Resumen

Los indicadores de ecologia del paisaje cuantifican las caracteristicas geometricas de los componentes del mosaico heterogeneo. Los valores resultantes proveen informacion acerca de la configuracion espacial y composicion de los fragmentos y clases. El analisis de estos datos permite inferir las funciones ecosistemicas resultantes. Estos indicadores fundamentan la evaluacion de la condicion del mosaico y sustentan las propuestas de diseño.

Metodo

El proceso para el calculo de la metricas, emplea el programa R y paquetes que se indican dentro de la secuencia. Se requiere un archivo vectorial en formato shape representando la capa de vegetacion (o ecosistema).

Procedimiento

Lectura del archivo vector en R

Libreria de trabajo

setwd("/Users/victorpena/Documents/work/unalm/courses/pyr/taller/2024_2/shapes")

Paquetes terra y sf

library(terra)

library(sf)

Cargar shape en R

cv <- st_read("/Users/victorpena/Documents/work/unalm/courses/pyr/taller/2024_2/shapes/cv_chh.shp")

plot(cv)

lomas <- st_read("/Users/victorpena/Documents/work/unalm/courses/pyr/taller/2024_2/shapes/lomas.shp")

lomas

plot(lomas)

Rasterizar

library(raster)
#library(maptools)

blank_raster <- raster(nrow = 1000, ncol = 1000, extent(lomas))
values(blank_raster) <- 1
plot(blank_raster)

terra::writeRaster(blank_raster, "blank_raster.tif", filetype = "GTiff", overwrite = TRUE)

lomas_raster <- rasterize(lomas, blank_raster)
lomas_raster[!(is.na(lomas_raster))] <- 1
plot(lomas_raster, legend=FALSE)

Calculo de las metricas de ecologia del paisaje

library(landscapemetrics) # landscape metrics calculation
library(landscapetools)

Fuente: landscapemetrics1 enlace

list_lsm(
level = NULL,
metric = NULL,
name = NULL,
type = NULL,
what = NULL,
simplify = FALSE,
verbose = TRUE
)

check_landscape(parques_raster)

Mosaico de la cuenca

cuenca <- st_read("/Users/victorpena/Documents/work/unalm/courses/pyr/taller/2024_2/shapes/cuenca_chancay_huaral.shp")

blank_raster <- raster(nrow = 1000, ncol = 1000, extent(cuenca))
values(blank_raster) <- 1
plot(blank_raster)

cuenca_raster <- rasterize(cuenca, blank_raster)
cuenca_raster[!(is.na(cuenca_raster))] <- 1
plot(cuenca_raster, legend=FALSE)

terra::writeRaster(cuenca_raster, "cuenca_raster.tif", filetype = "GTiff", overwrite = TRUE)

Funcion shp2raster2

shp2raster <- function(shp, mask.raster, label, value, transform = FALSE, proj.from = NA, proj.to = NA, map = TRUE) {require(raster, rgdal)
    # use transform==TRUE if the polygon is not in the same coordinate system as the output raster, setting proj.from & proj.to to the appropriate projections
    if (transform == TRUE) {proj4string(shp) <- proj.from
    shp <- spTransform(shp, proj.to)
    }
    # convert the shapefile to a raster based on a standardised background
    # raster
    r <- rasterize(shp, mask.raster)
    # set the cells associated with the shapfile to the specified value
    r[!is.na(r)] <- value
    # merge the new raster with the mask raster and export to the working
    # directory as a tif file
    r <- mask(merge(r, mask.raster), mask.raster, filename = label, format = "GTiff", overwrite = T)
    # plot map of new raster
    if (map == TRUE) {plot(r, main = label, axes = F, box = F)}
    names(r) <- label
    return(r)
}


LH.mask <- raster("/Users/victorpena/Documents/work/unalm/courses/pyr/taller/2024_2/shapes/cuenca_raster.tif")
# set the background cells in the raster to 0
LH.mask[!is.na(LH.mask)] <- 1
lomas <- st_read("/Users/victorpena/Documents/work/unalm/courses/pyr/taller/2024_2/shapes/lomas.shp")
# convert the NPWS.reserves polygon data for Parks
# Parks to a raster
NPWS.raster <- shp2raster(shp = lomas, mask.raster = LH.mask, label = "Lomas Chancay-Huaral", value = 3)


lsm_p_area(NPWS.raster)

p1 <- lsm_c_te(NPWS.raster)
p1

lsm_c_ca(NPWS.raster)

lsm_c_pd(NPWS.raster)

lsm_c_shape_mn(NPWS.raster)

Referencias

  1. landscapemetrics 2.1.4 4 octubre 2023 enlace ↩

  2. Amy Whitehead 1 May 2014 https://www.r-bloggers.com/2014/05/converting-shapefiles-to-rasters-in-r/ ↩