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Introducción a las aplicaciones web
Pampero, Modis y Estaciones
de Monitoreo Ambiental (Ema)
Guzmán López
Reducción y prevención de la contaminación de
origen terrestre en el Río de la Plata y su Frente
Marítimo mediante la implementación del
Programa de Acción Estratégico de FREPLATA
Introducción a la aplicaciones web Pampero, Modis y Estaciones de Monitoreo Ambiental (Ema)
Guzmán López
Montevideo, Uruguay
2013
Ministerio deTurismo y Deporte
Ministerio deTurismo y Deporte
Ministerio deTurismo y Deporte
Equipo de trabajo nacional
Autor Guzmán López Diseño Leonardo Colistro Fotos Proyecto FREPLATA
Advertencia: El uso del lenguaje que no discrimine entre hombres y mujeres es una de las preocupaciones de nuestro equipo. Sin embargo no hay acuerdo entre los lingüistas sobre la
manera de cómo hacerlo en nuestro idioma. En tal sentido, y con el _n de evitar la sobre carga que supondría utilizar en español o/a para marcar la existencia de ambos sexos, hemos
optado por emplear el masculino genérico clásico.
El presente documento se realizó en el marco del Proyecto FREPLATA. Sus contenidos no reflejan necesariamente la opinión de las instituciones que apoyaron o en cuyo marco se inscribe
el mismo.
La referencia a este documento es:
López, Guzmán (2013). Introducción a las aplicaciones web Pampero, Modis y Estaciones de Monitoreo Ambiental (Ema). Montevideo: FREPLATA.
© Copyright Proyecto PNUD URU/09/G31
origen terrestre en el Río de la Plata y su Frente
Marítimo mediante la implementación del
Programa de Acción
2014.
El proyecto FREPLATA II es una iniciativa de los
Gobiernos de Argentina y Uruguay con aportes de
ambos países y del Fondo Mundial para el Medio
Ambiente (Global Environment Facility GEF),
ejecutado por el Programa de Naciones Unidas
para el Desarrollo (PNUD), para avanzar hacia la
sustentabilidad de los usos y recursos del Río de
la Plata y su Frente Marítimo mediante la ejecución
de acciones tendientes a la reducción y prevención
de la contaminación de origen terrestre.
Galicia 1154 apto. 1301,
CP. 11100 Montevideo, Uruguay
Tel.: (+ 598) 2908 7253
www.freplata.org
Autoridades nacionales Proyecto PNUD URU/09/G31 Reducción y prevención de la contaminación de origen terrestre en el Río de la Plata y su Frente Marítimo
mediante la implementación del Programa de Acción Estratégico de FREPLATA
Comité de Dirección Nacional del Proyecto Ministerio de Vivienda Ordenamiento Territorial y Medio Ambiente Dirección Nacional de Medio Ambiente (Punto Focal) Jorge Rucks Ministerio de Relaciones Exteriores Delegación uruguaya ante Comisión Administradora del Río de la Plata Daniel Montiel
Pablo De Marco Delegación uruguaya ante Comisión Técnica Mixta del Frente Marítimo Julio Suárez
Agencia ejecutora Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) Analista de Programa Flavio Scasso
Referentes técnicos
Ministerio de Defensa Nacional Armada Nacional Dirección General de Materia Naval Servicio de Oceanografía, Hidrografía y Meteorología de la Armada
Jefe de Servicio Gustavo Musso Jefe Dpto. Informática Claudio López Jefa Dpto. Oceanografía Valeria Rodríguez
Jefe División Oceanografía Química Patricia Robatto Jefe División Oceanografía Física José Verocai
Equipo de trabajo nacional Coordinación Nacional Mónica Guchin Programa de monitoreo costero marino Programa de monitoreo RPFM Mónica Gómez SOHMA Manejo de información oceanográfica Marcel Rodríguez DINARA Manejo de información oceanográfica Luis Rubio Consolidación de la red de monitoreo costero Malvina Masdeu Programa reducción de la contaminación terrestre Proyecto Piloto prevención y reducción de la contaminación terrestre Humedal Santa Lucía Carolina Miranda Sistema de tratamiento de efluentes de tambos Carlos Correa Proyecto Piloto Producción Más Limpia en el sector curtiembre Víctor Emmer Programa desarrollo de capacidades para una gestión integrada de la zona costera marina Comunicación y educación ambiental Cristina Quintas Leonardo Colistro Capacitación Florencia Bornes Sistema de Información Ambiental Costero Marino Bruno Guigou Articulación y fortalecimiento institucional Victoria Laporte Administración Carina Criado Secretaría Mariana Femenías
Índice Introducción a la aplicación web Pampero
10
Introducción a la aplicación web Modis
22
Introducción a la aplicación web Estaciones de Monitoreo Ambiental (Ema) 32
Siglas y acrónimos
DINARA Dirección Nacional de Recursos Acuáticos
Ema Estaciones de Monitoreo Ambiental
Lat Latitud en grados decimales
Lon Longitud en grados decimales
MODIS Espectroradiómetro de imágenes de media resolución (por su sigla en inglés)
NASA Administración Nacional de la Aeronáutica y el Espacio) (por su sigla en inglés)
NDVI Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (por su sigla en inglés)
RPFM Río de la Plata y su Frente Marítimo
SIACM Sistema de Información Ambiental Costero Marino
SOHMA Servicio de Oceanografía Hidrografía y Meteorología de la Armada
Introducción El proyecto FREPLATA URU/09/G31 a través de su Programa de Monitoreo y un Sistema Binacional Integrado de Información para apoyar la toma de decisiones, busca conformar y consolidar un Sistema de Información Ambiental y Oceanográfica a nivel nacional para el Río de la Plata y su Frente Marítimo (RPFM). Con esta intención, es que ha evaluado las necesidades de información e intereses por parte de las instituciones competentes en la gestión sobre el RPFM con miras de fomentar las capacidades institucionales y la articulación de estrategias. En tal sentido se contrató a tres asistencias en manejo de datos oceanográficos para que trabajen en el diagnóstico de la información existente y el diseño de bases de datos del Servicio de Oceanografía Hidrografía y Meteorología de la Armada (SOHMA) y de la Dirección Nacional de Recursos Acuáticos (DINARA). Para facilitar el acceso, visualización y análisis de los datos de viento provenientes de la estación meteorológica instalada en la estación de monitoreo ambiental Boya oceanográfica se desarrolló la aplicación web Pampero. Buscando que usuarios no expertos puedan acercarse a los datos de viento mediante una interfaz general amigable e interactiva. Con el objetivo de proveer el acceso y la descarga de imágenes MODIS para el Río de la Plata se desarrolló la aplicación web MODIS. Buscando que usuarios no expertos puedan fácilmente localizar una imagen MODIS de su interés y combinarla junto con otras capas espaciales mediante una interfaz general amigable e intuitiva. Se desarrolló la aplicación web Ema para acceder, visualizar y analizar los datos oceanográficos provenientes de las estaciones fijas de monitoreo ambiental del Río de la Plata (Boya oceanográfica, Pilote Norden y Torre Oyarvide) Buscando que usuarios no expertos puedan acercarse a los datos oceanográficos mediante una interfaz general amigable e interactiva.
