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atualizar app para novos dados: #10

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rafapereirabr opened this issue May 11, 2022 · 5 comments
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atualizar app para novos dados: #10

rafapereirabr opened this issue May 11, 2022 · 5 comments
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@rafapereirabr
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rafapereirabr commented May 11, 2022

  • Anos 2017, 2018 e 2019
  • Modo por automóvel
  • ícone de transporte publico nas cidades com GTFS (isso varia por ano agora né)
  • indicador CMP
  • atividade CRAS
@kauebraga
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kauebraga commented May 11, 2022

Algumas outras coisas pra considerar:

  • Visualização de dados de uso do solo - acho isso uma low hanging fruit bem interessante, principalmente pq temos bem menos indicadores em comparação com a acessibilidade, oq não impactaria significativamente quando for abrir os dados;
  • Opção pra download também na parte do mapa, onde o usuário pode baixar o shapefile/mapa que está vendo;
  • Overlay com linhas de transporte de média/alta capacidade (geradas a partir dos GTFS que estamos usando);
  • Um pequeno gráfico (na aba de mapas) em que vc possa comparar diferentes hexágonos; penso em algo bem simlpes como vc clicar em um hexágono e mostrar o percentil de acessibilidade daquele hexágono dentro da cidade etc.
    Exemplo: essa barrinha colorida que tem no Opportunity Atlas
    image

Como temos muito mais dados, a forma de carregamento muito provavelmente vai mudar. Acho que vamos ter agora 1 arquivo por cidade, que vai ser carregado somente se a pessoa escolher a cidade no dropdown. Antes, o arquivo com todas as cidades era carregado no startup (ficaria muito pesado fazer assim agora). Isso vai fazer o tempo de carregamento de cada cidade mais demorado, mas isso a gente pode dar uma suavizada colocando uma loading bar, ou um transição de zoom (q já tem hoje) mais demorada etc.

No mais, creio nao ser necessário usar maptiles. Esse recurso ainda nao tá disponível no mapdeck, somente no rdeck, então teriamos que mudar todas as funções etc. Também não conheço muito bom a confiabilidade do rdeck num contexto de shinyapp

@rafapereirabr
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ótimos pontos

@rafapereirabr
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Com relacao ao tempo de ler os arquivos, eu comparei o tempo de leitura usando readRDS() e geoarrow::read_geoarrow_parquet_sf() (exemplo abaixo). O geoarrow é um tanto mais rapido, mas acho q diferença deve ficar muito pequena para arquivos menores.


library(geobr)
library(sf)
library(geoarrow)



ct <- geobr::read_census_tract(code_tract = 'all')
head(ct)

# geoarrow
system.time( write_geoarrow_parquet(ct, "ct_geo.parquet") )
system.time( ct3 <- read_geoarrow_parquet_sf("ct_geo.parquet") )

# rds
system.time( saveRDS(ct, "ct_rds.rds") )
system.time( ct4 <- readRDS("ct_rds.rds") )

@kauebraga
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Contributor

kauebraga commented May 12, 2022

Prototipo (ainda vou ajustar labels etc):

image

@rafapereirabr
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rafapereirabr commented May 12, 2022 via email

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