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Como Calcular uma Matriz de Distância no R com osrm

Escrito por Erick Faria · 2 min. >
matriz de distancia no r

Neste post, vamos explorar como calcular uma matriz de distância no R utilizando o pacote osrm. Calcular uma matriz de distância é essencial para várias aplicações em análise de dados geoespaciais, como otimização de rotas, análise de acessibilidade e estudos de rede. Vamos criar um exemplo prático para ilustrar o processo.

Por que Usar o osrm para Calcular Matriz de Distância no R?

O pacote osrm é uma interface para o serviço OSRM (Open Source Routing Machine), que permite calcular rotas, tempos de viagem e distâncias entre pontos geográficos. Ele é altamente eficiente e pode lidar com grandes conjuntos de dados, tornando-o ideal para análises geoespaciais.

Trabalhando com Dados no R

Instalando e Carregando o Pacote osrm

Primeiro, vamos instalar e carregar o pacote osrm:

# Matriz de Distância no R
# Instalando o pacote osrm
install.packages("osrm")

# Carregando o pacote osrm
library(osrm)

Carregando os Dados

Vamos carregar um conjunto de dados de exemplo que contém as coordenadas de origem e destino:

# Matriz de Distância no R
# Carregando os dados de um arquivo de texto
df <- read.table("df.txt", header = TRUE, sep = '\t', encoding = "UTF-8")

Configurando o Servidor OSRM

Configure o servidor OSRM para realizar as requisições:

# Matriz de Distância no R
# Configurando o servidor OSRM
options(osrm.server = "http://localhost:5000/")

Calculando a Matriz de Distância

Calculando Tempos de Viagem

Podemos calcular a matriz de tempo de viagem usando a função osrmTable:

# Matriz de Distância no R
# Calculando a matriz de tempo de viagem
travelTime <- osrmTable(loc = df[1:5570, c("cod_mun_7", "lon_orig", "lat_orig")])

Calculando Rotas

Para calcular as rotas entre pontos de origem e destino, usamos a função osrmRoute:

# Matriz de Distância no R
# Calculando as rotas entre pontos de origem e destino
route <- osrmRoute(src = df[1:5570, c("lon_orig", "lat_orig")],
                   dst = df[1:5570, c("lon_dest", "lat_dest")],
                   osrm.server = "http://localhost:5000/",
                   osrm.profile = "car")

Salvando a Matriz de Distância

Vamos salvar a matriz de tempo de viagem em um arquivo de texto para futuras análises:

# Matriz de Distância no R
# Salvando a matriz de tempo de viagem em um arquivo de texto
write.table(travelTime, "matrix.txt", sep = '\t', dec = ".")

Carregando e Transformando a Matriz de Distância

Vamos carregar a matriz de distância salva e transformá-la para um formato mais conveniente para análise:

# Matriz de Distância no R
# Carregando a matriz de distância
dist <- read.table("matrix.txt", sep = '\t', encoding = "UTF-8", header = TRUE)

# Transformando a matriz de distância em formato long
library(reshape2)
dist <- setNames(melt(dist), c('rows', 'vars', 'values'))

Visualizando os Resultados

Vamos visualizar os resultados da matriz de distância calculada:

# Visualizando a matriz de distância
head(dist)

Para mais informações sobre como utilizar o R para análise de dados, confira outros conteúdos no meu blog:

Considerações Finais

Espero que este guia tenha sido útil para aprender como calcular uma matriz de distância com o pacote osrm no R. A prática é essencial para dominar essas técnicas, então encorajo você a experimentar e aplicar esses métodos em seus próprios projetos de análise de dados geoespaciais.

Para aprimorar suas habilidades com o R e se tornar mais eficiente na análise de dados geoespaciais, é importante também fortalecer sua compreensão em ciência de dados. Recomendamos o livro Fundamentos em R: Guia Completo para Iniciantes, disponível na Amazon, que oferece uma introdução abrangente ao R.

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Escrito por Erick Faria
Engenheiro de Dados com Ph.D. em Geografia e experiência em análise espacial e geoprocessamento. Expertise em processamento de grandes volumes de dados geoespaciais, imagens de satélite e dados de mercado, utilizando ferramentas como Spark, Databricks e Google Earth Engine. Experiência em projetos de mercado de carbono, modelos preditivos para investimentos agrícolas e liderança de projetos de dados em saúde pública. Habilidades em Python, R, SQL e diversas ferramentas de engenharia de dados. Profile