Introducción a la aplicación web
Pampero
Guzmán López
Montevideo, Uruguay
2013
Índice La aplicación web Pampero 13
Descripción técnica 13
Requerimientos e instalación 13
Utilizando Pampero 14
Código fuente 20
Referencias 21
Índice de figuras Figura 1. Captura de pantalla de como cargar datos desde un archivo de texto con Pampero 15
Figura 2. Captura de pantalla de como cargar datos desde la Base de datos con Pampero. 16
Figura 3. Captura de pantalla de Rosa de los vientos para datos cargados desde la Base de datos y con las opciones establecidas por defecto
17
Figura 4. Captura de pantalla de Serie de tiempo para datos de velocidad promedio de viento (azul) y temperatura del aire (rojo)
18
Figura 5. Captura de pantalla de Resumen de los datos cargados a la aplicación donde se muestran estadísticas descriptivas básicas
18
Figura 6.Captura de pantalla de Acerca de esta APP. En esta parte se describe la aplicación web y se puede acceder mediante hipervínculos a esta guía de usuario, al código fuente y a las citas del software y librerías utilizadas.
19
Resumen ejecutivo La aplicación web Pampero está diseñada para permitirle al usuario visualizar y analizar de manera interactiva datos de viento. Fue desarrollada en el marco del Proyecto FREPLATA URU/09/G31 dentro del "Programa de Monitoreo y Evaluación y Sistema de Información Integrado y establecido para la toma de decisiones y la Gestión del Río de la Plata y su Frente Marítimo". El objetivo era generar una herramienta que permitiese a los usuarios procesar datos de viento provenientes de la estación meteorológica instalada en la Estación de Monitoreo Ambiental del Río de la Plata Boya oceanográfica. Todo el software y librerías empleadas en esta aplicación son gratuitos, y la mayor parte del software empleado es libre. Para su desarrollo se utilizó fundamentalmente el software R (estadística computacional y gráficos) y la librería Shiny (marco de aplicaciones web para R).
La aplicación web Pampero
1
Descripción técnica
La aplicación web Pampero consta de un directorio con dos scripts: server.R y ui.R. En el script server.R se asignan las entradas para los cálculos a realizarse y se le asignan expresiones reactivas, y en el script ui.R se define la interfaz general de usuario de la aplicación. Además, dichos scripts también incluyen información adicional y accesos a recursos que requiera la aplicación para su funcionamiento. Por más información, en la sección 4 Código fuente de esta guía se pueden descargar ambos scripts.
Requerimientos e instalación
La aplicación web Pampero puede ejecutarse localmente o a través de la red con conexión a Internet.
Modo local
Para correr la aplicación web Pampero localmente se requiere instalar la siguiente lista de software y librerías de R:
R (versión > 2.15.2)
- -0)
n 0.7-2)
-7)
-0)
Administrador de Sistemas de Bases de datos Relacionales: MariaDB (5.5.34) o MySQL (versión 5.5.32)
Explorador web (ej. Mozilla Firefox, Chromium, Google Chrome, etc).
Adobe Flash Player plugin.
Para ejecutar la aplicación Pampero se debe ejecutar la siguiente sentencia en la línea de comandos de R: shiny::runApp(appDir='/directorio/Pampero/'). El directorio corresponde a la ubicación donde se encuentra la
server.R y ui.R.
Nota: el explorador web debe tener habilitado el Adobe Flash Player plugin y permitir JavaScript.
Modo red
Para correr la aplicación web Pampero a través de la red se requiere configurar y mantener un servidor Linux. Además se necesita instalar la siguiente lista de software y librerías de R en el servidor Shiny:
R (versión > 2.15.2)
Web Appli versión 0.8.0)
Shiny Server software (http://www.rstudio.com/shiny/server/)
-12)
-2)
-7)
-0)
Administrador de Sistemas de Bases de datos Relacionales: MariaDB (5.5.34) o MySQL (versión 5.5.32)
Utilizando un servidor Linux los usuarios acceden a la aplicación web Pampero a través de una página web.
Otra alternativa es acceder mediante el repositorio GitHub donde se almacena el código fuente ejecutando la siguiente sentencia en la línea de comandos de R: shiny::runGitHub(repo='Pampero', username='guzmanlopez').
Nota: como instalar Shiny Server (http://www.rstudio.com/shiny/server/install-opensource) y como configurar Shiny Server (http://rstudio.github.io/shiny-server/latest/).
Utilizando Pampero
La aplicación web Pampero está diseñada para permitirle al usuario visualizar y analizar de manera interactiva datos de viento.
Descripción de la interfaz general de usuario (GUI)
La aplicación web Pampero consta de un panel lateral ubicado a la izquierda de la pantalla donde se especifican los controles de entrada y de un panel principal ubicado a la derecha del panel lateral con una serie de pestañas [Tabla], [Rosa de los vientos], [Serie de tiempo], [Resumen] y [Acerca de esta APP] donde se muestran las salidas (Figura 1).
Cargar datos desde un archivo de texto
Para cargar datos de un archivo de texto, dirigirse a la pestaña [Tabla] del panel principal y en Cargar datos desde: seleccionar Archivo de texto. Hacer clic en el botón <Examinar> y seleccionar el archivo deseado (Figura 1).
