Introdução
Ecologia da Paisagem é uma disciplina empolgante que permite transformar dados brutos em compreensão, insight e conhecimento.
O que você vai aprender
Ecologia da Paisagem é um campo vasto e não há como dominar tudo lendo um único livro. Este livro visa fornecer uma base sólida nas ferramentas mais importantes e conhecimento suficiente para encontrar os recursos para aprender mais quando necessário. Um modelo das etapas de um projeto típico de Ecologia da Paisagem se parece como…..
Six key steps for functional landscape analyses of habitat change https://doi.org/10.1007/s10980-020-01048-y - Acknowledge ecological theory and conceptual paradigms - Evaluate the fit of available data - Assess the three facets of the scale concept - Recognize different sampling designs - Use proper conceptual models - Measure meaningful raster characteristics
Como este livro está organizado
A descrição anterior das ferramentas da Ecologia da Paisagem é organizada aproximadamente de acordo com a ordem em que você as usa em uma análise (embora, é claro, você as itere várias vezes). Em nossa experiência, aprender os detalhes do linguagem R e programação primeiro não é o ideal, porque 80% do tempo é rotineiro e chato e, nos outros 20% do tempo, é estranho e frustrante. Esse é um péssimo lugar para começar a aprender um novo assunto! Em vez disso, os primeiros capítulos apresentam alguns dos conceitos centrais da Ecologia da Paisagem, apoiados em exemplos com R com dados que já foram importados e organizados. Dessa forma, quando você ingerir e organizar seus próprios dados, sua motivação permanecerá alta porque você sabe que a dor vale o esforço.
Dentro de cada capítulo, tentamos aderir a um padrão consistente: comece com alguns exemplos motivadores para que você possa ver o quadro geral e depois mergulhe nos detalhes. Cada seção do livro é combinada com exercícios para ajudá-lo a praticar o que aprendeu. Embora possa ser tentador pular os exercícios, não há melhor maneira de aprender do que praticar em problemas reais.
O que você não vai aprender
Base teorica pra tras os conceitos e calculos. O foco é sobre a aplicação, e isso não preciso avanços teoricas. Incluimos referencias para que é possivel obter maior detalhes sobre os conceitos e teorias ecologicos e caluclos usados na Ecologia da Paisagem.
Prerequisites
Fizemos algumas suposições sobre o que você já sabe para aproveitar ao máximo este livro. Você deve ser geralmente alfabetizado numericamente, e com conhecimento previa de ecologia, geoprocessamento e uso de sistemas de informação geografica.
Você precisa de quatro coisas para executar o código deste livro: R, RStudio, RTools e uma coleção de pacotes. Os pacotes são as unidades fundamentais do código R reproduzível. Eles incluem funções reutilizáveis, documentação que descreve como usá-los e dados de amostra.
R
Para fazer o download do R, acesse CRAN, a comprehensive R archive nnetwork, https://cloud.r-project.org. Uma nova versão principal do R é lançada uma vez por ano e há 2 a 3 versões secundárias a cada ano. É uma boa ideia atualizar regularmente. A atualização pode ser um pouco complicada, especialmente para as versões principais que exigem a reinstalação de todos os seus pacotes, mas adiar só piora as coisas. Para aqueles que são novos no uso do R, evite atualizações no meio do projeto ou quando há prazos se aproximando. Recomendamos R 4.2.0 ou posterior para este livro.
RStudio
RStudio é um ambiente de desenvolvimento integrado, ou IDE, para programação R, que você pode baixar em https://posit.co/download/rstudio-desktop/. O RStudio é atualizado algumas vezes por ano e avisa automaticamente quando uma nova versão é lançada, para que não haja necessidade de verificar novamente. É uma boa ideia atualizar regularmente para aproveitar os melhores e mais recentes recursos. Para este livro, certifique-se de ter pelo menos o RStudio 2022.02.0.
