Mapear archivo KML

Con datos de la Secretaría de Energía (SENER) se mapeará una capa de información en formato KML (del acrónimo en inglés Keyhole Markup Language). Los datos corresponden a las zonas en proceso de electrificación.

El código para extraer las coordenadas geográficas, la altitud así como el identificador (ID), es un aporte de Fabio Veronesi (https://www.r-bloggers.com/extract-coordinates-and-other-data-from-kml-in-r/), ligeras modificaciones fueron efectuadas. No obstante como veremos, los datos de la SENER sólo contienen latitud y longitud, la forma de hacerlo es la siguiente.

kml.text <- readLines('SENER.kml')
re <- "<coordinates> *([^<]+?) *<\\/coordinates>"  
coords <- grep(re,kml.text)  
   
re2 <- "src_id:"  
SCR.ID <- grep(re2,kml.text)  
   
re3 <- "<tr><td><b>Name:</b><td>"  
Name <- grep(re3,kml.text)  
   
kml.coordinates <- matrix(0,length(coords),4,dimnames=list(c(),c("ID","LON","LAT","ELEV")))  
kml.names <- matrix(0,length(coords),1)  
   
for(i in 1:length(coords)){  
    sub.coords <- coords[i]  
    temp1 <- gsub("<coordinates>"," ",kml.text[sub.coords])  
    temp2 <- gsub("</coordinates>"," ",temp1)  
    coordinates <- as.numeric(unlist(strsplit(temp2,",")))  
   
    sub.ID <- SCR.ID[i]  
    ID <- as.numeric(gsub("<tr><td><b>src_id:</b><td>"," ",kml.text[sub.ID]))  
   
    sub.Name <- Name[i]  
    NAME <- gsub(paste("<tr><td><b>Name:</b><td>"),"",kml.text[sub.Name])  
   
    kml.coordinates[i,] <- matrix(c(ID,coordinates),ncol=4)  
    kml.names[i,] <- matrix(c(NAME),ncol=1)  
}

Con esta parte del código extraemos la información del archivo KML.

> head(kml.coordinates)
     ID       LON      LAT ELEV
[1,] NA -92.13972 17.18167    0
[2,] NA -91.99667 17.18222    0
[3,] NA -91.20667 16.37694    0
[4,] NA -91.74639 17.03611    0
[5,] NA -92.11972 17.09611    0
[6,] NA -92.80972 17.40472    0

Como vemos, la información proporcionada por la dependencia se limita a las coordenadas geográficas. Por lo que, en este ejemplo, dejaremos la matriz sólo con las columnas que contienen información.

kml.coordinates <- kml.coordinates[,2:3]

El siguiente paso será plotear estas coordenadas, el código empleado es el siguiente:

library(RgoogleMaps)
z0 <- 5                     # zoom
y0 <- 21.525818             # Latitud zero
x0 <- -100.522399           # longitud zero


N <- length(kml.coordinates)
color <- c()                # Inicializo vector
color[1:N] <- 'gray20'

PuebMap  <- GetMap(center= c(y0,x0), zoom=z0, 
             GRAYSCALE = F, size=c(640,640),
             destfile = file.path(tempdir(),"sener.png"),
             maptype = 'terrain', SCALE = 2,)

PlotOnStaticMap(PuebMap)

{PlotOnStaticMap(PuebMap, lat = kml.coordinates[,2], 
                lon = kml.coordinates[,1], cex=1, pch=19,
                destfile = "sener.png", 
                col= color ,
                add=TRUE)};

Esto produce el siguiente mapa:

Esta representación nos permite observar que los procesos de electrificación se están llevando a cabo principalmente en las áreas montañosas.