En la sección de Opciones se deben especificar las características del archivo para que los datos sean cargados correctamente en el panel principal. La opción Cabecera se debe seleccionar si el archivo cargado posee columnas con títulos. La opción Separador de campos hace referencia a qué símbolo define las celdas, y estos pueden ser Coma, Punto y coma, o Tabulador. La opción Delimitador de texto hace referencia a cómo se delimitan los campos de texto y estos pueden ser Ninguno, Comillas dobles, o Comillas simples. Según la configuración regional del archivo seleccionado la opción Separador decimal puede ser Punto o Coma. La opción Leer desde línea: define desde que línea de texto se comienza a leer el archivo y es un valor numérico entero que debe definir el usuario. Por último se debe establecer el Formato de Fecha y Hora, cuyas opciones varían en función del orden de aparición de los campos (día, mes y año o mes, día y año), de los delimitadores
-
Las opciones establecidas por defecto en Pampero para abrir archivos de texto son: con cabecera, campos separados por comas, sin delimitador de campos de texto, con punto como separador decimal, leer desde la línea cero (no excluir ninguna línea de texto) y formato de fech
Los archivos cargados deben tener los datos de fecha y hora en la primera columna y los datos de la estación meteorológica en la segunda columna como se muestra en el ejemplo de la Figura 1.
Figura 1. Captura de pantalla de como cargar datos desde un archivo de texto con Pampero. A la izquierda con fondo gris oscuro se ubica el panel lateral donde se configuran las entradas a la aplicación (sección Opciones). A la derecha, donde se visualizan los datos se ubica el panel principal donde se muestran las salidas de la aplicación, en este caso una tabla con los datos cargados.
Cargar datos desde un archivo de Microsoft Excel
Para cargar datos de un archivo de Microsoft Excel, dirigirse a la pestaña [Tabla] del panel principal y en Cargar datos desde: seleccionar Archivo de Microsoft Excel. Hacer clic en el botón <Examinar> y seleccionar
.xls
En la sección de Opciones se deben especificar las características del archivo para que los datos sean cargados correctamente en el panel principal. La opción Cabecera se debe seleccionar si el archivo cargado posee columnas con títulos. En la opción Nombre de hoja el usuario debe escribir el nombre de la planilla en el campo de texto vacío. El nombre de la planilla es aquel que aparece en la región inferior cuando el archivo es abierto con un programa que abre hojas de cálculo (ej. Microsoft Excel o LibreOffice Calc). En general, por
. El nombre debe ser escrito sin comillas. Por último se debe establecer el Formato de Fecha y Hora, cuyas opciones varían en función del orden de aparición de los
-
Las opciones establecidas por defecto en Pampero para abrir archivos de Microsoft Excel son: con cabecera y
Los archivos cargados deben tener los datos de fecha y hora en la primera columna como se muestra en el ejemplo de la Figura 1.
Nota: la opción cargar datos desde un archivo de Microsoft Excel es experimental y puede presentar fallas como no lograr cargar el archivo elegido. Es un complemento ya que siempre es posible convertir el archivo de Microsoft Excel a texto (formato no restrictivo) y ser cargado con la opción de cargar datos desde un archivo de texto.
Cargar datos desde Base de datos
Para cargar datos desde una Base de datos, dirigirse a la pestaña [Tabla] del panel principal y en Cargar datos desde: seleccionar Base de datos (Figura 2). Luego se debe seleccionar una Estación meteorológica que puede ser Boya oceanográfica, Pilote Norden o Torre Oyarvide y el lapso de tiempo para consultar en Fechas, Hora inicial y Hora Final. Apretando el botón <Enviar consulta> obtenemos los datos elegidos. Los datos consultados pueden descargarse como una planilla de texto (.csv) apretando el botón <Descargar datos>.
Figura 2. Captura de pantalla de como cargar datos desde la Base de datos con Pampero.
Tabla de datos
Una vez que se hayan cargado los datos y se visualizan los campos correctamente en el panel principal (Figura 1 y Figura 2), Pampero permite generar algunos filtros básicos de los mismos. Se puede elegir visualizar entre 10, 25, 50 o 100 registros de datos por página con la opción records per page, permite buscar un valor determinado en el campo Search, y se pueden ordenar la tabla de datos por columna en orden ascendente o descendente haciendo clic sobre el título de la columna. La búsqueda también se puede hacer por columna introduciendo un valor en los campos vacíos que están al final de cada una. Con los botones <Previous> y <Next> se pasa a la hoja previa o a la siguiente respectivamente. Con los botones numerados entre <Previous> y <Next> se accede directamente a la hoja elegida.
Nota: los filtros establecidos en esta sección son meramente informativos y no son aplicados en procesos posteriores ni sobre los datos originales. Pampero no modifica ni escribe sobre el archivo cargado.
Rosa de los vientos
En la pestaña [Rosa de los vientos] es posible visualizar gráficos de rosas de los vientos para los datos cargados (Figura 3). La rosa de los vientos es un diagrama que combina la frecuencia en que el viento sopla de una determinada dirección junto con su intensidad (velocidad de viento) para un lapso de tiempo determinado. Además reporta el promedio de la velocidad de viento y el porcentaje del tiempo en que se observó un estado de calma según la escala Beaufort (velocidad de viento menor a 1 nudo).
Para visualizar la rosa de los vientos se debe seleccionar las entradas desde los datos cargados en la sección Configurar variables (Fecha:, Velocidad de viento: y Dirección de viento:). Luego en la sección Escala temporal podemos elegir visualizar una rosa de los vientos a partir de Todos los datos cargados o los datos
cargados discriminados por año (Anual), estación (Estacional), mes (Mensual) u hora (Horaria). En la sección Estadística podemos elegir el cálculo aplicado a cada clase establecida. Si elegimos Frecuencia visualizamos el porcentaje en que el viento sopló de esa dirección, si elegimos Contribución al promedio visualizamos cuánto contribuye cada clase al promedio general de la velocidad de viento para el período y si elegimos Conteo absoluto visualizamos la cantidad total de datos para cada clase.
En la sección Configuración de plot podemos cambiar el intervalo (Intervalo:, entre 1 y 10) de cada clase de velocidad del viento, la cantidad de divisiones que queremos visualizar para del rango de la velocidad de viento (Quiebres:, entre 1 y 10) y las clases de dirección de viento (Ángulo:, entre 1 grado y 45 grados).
Los valores por defecto de la rosa de los vientos son todos los datos en la escala temporal, proporción de la frecuencia en estadística, intervalo de 3 unidades, 4 quiebres y un ángulo de 15 grados para definir las clases de direcciones de viento.
Figura 3. Captura de pantalla de Rosa de los vientos para datos cargados desde la Base de datos y con las opciones establecidas por defecto.
Serie de tiempo
En la pestaña [Serie de tiempo] podemos visualizar la serie temporal de una o más variables de los datos cargados (Figura 4). Para ello se debe seleccionar las entradas desde los datos cargados en la sección Configurar variables (Fecha: y Variables).
