Mapas estilo Joy Division con QGIS y R

Hace unos días encontré este tutorial sobre cómo hacer mapas imitando la portada del álbum Unknown Pleasures de Joy Division. En esta publicación resumo el método y lo aplico en la provincia de Granada para hacer un mapa como este:

Herramientas

La principal ventaja de este método frente a muchos otros es que utiliza dos herramientas que son gratuitas y tienen un uso muy extendido: QGIS y R.

Fuentes de información

  • Mapa base. Para España puedes descargar ficheros .SHP del Instituto Geográfico Nacional (IGN) o del Instituto Nacional de Estadística (INE). Si descargas más zonas de las que quieres representar finalmente, puedes filtrar los datos espaciales en QGIS fácilmente haciendo clic derecho en la capa, “Filtrar”, y escribiendo algo similar a:
"NOMBRE_PROVINCIA" = 'GRANADA'
  • Relieve. El relieve será lo que marque la altitud de las diferentes líneas del mapa. Se descarga en formato GEOTIFF de esta web haciendo clic en el cuadrado correspondiente (puedes juntar varios cuadrados si tu área ocupa más de una zona predeterminada).

Parte 1: QGIS

El procedimiento en QGIS es relativamente sencillo si has trabajado anteriormente con Sistemas de Información Geográfica, y sólo hay que seguir las instrucciones del tutorial. Yo he reestructurado y simplificado ligeramente los pasos, y los dejo aquí abajo por si pueden ser de utilidad, pero recomiendo seguir el tutorial original (que viene además con imágenes detalladas).

# 1. Obtención de silueta
# Abrir QGIS -> Nuevo proyecto
# Cargar archivo SHP
# Si hace falta filtrar una zona: botón derecho en capa -> Filtrar
# Caja de herramientas -> Disolver (útil si hay que eliminar subdivisiones)

# 2. Obtención de relieve
# Descargar el relieve de http://dwtkns.com/srtm/
# Arrastrar el .TIF a QGIS
# Comprobar que encaja bien con el mapa base.
# Si no, cambiar las coordenadas de referencia.

# 3. Crear Cuadrícula horizontal en el mapa
# Caja de herramientas -> Crear cuadrícula
#   Tipo de cuadrícula: Línea
#   Extensión de la cuadrícula: Usar extensión de la capa: Disuelto
#   Espaciado vertical: 2km, horizontal 100km (aunque el espaciado
#     horizontal da igual, es importante para que se puedan seleccionar
#     todas las lineas horizontales en el siguiente paso).
# Se seleccionan todas las líneas horizontales -> Exportar ->
#     Guardar objetos seleccionados como... -> Archivo shp

# 4. Intersección
# Caja de herramientas -> Intersección:
#   Capa de entrada: cuadrícula horizontal
#   Capa de superposición: Disuelto

Estado del mapa al final del paso 4.

# 5. De líneas a puntos
# Caja de herramientas -> Generar puntos (centroides de píxel)...
#   Capa ráster: relieve
#   Capa vectorial: intersección recién creada

# 6. Puntos con relieve + Exportación
# Hay que descargar el plug-in de github.com/borysiasty/pointsamplingtool
# Con la capa de relieve visible en QGIS, hay que hacer:
#   Complementos -> Analyses -> Point Sampling Tool 
#   Elegir la capa de relieve para coger los valores
#   Genera un fichero .gpkg
# Caja de herramientas -> "Add coordinates to points" (en inglés)
# Exportar capa como csv

El resultado final es un .csv con 4 variables: un campo autonumérico, el relieve de un punto en concreto, y las coordenadas x e de ese punto.

Cabecera del fichero exportado por QGIS:

Parte 2: R

El código de R (ligeramente modificado del tutorial) es el siguiente:

# Se cargan los paquetes
library(ggplot2)
library(ggridges)
library(mapproj)

# Se lee el fichero .csv exportado de QGIS
data <- read.csv(file = "granada.csv", header = TRUE, sep = ",")
names(data)[2:4] <- c("Elev", "Lon", "Lat")

# Primera aproximación
ggplot(data, aes(x = Lon, y = Lat, group = Lat, height = Elev)) +
  geom_density_ridges(stat = "identity", scale = 30)

El parámetro scale de geom_density_ridges se puede aumentar para acentuar más el relieve.

Al gráfico anterior añadimos un diseño que oculte completamente los ejes y las líneas de división, y ponga un fondo negro.

# Gráfico completo
ggplot(data, aes(x = Lon, y = Lat, group = Lat, height = Elev)) +
  geom_density_ridges(stat = "identity", scale = 30,
                      fill = "black", color = "white") +
  scale_x_continuous(name = NULL) +
  theme(panel.grid.major = element_blank(),
        panel.grid.minor = element_blank(),
        panel.background = element_rect(fill = "black"),
        axis.line = element_blank(),
        axis.text.x = element_blank(),
        plot.background = element_rect(fill = "black"),
        axis.ticks.x = element_blank(),
        axis.title.y = element_blank(),
        axis.text.y = element_blank(),
        axis.ticks.y = element_blank(),
        axis.title.x = element_text(colour = "white", size = 18)) +
    coord_map()

# Se guarda el gráfico
ggsave("granada.png", dpi = 300)

El resultado final es el siguiente:

Fondo transparente… para hacer camisetas

El diseño me gustó, y me decidí a hacer una camiseta con la imagen. En tiendas de serigrafía, o páginas web te permiten hacer camisetas personalizadas con cualquier imagen (eso sí, es muy recomendable que la imagen tenga fondo transparente).

Para conseguir la imagen con fondo transparente, sólo hay que cambiar el parámetro fill de geom_density_ridges a "transparent", y cambiar el theme a:

  theme(
    axis.line = element_blank(),
    axis.text.x = element_blank(),
    axis.ticks.x = element_blank(),
    axis.title.y = element_blank(),
    axis.text.y = element_blank(),
    axis.ticks.y = element_blank(),
    panel.background = element_rect(fill = "transparent"), 
    plot.background = element_rect(fill = "transparent", color = NA), 
    panel.grid.major = element_blank(), 
    panel.grid.minor = element_blank(), 
    legend.background = element_rect(fill = "transparent"), 
    legend.box.background = element_rect(fill = "transparent")
  )

Para acabar, usamos ggsave especificando que el fondo es transparente:

ggsave("granada_tr.png", dpi = 300, bg = "transparent")

En concreto, en la página que yo usé permiten diseños de hasta 24x24cm así que he usado:

ggsave("granada_tr.png",
       width = 24, height = 24, units = "cm",
       dpi = 300, bg = "transparent")

La camiseta ha quedado así:

Para acabar, hice también un diseño con Almería:

Posted on:
January 25, 2020
Length:
5 minute read, 907 words
Tags:
mapas gráficos
See Also:
Analizando datos de Spotify con Análisis de Componentes Principales en R: Los Planetas
Descargando datos sobre canciones de Spotify con R: Los Planetas
Visualizando números irracionales