Publications by DataIntelligence
analisis_archivos_raster_13_05_2010
lectura de raster librerias “raster” Leemos el raster lulc <- raster("1/lulc.tif") lulc ## class : RasterLayer ## dimensions : 208, 178, 37024 (nrow, ncol, ncell) ## resolution : 10, 10 (x, y) ## extent : 359560, 361340, 6314590, 6316670 (xmin, xmax, ymin, ymax) ## crs : +proj=utm +zone=19 +south +datum=WGS84 +units=...
3143 sym R (9150 sym/71 pcs) 18 img
entrega_7_06_05_21
1. ¿Cuántas personas hay? Es la pregunta básica que respondemos en esta serie de entregas. Queremos determinar cuántas personas hay en el cruce de tres variables esenciales: sexo, alfabetismo y etnia, para todas las comunas y para los 6 años de las Casen en referencia a una pregunta de investigación especifica. Veamos el siguiente ejemplo. ...
8754 sym R (49965 sym/77 pcs) 26 tbl
cart_005
Índice 1 Calculo de Areas 1.1 Area de las zonas verdes interiores 1.2 Area de las zonas rojas interiores 2 Nuevos limites glaciares library(rgee) ee_Initialize() ## -- rgee 1.0.9 --------------------------------------- earthengine-api 0.1.259 -- ## v email: not_defined ## v Initializing Google Earth Engine: v Initializing Google Ear...
1699 sym R (4110 sym/20 pcs)
entrega_6_vivienda_alle_03_05_21
Introduccion I Índice de materialidad Índice de saneamiento Índice de calidad global de la vivienda Índice de hacinamiento Allegamiento externo: Se refiere a la presencia en una vivienda de más de un hogar, evidenciándose con la figura de más de una vivienda, físicamente, dentro del predio. -Allegamiento interno: Es la situación dond...
5028 sym R (36897 sym/58 pcs) 4 img 20 tbl
cart_003
Índice 1 Primer conjunto de muestras 2 Segundo conjunto de muestras 3 Random Forest Primer conjunto de muestras (volver al índice) Extraemos la imagen satelital Sentinel filtrada por la region de los lagos mask <- st_read("region_los_lagos.shp", quiet = TRUE) %>% sf_as_ee() # convertimos el shp en geometria: region <-...
846 sym R (3988 sym/15 pcs)
rf_en_rgee
Índice 1 El concepto de FeatureCollection 2 La FC como objeto de construcción del set de entrenamiento 3 Random Forest con puntos 4 RF en nuestro conjunto muestral 4.1 Un método de construcción Apéndice: álgebra de conjuntos 1 El concepto de FeatureCollection (volver al índice) El set de entrenamiento se construye del siguiente modo...
2770 sym R (27668 sym/46 pcs) 1 tbl
cart_001
Índice 1 Elaboración del NDGI 2 Construcción de muestras 3 Aplicación de RF 1 Elaboración del NDGI (volver al índice) 1. Gráfica del shape de la región de los lagos Tenemos una función que grafica inmediatamente la forma de un shape: # leemos el shp: mask <- st_read("region_los_lagos.shp", quiet = TRUE) %>% sf_a...
4462 sym R (10064 sym/56 pcs) 7 tbl
ttcc_26_04_21
Lectura de tablas Casen dataset_2006 <- readRDS(file = "casen_2006_c.rds") dataset_2006 <- dataset_2006[,c("COMUNA","S10B","S10A","T1A","T4","E1","SEXO","EXPC")] dataset_2009 <- readRDS(file = "casen_2009_c.rds") dataset_2009 <- dataset_2009[,c("COMUNA","S16B","S16A","T1A","T5","E1","SEXO","EXPC")] dataset_2011 <- readRDS(file = "casen_2011...
1315 sym R (31631 sym/36 pcs) 5 tbl
puntos_001_19041857
0. Algunas funciones sample: ee.Image.sample(): muestrea los píxeles de una imagen y los devuelve como una FeatureCollection, en la que cada característica tiene 1 propiedad por banda en la imagen de entrada. Puede proporcionar un parámetro de región, que define la región de la que se tomará la muestra, o un parámetro de factor, que submu...
3490 sym R (4192 sym/20 pcs) 1 img 4 tbl
ingresos20041808
Índice 1. Introducción 1. Promedios de promedios Éste programa corre con la version R-3.6.3 1. Introducción (volver al índice) 2006 1 Leemos nuestra base de datos original dataset_2006 <- readRDS(file = "casen_2006_c.rds") 2 Asignamos el nombre de nuestra variable a ab ab <- dataset_2006 3 Llamamos a nuestros diccionarios Los diccionario...
2591 sym R (24254 sym/139 pcs) 2 tbl