El plot Series de tiempo es un gráfico interactivo que cuenta con las siguientes opciones:
Hacer zoom sobre el gráfico seleccionando una escala temporal prefijada por defecto en un minuto 1' 5' 1h 1d 5d 1m
3m 6m 1y los datos cargados Max
Haciendo clic con el botón izquierdo del ratón sobre el panel principal del gráfico y moviendo el ratón se avanza o retrocede en el tiempo.
Con la rueda del ratón aumentamos el zoom o lo disminuimos.
Se puede seleccionar el rango de tiempo que se desee utilizando el panel inferior del gráfico, de manera de estirar o contraer el selector desde sus bordes o desplazándolo.
Pasando el ratón sobre las gráficas nos arroja el valor que toman las variables.
Figura 4. Captura de pantalla de Serie de tiempo para datos de velocidad promedio de viento (azul) y temperatura del aire (rojo).
Resumen de los datos
En la pestaña [Resumen
(Figura 5).
Figura 5. Captura de pantalla de Resumen de los datos cargados a la aplicación donde se muestran estadísticas descriptivas básicas.
Acerca de esta aplicación web
En la pestaña [Acerca de esta APP] es posible acceder a una descripción general de la aplicación (Figura 6). En la misma se especifica para qué sirve Pampero, en el marco del proyecto en que se estuvo desarrollando y el objetivo de su desarrollo. Incluye también las referencias bibliográficas a las distintas librerías de R utilizadas para correr la aplicación y un contacto con el autor del desarrollo de la aplicación para que si a un
Figura 6.Captura de pantalla de Acerca de esta APP. En esta parte se describe la aplicación web y se puede acceder mediante hipervínculos a esta guía de usuario, al código fuente y a las citas del software y librerías utilizadas.
Código fuente
2
script server.R
https://github.com/guzmanlopez/Pampero/blob/master/server.R
script ui.R
https://github.com/guzmanlopez/Pampero/blob/master/ui.R
Referencias David A. James y Saikat DebRoy (2011). RMySQL: R interface to the MySQL database. R package version 0.8-0.
http://CRAN.R-project.org/package=RMySQL
David Carslaw y Karl Ropkins (2013). openair: Open-source tools for the analysis of air pollution data. R package version
0.9-0. http://CRAN.R-project.org/package=openair
Karoly Antal. (2012). gnumeric: Read data from files readable by gnumeric. R package version 0.7-2. http://CRAN.R-
project.org/package=gnumeric
Markus Gesmann & Diego de Castillo. Using the Google Visualisation API with R. The R Journal, 3(2):40-44, December
2011.
R Core Team (2013). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing,
Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, URL http://www.R-project.org/
RStudio and Inc. (2013). shiny: Web Application Framework for R. R package version 0.8.0. http://CRAN.R-
project.org/package=shiny
R Special Interest Group on Databases (2013). DBI: R Database Interface. R package version 0.2-7. http://CRAN.R-
project.org/package=DBI
Introducción a la aplicación web
Modis
Guzmán López
Montevideo, Uruguay
2013
Índice
La aplicación web MODIS 25
Descripción técnicas 25
Requerimientos e instalación 25
Utilizando MODIS 26
Código fuentes 31
Referencias 32
Índice de figuras Figura 1. Captura de pantalla de como consultar una imagen MODIS 27
Figura 2. Captura de pantalla de una imagen MODIS de color verdadero descargada desde la aplicación web MODIS como GeoTIFF y cargada en un Sistema de Información Geográfico (en este caso el QGIS).
28
Figura 3. Captura de pantalla donde se muestra una figura MODIS complementada con distintas capas espaciales de información
29
Figura 4. Captura de pantalla de Acerca de esta APP. 30
Resumen ejecutivo La aplicación web MODIS está diseñada para permitirle al usuario visualizar y descargar imágenes MODIS para
el Río de la Plata junto con otras capas espaciales. Fue desarrollada en el marco del Proyecto FREPLATA
URU/09/G31 dentro del "Programa de Monitoreo y Evaluación y Sistema de Información Integrado y establecido
para la toma de decisiones y la Gestión del Río de la Plata y su Frente Marítimo".
El objetivo era generar una herramienta que permita a los usuarios acceder fácilmente a las imágenes MODIS
del Río de la Plata para un determinado momento y ubicar referencias espaciales y puntos de interés en el
área de estudio. Todo el software y librerías empleadas en esta aplicación son gratuitos, y la mayor parte del
software empleado es libre. Para su desarrollo se utilizó fundamentalmente el software R (estadística
computacional y gráficos) y la librería Shiny (marco de aplicaciones web para R).
La aplicación web MODIS
1
Descripción técnica
La aplicación web MODIS consta de un directorio con dos scripts: server.R y ui.R. En el script server.R se asignan las entradas para los cálculos a realizarse y se le asignan expresiones reactivas, y en el script ui.R se define la interfaz general de usuario de la aplicación. Además, dichos scripts también incluyen información adicional y accesos a recursos que requiera la aplicación para su funcionamiento. Por más información, en la sección 3 Código fuente de esta guía se pueden descargar ambos scripts.
Requerimientos e instalación
La aplicación web MODIS puede ejecutarse localmente o a través de la red con conexión a Internet.
Modo local
Para correr la aplicación web MODIS localmente se requiere instalar la siguiente lista de software y librerías de R:
R (versión > 2.15.2)
-4.1)
-6)
-66)
-27)
- -2)
-14)
Explorador web (ej. Mozilla Firefox, Chromium, Google Chrome, etc).
Para ejecutar la aplicación MODIS se debe ejecutar la siguiente sentencia en la línea de comandos de R: shiny::runApp(appDir='/directorio/MODIS/'). El directorio corresponde a la ubicación donde se encuentra la
server.R y ui.R.
Nota: el explorador web debe permitir JavaScript.
Modo red
Para correr la aplicación web MODIS a través de la red se requiere configurar y mantener un servidor Linux. Además se necesita instalar la siguiente lista de software y librerías de R en el servidor Shiny:
R (versión > 2.15.2)
Shiny Server software (http://www.rstudio.com/shiny/server/)
-4.1)
-6)
2.1-66)
-27)
- -2)
ión 0.8-14)
Explorador web (ej. Mozilla Firefox, Chromium, Google Chrome, etc). R (versión > 2.15.2)
Utilizando un servidor Linux los usuarios acceden a la aplicación web MODIS a través de una página web.
