Deter - Queimadas e desmatamento

library(tidyverse)
library(sf) # ler shapefile

# Exemplo com os três shapefiles que você mostrou
amz <- st_read("../data-raw/deter/deter-amz-deter-public.shp") # ALB (completo, desde 2016)

cerrado <- st_read("../data-raw/deter/deter-cerrado-nb-deter-public.shp") # Somente desmatamento

pantanal <- st_read("../data-raw/deter/deter-pantanal-deter-public.shp") # Dados de cicatriz de queimada Somente a partir de 2023

# EXEMPLIFICANDO COM AMAZONIA
# Ver estrutura
# str(amz)
# 
# # Visualizar os primeiros registros
# head(amz) 
#   # ou
#   glimpse(amz)
# 
# # Visualizar nomes das colunas
# names(amz) #Coluna de interesse ("CLASSNAME")
# 
# # Visualizar nomes das linhas da coluna "CLASSNAME"
# amz$CLASSNAME
# 
# # Quantificar observações
# table(amz$CLASSNAME)
# 
#   # Verificar valores únicos de classe e estado
#   unique(amz$CLASSNAME) # Linha de interesse ("CICATRIZ_DE_QUEIMADA")
#   unique(amz$UF) # Somente MT
#   


# Filtrar para linha de interesse
amz <- amz |>
    # select(CLASSNAME, VIEW_DATE, UF, geometry, MUNICIPALI)
    mutate(
      bioma = "Amazônia"
    ) |> 
    filter(CLASSNAME == "CICATRIZ_DE_QUEIMADA",
           UF == "MT")


# Plot simples
# plot(st_geometry(amz))


ggplot(amz) +
  geom_sf() +  # Preenchimento por bioma, sem contorno
  # scale_fill_manual(values = c("Amazônia" = "#1b9e77", 
  #                              "Cerrado" = "#d95f02", 
  #                              "Pantanal" = "#7570b3")) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Queimada Amazônia Legal brasileira (DETER)") +
  theme(legend.position = "bottom")

# str(cerrado)
glimpse(cerrado)
unique(cerrado$UF)

cerrado <- cerrado |> 
  mutate(
    bioma = "Cerrado"
  ) |> 
  filter(CLASSNAME == "DESMATAMENTO_CR", # Só desmat
                     UF == c("MT", "MS", "GO", "DF"))

ggplot(cerrado) +
  geom_sf() +  # Preenchimento por bioma, sem contorno
  # scale_fill_manual(values = c("Amazônia" = "#1b9e77", 
  #                              "Cerrado" = "#d95f02", 
  #                              "Pantanal" = "#7570b3")) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Desmatamento Cerrado (DETER)") +
  theme(legend.position = "bottom")

# str(pantanal)
glimpse(pantanal)
unique(pantanal$CLASS_NAME)

pantanal <- pantanal |> 
  mutate(CLASSNAME = CLASS_NAME,
         bioma = "Pantanal") |> # padronizar nome da coluna
  filter(CLASSNAME == "cicatriz de queimada")

ggplot(pantanal) +
  geom_sf() +  # Preenchimento por bioma, sem contorno
  # scale_fill_manual(values = c("Amazônia" = "#1b9e77", 
  #                              "Cerrado" = "#d95f02", 
  #                              "Pantanal" = "#7570b3")) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Queimada Pantanal (DETER)") +
  theme(legend.position = "bottom")

# Unindo shapefiles em um único
deter_all <- bind_rows(amz, cerrado, pantanal)

# Gerando plot dos biomas 
ggplot(deter_all) +
  geom_sf(aes(fill = bioma), color = NA) +
  scale_fill_manual(values = c(
    "Amazônia" = "#1b9e77",
    "Cerrado" = "#d95f02",
    "Pantanal" = "#7570b3"
  )) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Áreas com Cicatriz de Queimada e Desmatamento (DETER)",
       fill = "Bioma") +
  theme(legend.position = "bottom")

# Baixando arquivo shapefile unido
# write_rds(deter_all, "areas-queimada-biomas")
deter_all$geometry[[1]] |> plot()
deter_all |> 
  mutate(ANO = year(VIEW_DATE)) |> 
  filter(ANO == 2021) |> 
  ggplot() +
  geom_sf(aes(fill = bioma), color = NA) +
  scale_fill_manual(values = c(
    "Amazônia" = "#1b9e77",
    "Cerrado" = "#d95f02",
    "Pantanal" = "#7570b3"
  )) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Áreas com Cicatriz de Queimada e Desmatamento (DETER)",
       fill = "Bioma") +
  theme(legend.position = "bottom") 

# Averiguação do Cálculo da Área
# pantanal |> slice(1) |> pull(geometry) |> plot()# 0.1000308
# coords <- pantanal$geometry[[1]] |> as.matrix()
# geosphere::areaPolygon(coords) / 1000000

func_ret_x <-function(geometria){
  ob <- geometria[[1]] |> as.matrix()
  mean(ob[,1])
}

func_ret_y <-function(geometria){
  ob <- geometria[[1]] |> as.matrix()
  mean(ob[,2])
}

df <- deter_all |>  
  group_by(geometry) |> 
  mutate(
  ANO = year(VIEW_DATE),
  x = func_ret_x(geometry),
  y = func_ret_y(geometry)
) 
df |> 
  as_tibble() |> 
  write_rds("../data/deter-queimadas.rds")