Mapas com geobr e geom_sf

mapas com geobr e geom_sf.R

library(readxl)
library(dplyr)
library(ggplot2)

# Import -----------------------------------------------------------------------
dados_brutos <- read_excel("C:/Users/Hp/Desktop/Base_de_dados-master/BasesEstados.xlsx")
mapa_estados <- geobr::read_state()
#plot(mapa_estados)

# Tidy -------------------------------------------------------------------------
dados_brutos <- dados_brutos %>% rename(code_state=Codigo)
dados_brutos$code_state<- as.numeric(dados_brutos$code_state)
names(dados_brutos)
dados_mapa <- mapa_estados %>% left_join(dados_brutos)

# Visualize --------------------------------------------------------------------
ggplot() +
  geom_sf(data=dados_mapa, aes(fill=IDH)) +
  scale_fill_distiller(palette = "Oranges",direction = 1, name="IDH", limits = c(0.6,1))

ggplot() +
  geom_sf(data=dados_mapa, aes(fill=IDH), color= "black", size=.15) +
  labs(subtitle="Mapa 1 - IDH por UF", size=10) +
  geom_sf_text(data=dados_mapa,aes(label = abbrev_state), size=2, color= "black")+
  scale_fill_distiller(palette = "Oranges",direction = 1, name="IDH", limits = c(0.6,1)) +
  theme_minimal()

ggplot() +
  geom_sf(data=dados_mapa, aes(fill=Energia), color= "black", size=.15) +
  labs(subtitle="Mapa 2 ", size=10) +
  geom_sf_text(data=dados_mapa,aes(label = abbrev_state), size=2, color= "black")+
  scale_fill_distiller(palette = "Reds",direction = 1, name="% da população", limits = c(90,100))+
  theme_minimal()

ggplot() +
  geom_sf(data=dados_mapa, aes(fill=Banheiro), color= "black", size=.15) +
  labs(subtitle="Mapa 3 - % da população em domicílios com banheiro e água encanada por estado e DF", size=10) +
  geom_sf_text(data=dados_mapa,aes(label = abbrev_state), size=2, color= "black")+
  scale_fill_distiller(palette = "Greens",direction = 1, name="% da população", limits = c(40,100)) +
  theme_minimal()

ggplot() +
  geom_sf(data=dados_mapa, aes(fill=Agua), color= "black", size=.15) +
  labs(subtitle="Mapa 4 - % da população em domicílios com água encanada por estado e DF", size=10) +
  geom_sf_text(data=dados_mapa,aes(label = abbrev_state), size=2, color= "black")+
  scale_fill_distiller(palette = "Blues",direction = 1, name="% da população", limits = c(75,100)) +
  theme_minimal()


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# https://r-spatial.github.io/mapview/

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library(leaflet)
library(leaflet.providers)
library(leaflet.extras)

providers <- get_providers()
leaflet_map <- dados_mapa %>%
  leaflet() %>%
  addTiles(urlTemplate = providers$providers_details$OpenTopoMap$url) %>%
  addTiles(urlTemplate = providers$providers_details$OpenRailwayMap$url) %>%
  setView(-55,-13, 5) %>%
  addHeatmap(~lng, ~lat, intensity = .001, radius = 20, blur = 10) %>%
  addMarkers(~lng, ~lat, data = sample_n(da, 100)) %>%
  addDrawToolbar() %>%
  addMeasurePathToolbar() %>%
  addControlGPS(
    options = gpsOptions(
      position = "topleft",
      activate = TRUE,
      autoCenter = TRUE,
      maxZoom = 60,
      setView = TRUE
    )
  )
leaflet_map