Otra alternativa es acceder mediante el repositorio GitHub donde se almacena el código fuente ejecutando la siguiente sentencia en la línea de comandos de R: shiny::runGitHub(repo='Modis', username='guzmanlopez').
Nota: como instalar Shiny Server (http://www.rstudio.com/shiny/server/install-opensource) y como configurar Shiny Server (http://rstudio.github.io/shiny-server/latest/).
Utilizando MODIS
La aplicación web MODIS está diseñada para permitirle al usuario visualizar y descargar imágenes MODIS para el Río de la Plata junto con otras capas espaciales de manera intuitiva. MODIS es una sigla en inglés que significa Espectroradiómetro de imágenes de media resolución Moderate Resolution Imaging SpectroradiometerPM) de la NASA (Administración Nacional de la Aeronáutica y el Espacio). Dicho instrumento es capaz de adquirir información sobre la Tierra en 36 bandas espectrales que ayudan a comprender la dinámica global y los procesos terrestres.
Las imágenes de Color verdadero son una composición de tres bandas (1, 4 y 3) centradas en las longitudes de onda de 645 nm (rojo), 555 nm (verde) y 469 nm (azul) y son asignadas a los canales rojo, verde y azul respectivamente de las imágenes digitales. Dichas imágenes permiten una mirada natural (semejante a como la vería el ojo humano) de las características de la superficie de la tierra, el océano y la atmósfera.
Las imágenes de Bandas 7-2-1 son una composición de tres bandas (7, 2 y 1) centradas en las longitudes de onda de 2155 nm , 876 nm y 670 nm que son asignadas a los canales rojo, verde y azul respectivamente de las imágenes digitales. Dichas imágenes representan la vegetación de color verde, el agua de color negro o azul oscuro cuando contiene sedimentos, el suelo desnudo de color rosa y las huellas de incendios de color rojo a marrón rojizo.
Las imágenes de Bandas 3-6-7 son una composición de tres bandas (3, 6 y 7) centradas en las longitudes de onda de 479 nm, 1652 nm y 2155 nm que son asignadas a los canales rojo, verde y azul respectivamente de las imágenes digitales. Dichas imágenes representan la vegetación de color verde, el hielo o la nieve de color rojo, el agua líquida en la tierra de color negro o rojo oscuro, el agua líquida en las nubes de color blanco, las nubes con hielo de color melocotón y el desierto de azul verdoso claro.
Las imágenes de Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) son un indicador de presencia/ausencia de vegetación. Dicho índice se calcula a partir de los valores de reflectancia de distintas longitudes de onda. Las cubiertas vegetales se comportan de manera tal que absorben más en las longitudes de onda del rojo que en las longitudes de onda infrarrojas. El NDVI se calcula como: NDVI = (IRC R) / (IRC +
Descripción de la interfaz general de usuario (GUI)
La aplicación web MODIS consta de un panel lateral ubicado a la izquierda de la pantalla donde se especifican los controles de entrada y de un panel principal ubicado a la derecha del panel lateral con una serie de pestañas [MODIS], [SIG] y [Acerca de esta APP] donde se muestran las salidas (Figura 1).
Consultar figura MODIS
Para consultar una figura MODIS debemos ir a la pestaña [MODIS]. Primero debemos seleccionar de que Satélite queremos ver la imagen (Aqua o Terra) (Figura 1). Luego se debe seleccionar la composición de imagen en la sección Combinación de bandas. Las opciones posibles son Color verdadero, Bandas 7-2-1 e Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) para los dos satélites. Si elegimos el satélite Terra también se puede elegir la composición de imagen Bandas 3-6-7. Luego se debe elegir la Resolución de la imagen (2 km, 1 km, 500 m y 250 m) y la fecha. Una vez seleccionadas todas las opciones se debe apretar el botón <Actualizar> para que se comience a descargar la imagen y se visualice en el panel principal. Apretando el botón <Descargar GeoTIFF> podemos descargar una imagen raster en formato GeoTIFF de la consulta realizada (dicho formato puede ser abierto en un Sistema de Información Geográfico externo a la aplicación MODIS). Si queremos guardar solo la imagen cargada (formato png) debemos apretar clic derecho en la imagen y seleccionar Guardar imagen como... desde el explorador web.
Figura 1. Captura de pantalla de como consultar una imagen MODIS. A la izquierda con fondo gris oscuro se ubica el panel lateral donde se configuran las entradas a la aplicación. A la derecha, donde se visualiza la imagen MODIS de color verdadero se ubica el panel principal donde se muestran las salidas de la aplicación.
Figura 2. Captura de pantalla de una imagen MODIS de color verdadero descargada desde la aplicación web MODIS como GeoTIFF y cargada en un Sistema de Información Geográfico (en este caso el QGIS).
Nota: Una imagen MODIS en formato png de 2 km de resolución tiene un tamaño aproximado de 770 kB, una de 1 km de 942 kB, una de 500 m de 1.2 MB, y una de 250 m de 1.4 MB. En formato GeoTIFF una imagen MODIS de 2 km de resolución tiene un tamaño aproximado de 519 kB, una de 1 km de 2.1 MB, una de 500 m de 8.3 MB, y una de 250 m de 33.2 MB.
Visualizar figura MODIS en el Sistema de Información Geográfico (SIG)
Para ver la imagen MODIS en el SIG debemos ir a la pestaña [SIG] (Figura 3). Una vez que se carga la imagen en el panel principal podemos elegir cargar la siguiente lista de Capas espaciales: Línea de costa, Límite del Río de la Plata, Zonas jurídicas, Centros poblados, y Estaciones de Monitoreo Ambiental. Además se puede cargar un archivo de texto con los campos separados por comas (Cargar puntos) que contenga en la primer
las secciones Puntos y Etiquetas. En la primera podemos configurar el tamaño de los puntos (de 0 a 2) y el color de los mismos (Negro, Rojo, Verde, Azul, y Amarillo). En la sección Etiquetas podemos cambiar el tamaño de las etiquetas de los datos (de 0 a 2).
Figura 3. Captura de pantalla donde se muestra una figura MODIS complementada con distintas capas espaciales de información.
Acerca de esta aplicación web
En la pestaña [Acerca de esta APP] es posible acceder a una descripción general de la aplicación (Figura 4). En la misma se especifica para qué sirve MODIS, en el marco del proyecto en que se estuvo desarrollando y el objetivo de su desarrollo. Incluye también los créditos correspondientes a la NASA, las referencias bibliográficas a las distintas librerías de R utilizadas para correr la aplicación y un contacto con el autor del
Figura 4. Captura de pantalla de Acerca de esta APP. En esta parte se describe la aplicación web y se puede acceder mediante hipervínculos a los créditos de las imágenes MODIS, a esta guía de usuario, al código fuente y a las citas del software y librerías utilizadas.
