Tutorial 12 · Datos de biodiversidad

Ver las ocurrencias sobre un mapa

Aprende a visualizar las ocurrencias que descargaste del GBIF

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Actualizado: 2026-06-09

Tutorial: Visualizar ocurrencias de GBIF sobre un mapa

Objetivo:
Cargar los datos filtrados, transformarlos en objetos espaciales y visualizarlos sobre un mapa de Chile con tres alternativas.

🧩 1) Preparar el entorno

Instala (si hace falta) y carga los paquetes necesarios:

install.packages(c("readr", "dplyr", "sf", "rnaturalearth", "rnaturalearthdata", "ggplot2", "mapview"))

library(readr)
library(dplyr)
library(sf)
library(rnaturalearth)
library(rnaturalearthdata)
library(ggplot2)
library(mapview)

📥 2) Leer el archivo ya limpio

Usamos el archivo *.CSV que preparaste previamente.

datos <- read.csv("datos_filtrados.csv")
head(datos)

# Seleccionamos solo las columnas necesarias para el mapa y sus atributos
datos <- datos %>%
  select(any_of(c(
    "decimalLatitude", "decimalLongitude", "scientificName", "countryCode",
    "eventDate", "basisOfRecord", "institutionCode", "elevation", "recordedBy",
    "datasetName"
  )))

head(datos)

Columnas clave esperadas:

decimalLatitude
decimalLongitude
(opcional) scientificName, basisOfRecord, eventDate, datasetName

🌍 3) Convertir a objeto espacial (`sf`)

ocurrencias_sf <- st_as_sf(
  datos,
  coords = c("decimalLongitude", "decimalLatitude"),
  crs = 4326 # WGS84
)

# Capa de Chile
chile <- ne_countries(country = "Chile", returnclass = "sf")

🗺️ 4) Tres alternativas para mapear en Chile

Opción 1: Mapa rápido con base R (`plot()`)

plot(st_geometry(chile), col = "grey95", border = "grey70", main = "Ocurrencias en Chile (base R)")
plot(st_geometry(ocurrencias_sf), pch = 16, cex = 0.6, col = "red", add = TRUE)

💡 Sencillo y útil para una vista rápida.

Opción 2: Mapa “bonito” con ggplot2

ggplot() +
  geom_sf(data = chile, fill = "grey95", color = "grey70") +
  geom_sf(data = ocurrencias_sf, size = 0.8, alpha = 0.7) +
  coord_sf(expand = FALSE) +
  labs(title = "Ocurrencias en Chile", x = "Longitud", y = "Latitud") +
  theme_minimal()

💡 Ideal para informes; fácil de personalizar (títulos, leyendas, facetas).

Opción 3: Mapa interactivo con `mapview`

mapviewOptions(basemaps = c("OpenStreetMap", "Esri.WorldTopoMap", "CartoDB.Positron"))

mapview(chile, alpha.regions = 0.1, layer.name = "Chile") +
  mapview(
    ocurrencias_sf,
    zcol = NULL,                 # color único (puedes usar "scientificName")
    cex = 2, alpha = 0.7)

💡 Perfecto para explorar, hacer zoom y consultar atributos con clic.

🎯 Resumen

Acción	Resultado
Leer archivo CSV (`read.csv`)	Datos limpios en R
Convertir a `sf`	Puntos espaciales en WGS84
Base R	Vista rápida y ligera
ggplot2	Gráfico de alta calidad para informes
mapview	Mapa interactivo para explorar

📘 Autor: Ricardo Segovia
🧩 Proyecto: Curso BIODATA-Uruguay — Gestión y modelamiento de datos de biodiversidad
📅 Actualizado: Octubre 2025