqNome <- paste0(dirNome, prjNome, '.png')
png(arqNome, 30, 20, 'cm', res = 200) # abre "impressão"
ggplot() + # plot dos talhões e parcelas (cor por idade)
geom_sf(data = talhoesComGeo, colour = "black", fill="white") +
geom_sf(data = parcelasComGeo, aes(fill = factor(IDINV))) +
scale_fill_discrete(name = "Idade") +
guides(fill = guide_legend(reverse=F)) +
coord_sf(datum=st_crs(31983)) + # Especifica sistema de coord.
scale_y_continuous(breaks = seq(from=7356500,to=7359000, by=200)) +
scale_x_continuous(breaks = seq(from=206200, to=207600, by=200))
dev.off() # fecha "impressão" do aquivo
# ----
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
# 2. Amostragem Casual Simples (ACS)
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# Função para cálculo do Intervalo de Confiança
calcCI = function(err, n, alpha=.05){
return(
qt(1 - alpha/2, n-1) * err #/ sqrt(n)
)
}
# Função para cálculo dos parâmetros de estimação e inferência
calcPars = function(df, N, alpha=.05){
means = apply(df, 2, mean)
vars = apply(df, 2, function(y){
(var(y) / length(y)) * ((N - length(y)) / N)
})
err = sqrt(vars)
cis = calcCI(err, nrow(df), alpha)
err_pc = 100*cis/means
out = rbind(means, vars, err, cis, err_pc, nrow(df)) %>% as.data.frame
row.names(out) = c('media', 'var', 'dp', 'ic', 'erro', 'n')
names(out) = names(df)
return(out)
}
# Cria lista com variáveis de interesse
variaveisDeInteresse <- c("MHDOM", "VTCC")
# Cria dataframe com valores observados das variáveis de interesse
df <- parcelas %>% select(all_of(variaveisDeInteresse))
# Calcula o número máximo de unidades amostrais possíveis (N)
parcelaAreaMedia <- mean(parcelas$AREAPARCEL) / 10000 # por ha
N_ACS <- round(AreaTotal / parcelaAreaMedia , 0) # N
# Resultados do inventário (estimação + inferência)
# pelo método Amostragem Casual Simples (ACS)
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paramEstatisticosACS <- df %>% calcPars(N_ACS)
# Função para cálculo da intensidade amostral recomendada
# (ha por parcela) da ACS que garante ~10% de erro (altere se desejar)
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
erro <- 10
tamanhoIdealACS = function(y, N, errDesired=erro/100, alpha=erro/100){
B = errDesired * mean(y)
qt = qt(1 - alpha/2, length(y)-1)
n = N*var(y)*qt^2 / (N * B^2 + qt^2 * var(y))
return(n)
}
# Intensidade amostral usada
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IAS <- paste0(" usada: 1 parc/",
round(AreaTotal/paramEstatisticosACS$VTCC[6],0), " ha.")
# Intensidade amostral que seria necessária para ACS
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
IA <- round(AreaTotal/tamanhoIdealACS(df$VTCC,N_ACS),0)
erroTexto <- as.character(erro)
IAI <- paste0("\n Necessárias p/ erro de ", erroTexto,
"%: 1 parc/", IA, " ha.")
# Mostra resultados da ACS no Viewer
# Use o "Export" do Viewer para salvar em diferentes formatos
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NotaDeRodape <- paste0(IAS, IAI)
paramEstatisticosACS %>%
kbl(caption = "Amostragem Casual Simples (ACS)", align = "r") %>%
kable_classic(full_width = F) %>%
footnote(general = NotaDeRodape,
general_title = "Intensidade amostral",
footnote_as_chunk = T)
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# 3. Amostragem Casual Estratificada (ACE)
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# Escolhe variável de estratificação
grupos = c("IDINV")
# Box-plot da variável de interesse por nível de estratificação
par(mfrow=c( length(grupos), length(variaveisDeInteresse) ))
attach(parcelas)
for(i in grupos){
for(j in variaveisDeInteresse){
plot( get(i) %>% factor , get(j), main = j, sub=i)
}
}
detach(parcelas)
# Estimativa da população para amostragem estratificada
popFromStrata = function(factorStrataList){
popEstimates = foreach(i = factorStrataList, .combine = 'c') %do% {
gpMeans = lapply(i, function(x) x[1,,drop=F]) %>% do.call(what = rbind)
gpVars = lapply(i, function(x) x[2,,drop=F]) %>% do.call(what = rbind)
cols = 1:(ncol(gpMeans)-4)
popMean = apply(gpMeans[,cols], 2,
function(x) sum(x*gpMeans$N) ) /N_ACS
popVar = apply(gpVars[,cols], 2,
function(x) sum( x * (gpVars$N/N_ACS)^2 ) )
popStdErr = sqrt(popVar)
popCI = calcCI(popStdErr, sum(gpMeans$n))
popPars = data.frame(
media = popMean,
var = popVar,
dp = popStdErr,
ic = popCI,
erro = 100 * popCI / popMean,
n = sum( sapply(i, function(x) mean(x$n)) )
)
return(list(popPars))
}
names(popEstimates) = names(factorStrataList)
return(popEstimates)
}
if(!require(foreach)) # Para loops inteligentes
install.packages("foreach")
library(foreach)
# Cria vetor de (True ou False) para marcar dados que estejam dentro
# do intervalo de idades de interesse (entre 2 e 6)
rightAges = talhoes$IDINV > 2 & talhoes$IDINV < 6