Código fuente
2
Script server.R
https://github.com/guzmanlopez/Modis/blob/master/server.R
Script ui.R
https://github.com/guzmanlopez/Modis/blob/master/ui.R
Referencias
Duncan Temple Lang (2013). RCurl: General network (HTTP/FTP/...) client interface for R. R package version 1.95-4.1. http://CRAN.R-project.org/package=RCurl
Markus Gesmann & Diego de Castillo. Using the Google Visualisation API with R. The R Journal, 3(2):40-44, December 2011.
R Core Team (2013). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, URL http://www.R-project.org/
Robert J. Hijmans (2013). raster: raster: Geographic data analysis and modeling. R package version 2.1-66. http://CRAN.R-project.org/package=raster
Roger Bivand and Nicholas Lewin-Koh (2013). maptools: Tools for reading and handling spatial objects. R package version 0.8-27. http://CRAN.R-project.org/package=maptools
Roger Bivand and Colin Rundel (2013). rgeos: Interface to Geometry Engine - Open Source (GEOS). R package version 0.3-2. http://CRAN.R-project.org/package=rgeos
Roger Bivand, Tim Keitt and Barry Rowlingson (2013). rgdal: Bindings for the Geospatial Data Abstraction Library. R package version 0.8-14. http://CRAN.R-project.org/package=rgdal
RStudio and Inc. (2013). shiny: Web Application Framework for R. R package version 0.8.0. http://CRAN.R-project.org/package=shiny
Simon Urbanek (2013). jpeg: Read and write JPEG images. R package version 0.1-6. http://CRAN.R-project.org/package=jpeg
Introducción a la aplicación web
Estaciones de Monitoreo Ambiental (Ema)
Guzmán López
Montevideo, Uruguay
2013
Índice La aplicación Ema 36 Descripción técnica 36 Requerimientos de instalación 36 Utilizando Ema 38 Descripción de la interfase general de usuario (GUI) 38 Cargar datos desde un archivo de texto 38 Cargar datos desde un archivo de Microsoft Excel 39 Tabla de datos 40 Plots 40 Editar 43 Resumen de los datos 44 Convertir conductividad 45 Código fuente 47 Referencias 48
Índice de figuras Figura 1. Como cargar datos desde un archivo de texto con Ema (Captura de pantalla) 39
Figura 2. Series de tiempo para datos de temperatura (Captura de pantalla) 41
Figura 3. Relaciones entre variables para datos de Turbiedad vs conductividad en escala logarítmica (Captura de pantalla)
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Figura 4. Histograma para datos de Temperatura (Captura de pantalla) 43
Figura 5. Editar para datos de Turbiedad (Captura de pantalla) 44
Figura 6. Resumen de los datos originales cargados a la aplicación donde se muestran estadísticas descriptivas básicas de los datos (Captura de pantalla)
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Figura 7. Convertir conductividad (Captura de pantalla) 45
Figura 8. Acerca de esta APP (Captura de pantalla) 46
Resumen ejecutivo La aplicación web Ema ("Estaciones de Monitoreo Ambiental") está diseñada para permitirle al usuario visualizar, analizar, y editar de manera interactiva datos oceanográficos. Fue desarrollada en el marco del Proyecto FREPLATA URU/09/G31 dentro del "Programa de Monitoreo y Evaluación y Sistema de Información Integrado y establecido para la toma de decisiones y la Gestión del Río de la Plata y su Frente Marítimo". El objetivo era generar una herramienta que permitiese a los usuarios procesar datos oceanográficos provenientes de las Estaciones de Monitoreo Ambiental del Río de la Plata (Boya oceanográfica, Pilote Norden y Torre Oyarvide). El software y librerías empleadas en esta aplicación son gratuitos, y la mayor parte del software empleado es libre. Para su desarrollo se utilizó fundamentalmente el software R (estadística computacional y gráficos) y la librería Shiny (marco de aplicaciones web para R).
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La aplicación web Ema
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Descripción técnica La aplicación web Ema consta de un directorio con dos scripts: server.R y ui.R. En el script server.R se asignan las entradas para los cálculos a realizarse y se le asignan expresiones reactivas, y en el script ui.R se define la interfaz general de usuario de la aplicación. Además, dichos scripts también incluyen información adicional y accesos a recursos que requiera la aplicación para su funcionamiento. Por más información, en la sección 4 Código fuente de esta guía se pueden descargar ambos scripts.
Requerimientos e instalación La aplicación web Ema puede ejecutarse localmente o a través de la red con conexión a Internet. Modo local Para correr la aplicación web Ema localmente se requiere instalar la siguiente lista de software y librerías de R:
R (versión > 2.15.2) -12) -2) -7) Explorador web (ej. Mozilla Firefox, Chromium, Google Chrome, etc). Adobe Flash Player plugin.
Para ejecutar la aplicación Ema se debe ejecutar la siguiente sentencia en la línea de comandos de R: shiny::runApp(appDir='/directorio/Ema/'). El directorio corresponde a la ubicación donde se encuentra la
server.R y ui.R.
Nota: el explorador web debe tener habilitado el Adobe Flash Player plugin y permitir JavaScript.
Modo red Para correr la aplicación web Ema a través de la red se requiere configurar y mantener un servidor Linux. Además se necesita instalar la siguiente lista de software y librerías de R en el servidor Shiny:
R (versión > 2.15.2) Shiny Server software (http://www.rstudio.com/shiny/server/) -12) -2) -7)
Utilizando un servidor Linux los usuarios acceden a la aplicación web Ema a través de una página web.
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Otra opción es acceder mediante el repositorio GitHub donde se almacena el código fuente ejecutando la siguiente sentencia en la línea de comandos de R: shiny::runGitHub(repo='Ema', username='guzmanlopez').
Nota: como instalar Shiny Server (http://www.rstudio.com/shiny/server/install-opensource) y como configurar Shiny Server (http://rstudio.github.io/shiny-server/latest/).
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Utilizando Ema
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La aplicación web EMA ("Estaciones de Monitoreo Ambiental") está diseñada para permitirle al usuario visualizar, analizar, y editar de manera interactiva datos oceanográficos.
