# simple script para crear un mapa
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library(ggmap)

a=geocode("Vitoria")    ###> los geocode localizan calles, ciudades, etc....

mapa=get_map(location=a,zoom=13,maptype="satellite") ###> los tipos  de mapas son variados 
mapa_1=ggmap(mapa)      ###> si quiero verlo en pantalla simplemente hare mapa_1 en la linea de comandos
ggsave(mapa_1,file="C:\\USO_R\\mapas\\vitoria.png")


# modificación dando unas coordenadas

mapa=get_map(location=c(lon=-2.658,lat=42.85),zoom=13,maptype="toner")
mapa_1=ggmap(mapa)


# modificación dando una posicion

mapa <- get_map("Vitoria",zoom=12,maptype="terrain",source="google")
Mapa_1=ggmap(mapa)


#### otros maptype son "terrain", "roadmap" , "hybrid" ,"toner-2011"
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# simple script para crear un mapa y escribir sobre el 
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library(ggmap)
mapa=get_map(location=c(lon=-2.658,lat=42.85),zoom=13,maptype="terrain")
mapa_2=ggmap(mapa)+annotate("text", x=-2.658, y=42.85, label = "GASTEIZ-VITORIA", colour = "red", size =10)
mapa_2



# simple script para crear un mapa y hacer un rectangulo sobre el 
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library(ggmap)
mapa=get_map(location=c(lon=-2.658,lat=42.85),zoom=13,maptype="terrain")
mapa_2=ggmap(mapa)+annotate("rect", xmin=-2.675, ymin=42.83, xmax=-2.650, ymax=42.85, col="red" ,fill="white")
mapa_2




# para dibujar segmentos haremos 
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library(ggmap)
mapa=get_map(location=c(lon=-2.658,lat=42.85),zoom=13,maptype="terrain")
mapa_2=ggmap(mapa)+annotate("segment", x=-2.675, xend=-2.650, y=42.83, yend=42.85,colour="blue", size = 1.5)
mapa_2

####> arrow = arrow(length=unit(0.3,"cm")) se puede añadir a annotate para acabar en flecha




# podemos sumar varios annotate  para finalmente hacer un mapa (aquí el ejemplo de uno solo añadido que es la recta)
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library(ggmap)
mapa=get_map(location=c(lon=-2.658,lat=42.85),zoom=13,maptype="terrain")


mapa_2=ggmap(mapa)+labs(x = "Longitude", y = "Latitude") + ggtitle("  EXAMPLE") 
mapa_2=mapa_2+annotate("segment", x=-2.675, xend=-2.650, y=42.83, yend=42.85,colour="blue", size = 1.5)
mapa_2



#  para hacer un box donde se dibujara el mapa (siempre lo hace cuadrado¡¡¡¡)
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library(ggmap)

lat=c(42.81,42.89)
long=c(-2.71,-2.640)
bbox=make_bbox(long,lat,f=0.05)
mapa=get_map(bbox,maptype="satellite")
mapa_2=ggmap(mapa)
mapa_2


# con la libreria RgoogleMap podremos incluso calcular un zoom para usarlo despues en get_map
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library(RgoogleMaps)

## dada una lista de puntos ##################

lat = c(40.702147,40.718217,40.711614)
lon = c(-74.012318,-74.015794,-73.998284)

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center = c(mean(lon), mean(lat)) 
z=min(MaxZoom(range(lat), range(lon)))

mapa=get_map(center,zoom=z,maptype="satellite")
mapa_2=ggmap(mapa)
mapa_2






# Observaciones coloreadas con una escala de colores continuos interpolados (sin extrapolacion)
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library(akima)
library(ggmap)
library(loa) ###> donde se encuentra los datos  
data(lat.lon.meuse,package="loa",envir=environment())


###> neesito una secuencia de puntos x,y para interpolar con interp de akima 
xo=seq(min(lat.lon.meuse$longitude),max(lat.lon.meuse$longitude),length=90)
yo=seq(min(lat.lon.meuse$latitude),max(lat.lon.meuse$latitude),length=90)

a=interp(lat.lon.meuse$longitude,lat.lon.meuse$latitude,lat.lon.meuse$cadmium,xo,yo,linear=TRUE)

a1=interp2xyz(a)  ###> aqui paso de la variable "a" tipo lista de datos interpolados a una matriz de datos de 3 columnas (x,y,z) "a1"
a1=as.data.frame(a1)

new_a=a1[!is.na(a1$z),]  ###> aqui elimino los datos na de la zona exterior donde no se puede interpolar
new_a=as.data.frame(new_a)


mapa=get_map(location=c(5.743689,50.9757), zoom=13)

mapa_1=ggmap(mapa)
mapa_2=mapa_1+stat_summary_2d(geom ="tile",bins =100,data=new_a,aes(x=new_a$x,y=new_a$y,z=new_a$z),alpha=0.5)
mapa_2=mapa_2+scale_fill_gradient(low = "yellow", high = "red", name="pb(mg/m3)")

###>los bins indican el numero de cuadraditos a poner en el dibujo




# Observaciones individuales coloreadas de forma graduada en funcion del valor de la observación
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library("loa")
library("ggmap")
data(lat.lon.meuse,package="loa",envir=environment())
mean(lat.lon.meuse[,1])
[1] 50.9747
mean(lat.lon.meuse[,2])
[1] 5.743689
map <- get_map(location=c(5.743689,50.9757), zoom=13)
mapa_1=ggmap(map)
mapa_4=mapa_1 + geom_point(data=as.data.frame(lat.lon.meuse), aes(x=longitude,y=latitude,color=lead), size=3.5)+scale_color_gradientn(colours=rev(heat.colors(5)))



# Cuadrados representando observaciones coloreados con un rango finito de valores según la observación
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library("ggmap")
library("loa")
data(lat.lon.meuse,package="loa",envir=environment())
map <- get_map(location=c(5.743689,50.9757), zoom=13)
mapa_1=ggmap(map)
mapa_2 <- mapa_1  +  stat_summary_2d(geom = "tile",bins = 50,data=lat.lon.meuse, aes(x = longitude, y = latitude, z = lead), alpha=0.5)
mapa_3<- mapa_2 + scale_fill_gradient(low = "yellow", high = "red", guide = guide_legend(title = "LEAD")) +xlab("") + ylab("")



# Isocontornos interpolados en una región rectangular a partir de observaciones (extrapolación)
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library(akima)
library(ggmap)
library(loa)
data(lat.lon.meuse,package="loa",envir=environment())
xo=seq(min(lat.lon.meuse$longitude),max(lat.lon.meuse$longitude),length=90)
yo=seq(min(lat.lon.meuse$latitude),max(lat.lon.meuse$latitude),length=90)
a=interp(lat.lon.meuse$longitude,lat.lon.meuse$latitude,lat.lon.meuse$cadmium,xo,yo,linear=FALSE,extrap=TRUE)
a2=interp2xyz(a)
a2=as.data.frame(a2)
map <- get_map(location=c(5.743689,50.9757), zoom=13)
mapa_1=ggmap(map)
mapa_2=mapa_1+ geom_tile(data=a2,aes(x=a2$x,y=a2$y,fill=a2$z),alpha=0.4)+scale_fill_gradientn(guide="none",colours=rev(heat.colors(10)))+stat_contour(data=a2,aes(x=a2$x,y=a2$y,z=a2$, color=..level..), geom="path", size=1)+scale_color_gradientn(colours=rev(heat.colors(10)))