# Resultados do inventário (estimação + inferência)
# pelo método Amostragem Casual Estratificada (ACE)
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
paramEstatisticosACE = foreach(
grp = grupos, .combine = 'rbind') %:%
foreach(
niv = parcelas[,grp] %>% unique %>%
as.character %>% sort, .combine = 'rbind'
) %do% {
inGroup = talhoes[,grp] == niv
popSize = round(
sum(talhoes[rightAges & !is.na(inGroup) & inGroup,]$AREA) /
parcelaAreaMedia)
inGroup = parcelas[,grp] == niv
tempPars = parcelas[inGroup, variaveisDeInteresse, drop=F]
inventory = calcPars(tempPars, popSize)
inventory$grupo = grp
inventory$nivel = niv
inventory$n = nrow(tempPars)
inventory$N = popSize
return(inventory)
}
paramEstatisticosACE %<>% base::split(f=paramEstatisticosACE$grupo) %>%
lapply(function(x) split(x, x$nivel))
globalparamEstatisticosACE = popFromStrata(paramEstatisticosACE)
# Função para cálculo da intensidade amostral recomendada
# (ha por parcela) da ACE que garante ~10% de erro (altere se desejar)
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
erro <- 10
tamanhoIdealACE = function(y, g, Nh, errDesired=erro/100){
vars = by(y, g, stats::var)
Wh = by(y, g, length) / length(y)
Nh = Nh[ names(Nh) %in% g ]
B = errDesired * mean(y)
n = sum( Nh^2 * vars / Wh ) /
((B^2 * (sum(Nh)^2))/4 + sum(Nh * vars))
return(n)
}
# Calcula o número possível de unidades amostrais (N) por estrato
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
parcPorEstrato <- round( # Nh
by(st_area(talhoesComGeo), talhoes$IDINV, sum) /
(mean(parcelas$AREAPARCEL)), 0)
IA <- round(AreaTotal/tamanhoIdealACE(y = parcelas$VTCC,
g = parcelas$IDINV,
Nh = parcPorEstrato), 0)
# Intensidade amostral usada por estrato
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
IAE <- round(by(st_area(talhoesComGeo)/10000, talhoes$IDINV, sum) /
(parcelas %>% count(IDINV))[2])[1]
IAS <- paste0(" usada: 1 parc / ", as.character(IAE) , " ha.")
# Intensidade amostral que seria necessária para ACE
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
erroTexto <- as.character(erro)
IAI <- paste0("\n Necessárias p/ erro de ", erroTexto,
"%: 1 parc / ", IA, " ha.")
NotaDeRodape <- paste0(IAS, IAI)
globalparamEstatisticosACE[[grupos]] %>% t %>% # transpõe o data frame
kbl(caption = paste0("Amostragem Casual Estratificada (ACE)"),
align = "r") %>%
kable_classic(full_width = F) %>%
footnote(general = NotaDeRodape,
general_title = "Intensidade amostral",
footnote_as_chunk = T)
# Gráfico de número de amostras necessárias por erro amostral aceitável
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
prjNome <- 'PRJ_Modelo'
dirNome <- paste0('C:/LiDAR/', prjNome)
dir.create(dirNome, showWarnings = F)
dirNome <- paste0(dirNome, '/GRAPH/')
dir.create(dirNome, showWarnings = F)
arqNome <- paste0(dirNome, prjNome, '_IntAmostral_ACSvsACE.png')
erro = 1:20
scsPlotn <- tamanhoIdealACS(parcelas$VTCC, N_ACS,
errDesired = erro/100)
cssPlotn <- tamanhoIdealACE(parcelas$VTCC, parcelas$IDINV,
parcPorEstrato, errDesired = erro/100)
# dsPlotn = dubleSamplePlotNumber(plotMetrics$PC_VOL_TOT,
# plotMetrics$avgCrownHeight,
# cropMetrics$avgCrownHeight, 300, erro/100)
png( arqNome, 30, 20, 'cm', res = 200) # abre "impressão" PNG
# jpeg(arqNome, 30, 20, 'cm', res = 200) # abre "impressão" JPG
plot( scsPlotn ~ erro, type='l', col='red', lwd=2,
ylim=c(0,200), ylab='Número de parcelas', xlab='Erro amostral (%)',
axes=F)
lines(erro, cssPlotn, col='green', lwd=2)
# lines(erro, dsPlotn, col='blue', lwd=2)
box()
axis(1)
axis(2, at = c(25, 50, 75, 100, 125, 150, 175, 200))
abline(v=10, col='black', lwd=2, lty=2)
lines(c(0,15), rep(100, 2), col='black', lty=2, lwd=2)
# lines(c(0,5), rep(dsPlotn[5], 2), col='blue', lty=2, lwd=2)
# lines(c(0,5), rep(cssPlotn[5], 2), col='green', lty=2, lwd=2)
legend('topright', col=rainbow(3), lwd=2,
legend = c('ACS', 'ACE'))
# legend = c('ACS', 'ACE', 'AD'))
dev.off() # fecha "impressão"
# Salva resultados em planilha Excel
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
prjNome <- 'PRJ_Modelo'
dirNome <- paste0('C:/LiDAR/', prjNome)
dir.create(dirNome, showWarnings = F)
dirNome <- paste0(dirNome, '/RSLTS/')
dir.create(dirNome, showWarnings = F)
arqNome <- paste0(dirNome, prjNome, '_Results.xlsx')
export(list(ACS = paramEstatisticosACS,
ACE37 = paramEstatisticosACE$IDINV$'3.7',
ACE52 = paramEstatisticosACE$IDINV$'5.2'),
file = arqNome)
# save.image(file='Modelo_inventario.RData') # faz backup dos dados
# load('Modelo_inventario.RData') # recupera backup
# ----
Referências sobre o pacote lidR para processamento de dados LiDAR:
e sobre os pacotes terra e sf para processamento de dados espaciais:
lidar/projetos/rcode_invconve.txt · Última modificação: 2024/03/23 20:17 por 127.0.0.1