Descripción de la interfaz general de usuario (GUI) La aplicación web Ema consta de un panel lateral ubicado a la izquierda de la pantalla donde se especifican los controles de entrada y de un panel principal ubicado a la derecha del panel lateral con una serie de pestañas [Tabla], [Plots], [Editar], [Resumen], [Convertir conductividad] y [Acerca de esta APP] donde se muestran las salidas (Figura 1).
Cargar datos desde un archivo de texto Para cargar datos de un archivo de texto, dirigirse a la pestaña [Tabla] del panel principal y en Tipo de archivo seleccionar Texto. Hacer clic en el botón <Choose File> y seleccionar el archivo deseado (Figura 1). En la sección de Opciones se deben especificar las características del archivo para que los datos sean cargados correctamente y se vean bien en el panel principal. La opción Cabecera se debe seleccionar si el archivo cargado posee columnas con títulos. La opción Separador de campos hace referencia a qué símbolo define las celdas, y estos pueden ser Coma, Punto y coma, o Tabulador. La opción Delimitador de texto hace referencia a cómo se delimitan los campos de texto y estos pueden ser Ninguno, Comillas dobles, o Comillas simples. Según la configuración regional del archivo seleccionado la opción Separador decimal puede ser Punto o Coma. La opción Leer desde línea: define desde que línea de texto se comienza a leer el archivo y es un valor numérico entero que debe definir el usuario. Por último se debe establecer el Formato de Fecha y Hora, cuyas opciones varían en función del orden de aparición de los campos (día, mes y año o mes, día y
-
Las opciones establecidas por defecto en Ema para abrir archivos de texto son: con cabecera, campos separados por comas, sin delimitador de campos de texto, con punto como separador decimal, leer desde la línea cero (no excluir ninguna lí
Las características del archivo a cargarse deben ser como se muestra en la tabla de la Figura 1. Es decir, debe constar de ocho columnas donde la primera columna es la fecha junto con la hora.
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Figura 1. Como cargar datos desde un archivo de texto con Ema (Captura de pantalla)
A la izquierda con fondo gris oscuro se ubica el panel lateral donde se configuran las entradas a la aplicación (sección Opciones). A la derecha, donde se visualizan los datos se ubica el panel principal donde se muestran las salidas de la aplicación, en este caso una tabla con los datos cargados.
Cargar datos desde un archivo de Microsoft Excel Para cargar datos de un archivo de Microsoft Excel, dirigirse a la pestaña [Tabla] del panel principal y en Tipo de archivo seleccionar Microsoft Excel. Hacer clic en el botón <Choose File> y seleccionar el archivo deseado
.xls En la sección de Opciones se deben especificar las características del archivo para que los datos sean cargados correctamente y se vean bien en el panel principal. La opción Cabecera se debe seleccionar si el archivo cargado posee columnas con títulos. En la opción Nombre de hoja el usuario debe escribir el nombre de la planilla en el campo de texto vacío. El nombre de la planilla es aquel que aparece en la región inferior cuando el archivo es abierto con un programa que abre hojas de cálculo (ej. Microsoft Excel o LibreOffice Calcomillas. Por último se debe establecer el Formato de Fecha y Hora, cuyas opciones varían en función del orden de aparición de los campos (día, mes y año o mes, día y año), de los delimitadores de campos de la
- Las opciones establecidas por defecto en Ema para abrir archivos de Microsoft Excel son: con cabecera y formato de fecha y hora como Las características del archivo a cargarse deben ser como se muestra en la tabla de la Figura 1. Es decir, debe constar de ocho columnas donde la primera columna es la fecha junto con la hora.
Nota: la opción cargar datos desde un archivo de Microsoft Excel es experimental y puede presentar fallas como no lograr cargar el archivo elegido. Es un complemento ya que siempre es posible convertir el archivo de Microsoft Excel a texto (formato no restrictivo) y ser cargado con la opción de cargar datos desde un archivo de texto.
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Tabla de datos Una vez que se hayan cargado correctamente los datos y se visualizan los campos como son en el archivo original en el panel principal (Figura 1), Ema permite generar algunos filtros básicos de los mismos. Se puede elegir visualizar entre 10, 25, 50, o 100 registros de datos por página con la opción records per page, permite buscar un valor determinado en el campo Search, y se pueden ordenar la tabla de datos por columna en orden ascendente o descendente haciendo clic sobre el título de la columna. La búsqueda también se puede hacer por columna introduciendo un valor en los campos vacíos que están al final de cada una. Con los botones <Previous> y <Next> se pasa a la hoja previa o a la siguiente respectivamente. Con los botones numerados entre <Previous> y <Next> se accede directamente a la hoja elegida.
Nota: los filtros establecidos en esta sección son meramente informativos y no son aplicados en procesos posteriores ni sobre los datos originales. Ema no modifica ni escribe sobre el archivo cargado.
Plots En la pestaña [Plots] es posible acceder a tres gráficos diferentes en la sección Gráfico: Series de tiempo, Relaciones entre variables e Histogramas. Para cada gráfico se puede configurar la Fuente de datos, la Escala temporal y seleccionar la/s variable/s en la sección Elegir variables. La Fuente de datos puede ser Original si queremos ver los datos cargados sin modificación o Editados si queremos ver la edición manual e interactiva realizada a los datos originales en la pestaña [Editar]. La Escala temporal puede ser Original si queremos ver una escala de tiempo idéntica a la de los datos cargados o Promedios diarios si queremos ver el promedio por día, Promedios semanales si queremos ver el promedio por semana, Promedios mensuales si queremos ver el promedio por mes, o Promedios anuales si queremos ver el promedio por año. En la sección Elegir variables aparecen listadas solamente aquellas variables que contenga el archivo cargado, por ejemplo: Temperatura, Conductividad, Turbiedad, etc. Para el plot Series de tiempo se pueden seleccionar todas las variables que se deseen, para el plot Relaciones entre variables solo se deben seleccionar dos variables, y para el plot de Histogramas solo se puede seleccionar una variable. El plot Series de tiempo permite visualizar una o más variables en función del tiempo (Figura 2). Es un gráfico interactivo que cuenta con las siguientes opciones:
Hacer zoom sobre el gráfico seleccionando una escala temporal prefijada por defecto en un minuto 1' 5' 1h 1d 5d 1m
3m 6m 1y arcan los datos cargados Max
Haciendo clic con el botón izquierdo del ratón sobre el panel principal del gráfico y moviendo el ratón se avanza o retrocede en el tiempo.