O universo arrumado - tidyverse
Você também precisará instalar alguns pacotes do R. Um pacote do R é uma coleção de funções, dados e documentação que estende os recursos do R base. O uso de pacotes é a chave para o uso bem-sucedido do R. A muitos dos pacotes que você aprenderá neste livro faz parte do chamado tidyverse: https://www.tidyverse.org/. Todos os pacotes no tidyverse compartilham uma filosofia comum de programação de dados e R e são projetados para trabalhar juntos. A análise de dados ecológicos tende a ser repetitiva e exige cuidado e atenção para garantir que os resultados sejam corretos, cientificamente válidos e possam ser verificados. os pacotes no tidyverse torna o trabalho com dados ecológicos mais rápido e fácil.
Você pode instalar o tidyverse completo com uma única linha de código:
No seu computador, digite essa linha de código no console e pressione enter para executá-lo. R irá baixar os pacotes do CRAN e instalá-los em seu computador.
Você não poderá usar as funções, objetos ou arquivos de ajuda em um pacote até carregá-lo com library().
Depois de instalar um pacote, você pode carregá-lo usando a função library():
Isso diz a você que o tidyverse carrega nove pacotes: dplyr, forcats, ggplot2, lubridate, purrr, readr, stringr, tibble, alignr. Eles são considerados o núcleo do tidyverse porque você os usará em quase todas as análises.
Os pacotes no tidyverse mudam com bastante frequência.
Você pode ver se há atualizações disponíveis executando tidyverse_update().
Outros pacotes
Existem muitos outros pacotes excelentes que não fazem parte do tidyverse porque resolvem problemas em um domínio diferente ou são projetados com um conjunto diferente de princípios subjacentes. Isso não os torna melhores ou piores, apenas diferentes. Em outras palavras, o complemento do tidyverse não é o universo bagunçado, mas muitos outros universos de pacotes inter-relacionados. Ao lidar com mais projetos de Ecologia da Paisagem com R, você aprenderá novos pacotes e novas formas de pensar sobre os dados.
Usaremos outras pacotes de fora do tidyverse neste livro. Por exemplo, usaremos os seguintes pacotes porque eles fornecem conjuntos de funcões e dados interessantes para trabalharmos no processo de aprendizado de Ecologia da paisagem e de R:
Codigo no livro
Objetivo não é de apresentar detalhes sobre os cálculos/métodos estatísticas ou os funções no R. Existem diversos exemplos disponíveis “Ciência de Dados com R–Introdução……”: e com google “r cran introdução tutorial”……. Alem disso, existem grupos de ajuda, como por exemplo: R Brasil e Stack Overflow em Português
O objetivo é de apresentar um livro mostrado os capacidades e opções para desenvolver e integrar pesquisas na ecologia da paisagem no ambiente estatística de R
Obviamente, todas as tarefas de geoprocessamento podem ser desenvolvidas anteriormente em um SIG (QGIS). Então porque use R? R tem a capacidade (baseada em codigo) para alternar entre tarefas de processamento, modelagem e visualização de dados geográficos e não geográficos. Alem disso, como é possível importar, modificar, analisar e visualizar dados espaciais no mesmo ambiente com script/codigo, o R permite fluxos de trabalho transparentes e reproduzíveis (A Ciência Aberta).
Aliás, atualmente a grande maioria dos artigos científicos publicados na revista Landscape Ecology incluir análises usando R.
Organização do codigo no livro
O capitulo está organizado em etapas de processamento, com blocos de código em caixas cinzas:
Para segue os passos, os blocos de código precisam ser executados em sequência. Se você pular uma etapa, ou rodar fora de sequência o próximo bloco de código provavelmente não funcionará.
As linhas de codigo de R dentro de cada caixa tambem preciso ser executados em sequência. O simbolo # é usado para incluir comentarios sobre os passos no codgio (ou seja, linhas começando com # não é codigo de executar).
# Passo 1
codigo de R passo 1 # texto e numeros tem cores diferentes
# Passo 2
codigo de R passo 2
# Passo 3
codigo de R passo 3Alem disso, os simbolos #> e/ou [1] no início de uma linha indica o resultado que você verá no console de R.
[1] 2
[1] 2
[1] 3