Con la rueda del ratón aumentamos el zoom o lo disminuimos. Se puede seleccionar el rango de tiempo que se desee utilizando el panel inferior del gráfico, de
manera de estirar o contraer el selector desde sus bordes o desplazándolo. Pasando el ratón sobre las gráficas nos arroja el valor que toman las variables.
En la sección Personalizar del plot Series de tiempo se puede definir si el del gráfico está Maximizado (se muestra el rango de valores entre el máximo y el mínimo para el zoom seleccionado) o es Fijo (valor mínimo siempre es cero). También se puede definir el porcentaje de relleno de color (0% a 100%) por debajo de la curva graficada con la opción Relleno.
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Figura 2. Series de tiempo para datos de temperatura (Captura de pantalla)
El plot Relaciones entre variables permite graficar una variable en función de otra variable (Figura 3). Posicionándonos sobre un punto de la gráfica con el ratón podemos conocer los valores exactos que toma para las dos variables. Para normalizar las escalas de ambas variables que se están relacionando es posible elegir la escala logarítmica seleccionando la opción Logaritmo.
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Figura 3. Relaciones entre variables para datos de Turbiedad vs conductividad en escala logarítmica (Captura de pantalla)
El plot de Histogramas nos permite ver la distribución de la variable seleccionada mediante barras que representan las frecuencias de las clases representadas (Figura 4). Las clases dadas por defecto en este histograma están dadas por la fórmula de Sturges (1926).
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Figura 4. Histograma para datos de Temperatura (Captura de pantalla)
Editar En la pestaña [Editar] es posible procesar los datos cargados de manera interactiva para señalar datos erróneos (Figura 5). En la sección Elegir variable definimos la variable a editar. Luego en la sección Intervalo definimos la cantidad de datos que queremos observar en el gráfico y las opciones predefinidas son: 25, 50, 100, 250, 500, 750, 1000, 1500 y 2000. Con los botones Atrás y Siguiente podemos retroceder y avanzar el intervalo de datos que hayamos definido anteriormente. Para seleccionar un dato que consideramos erróneo solo se debe hacer clic sobre el punto de interés e
ca. .csv
apretando el botón <Descargar datos editados> en el panel lateral.
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Figura 5. Editar para datos de Turbiedad (Captura de pantalla)
En el gráfico se pueden observar los puntos seleccionados como errores en color rojo, la línea negra como la serie de datos originales y la azul como la serie de datos corregidos (datos originales sin los marcados como errores).
Nota: la aplicación web Ema no elimina ningún dato. Los datos que el usuario seleccione como errores solamente son marcados para que puedan filtrarse.
Resumen de los datos En la pestaña [Resumen
(Figura 6). En el panel lateral en la sección Resumen se debe definir si la fuente de los datos son los Datos originales o los Datos editados. Haciendo clic sobre el nombre de la columna podemos ordenar la tabla en orden ascendente o descendente. Figura 6. Resumen de los datos originales cargados a la aplicación donde se muestran estadísticas descriptivas básicas de los datos (Captura de pantalla)
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Convertir conductividad En la pestaña [Convertir conductividad] es posible convertir los datos de conductividad a salinidad utilizando el algoritmo de la UNESCO descrito por Fofonoff and Millard (1983) (Figura 7). Para ello es necesario definir la Fuente (Datos originales o Datos editados). Para cada sección de cada una de las variables (Conductividad, Temperatura y Profundidad) se debe definir si tienen un valor Constante (Si o No); esto quiere decir que si
Si debemos ingresar un único valor que se empleará en el cálculo, mientras que si elegimos No se utilizan los valores cargados en los datos originales. Además debe especificarse correctamente el
nombre de la variable para cada sección en Elegir variable. Para la conductividad se debe especificar las unidades en Unidades, y estas pueden ser mS/cm (mili siemens por centímetro) o S/m (siemens por metro). Luego de configurar todos los elementos de entrada en el panel lateral, se muestran los valores de salinidad en unidades prácticas de salinidad en el panel principal. Dicha columna puede ser filtrada como la salida de los datos cargados en la pestaña [Tabla] (ver sección 2.2.4 Tabla de datos). En la sección Descargar Salinidad es posible descargar solo la columna que se muestra en el panel principal eligiendo Solo salinidad o descargar la salinidad junto con los datos cargados originales (no incluye los editados) eligiendo Salinidad junto con datos cargados. Se debe apretar el botón <Descargar datos> y
.csv Figura 7. Convertir conductividad (Captura de pantalla)
En el panel lateral se especifica la referencia de la ecuación implementada para el cálculo, la fuente de los datos y las variables utilizadas. En el panel principal se visualizan los valores de salinidad en unidades prácticas de salinidad para los datos cargados.
Nota: la aplicación web Ema sugiere una columna de los datos originales para cada una de las variables, pero no siempre puede coincidir ya que depende de cómo se le haya llamado en los datos originales. Se sugiere chequear estos campos siempre.
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Acerca de esta aplicación web En la pestaña [Acerca de esta APP] es posible acceder a una descripción general de la aplicación (Figura 8). En la misma se especifica para qué sirve Ema, en el marco del proyecto en que se estuvo desarrollando y el objetivo de su desarrollo. Incluye también las referencias bibliográficas a las distintas librerías de R utilizadas para correr la aplicación y un contacto con el autor del desarrollo de la aplicación para que si a un usuario le surgen dudas pueda consultarlas Figura 8. Acerca de esta APP (Captura de pantalla)
En esta parte se describe la aplicación web y se puede acceder mediante hipervínculos a esta guía de usuario, al código fuente y a las citas del software y librerías utilizadas.
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Código fuente
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script server.R https://github.com/guzmanlopez/Ema/blob/master/server.R script ui.R https://github.com/guzmanlopez/Ema/blob/master/ui.R
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Referencias
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project.org/package=oce
Ryan, Jeffrey A. & Joshua M. Ulrich (2013). xts: eXtensible Time Series. R package version 0.9-7. http://r-forge.r-
project.org/projects/xts/
Antal, Karoly (2012). gnumeric: Read data from files readable by gnumeric. R package version 0.7-2.
http://CRAN.R-project.org/package=gnumeric
R Core Team (2013). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical
Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, URL http://www.R-project.org/
RStudio and Inc. (2013). shiny: Web Application Framework for R. R package version 0.8.0. http://CRAN.R-
project.org/package=shiny
Gesmann, Markus & Diego de Castillo (2011). Using the Google Visualisation API with R. The R Journal, 3(2):40-
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Sturges, H. A. (1926). The choice of a class interval. Journal of the American Statistical Association 21, 65 66.
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