trabalho final da unidade curricular de sistemas de ... · com este trabalho académico pretendemos...

TRABALHO FINAL DA UNIDADE CURRICULAR DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEGRÁFICA

GSC – 2018/2019

2º ANO 2º SEMESTRE

20101384 – Hugo Castro 20172111 – David Sotto-Mayor Machado

20172133 – Dora Moreira 20172189 – Rui Merino

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA

Ganho médio mensal dos trabalhadores por conta de outrem: total e por sector de actividade económica

Índice Introdução ......................................................................................................................................................................... 4

Objectivo ....................................................................................................................................................................... 4

Metodologia .................................................................................................................................................................. 4

Plotagens do dataset......................................................................................................................................................... 6

Bibliografia ...................................................................................................................................................................... 18

Anexos ............................................................................................................................................................................. 19

Script.R ........................................................................................................................................................................ 19

index.html ..................................................................................................................................................................... 2



Introdução

Objectivo

Com este trabalho académico pretendemos demonstrar as competências adquiridas com a frequência da unidade curricular de

Sistemas de Informação Geográfica, incluída no plano curricular do segundo semestre do segundo ano da licenciatura em

Gestão de Sistemas e Computação, na Atlântica, no ano lectivo de 2018/2019.

Propomo-nos atingir este objectivo sobrepondo um dataset obtido no site PorData, que indica os ganhos totais e por sector de

actividade em 1985 e em 2016, sobre um shapefile obtido em dados.gov.pt que apresenta o território nacional, composto por

Portugal Continental e arquipélagos dos Açores e Madeira, evidenciando a divisão administrativa por concelhos.

A questão a responder pela nossa análise será “Onde é maior e menor o ordenado médio, por mês, com horas extra, subsídios

ou prémios, dos empregados na agricultura, indústria, comércio ou noutros serviços?” ©

Metodologia

1. Escolhemos no site da Pordata um dataset relativo a “Ganho médio mensal dos trabalhadores por conta de outrem:

total e por sector de actividade económica”1;

2. Este dataset carecia de georreferenciação, pelo que as coordenadas geográficas de cada sede de concelho foram

obtidas no formato DMS (graus, minutos, segundos) no site da Wikipedia

3. Foi necessário converter as coordenadas do formato DMS para o formato DD (Graus decimais), Para o efeito foram

utilizada as fórmulas ESQUERDA(<latitude>;2)+DIREITA(<latitude>; 2)/60, que somando os graus e os minutos de

qualquer latitude em território nacional, e dividindo por 60, converte, por exemplo, a latitude 38N43 em 38,71666667

e SE(NÚM.CARAT (<longitude>) =4;-1*ESQUERDA(<longitude>;1)-DIREITA(<longitude>;2)/60;-

1*ESQUERDA(<longitude>;2)-DIREITA (<longitude>;2)/60) que faz a mesma conversão tendo em conta que as

longitudes dos Açores têm dois dígitos de graus contra apenas um do continente e arquipélago da Madeira.

4. Ás coordenadas obtidas foram convertidos todos os símbolos de separação decimal de “,” por “.”, e foram criadas as

labels removendo espaços e caracteres especiais do nome de cada localidade.

1 «PORDATA - Ganho médio mensal dos trabalhadores por conta de outrem: total e por sector de actividade económica», acedido 9 de Maio de 2019, https://www.pordata.pt/Municipios/Ganho+m%C3%A9dio+mensal+dos+trabalhadores+por+conta+de+outrem+total+e+por+sector+de+actividade+econ%C3%B3ica-283.



5. Foi descarregado o shapefile do território nacional dividido por concelhos do site dados.gov.pt2

6. O dataset foi carregado para o R, sendo segmentado em 3 segmentos por cada métrica em análise.

a. Nos mapas com dados de 1985:

i. No segmento baixo encontram-se os rendimentos até 150€. Serão representados no mapa a vermelho.

ii. No segmento médio, encontram-se os rendimentos de 150 a 250€. Serão representados no mapa a

azul.

iii. No segmento alto, encontram-se os rendimentos a partir de 250€. Serão representados no mapa a

verde.

b. Nos mapas com dados de 2016:

i. No segmento baixo encontram-se os rendimentos até 1000€. Serão representados no mapa a

vermelho.

ii. No segmento médio, encontram-se os rendimentos de 1000 a 1500€. Serão representados no mapa a

azul.

iii. No segmento alto, encontram-se os rendimentos a partir de 1500€. Serão representados no mapa a

verde.

7. Cada métrica foi representada sobre o shapefile, segmentada conforme explicado no ponto anterior, com os valores

de 1985 e de 2016

8. Cada Mapa obtido desta forma foi exportado para um ficheiro PDF que foi convertido em JPG no site “I Love PDF”3

9. Essas imagens foram editadas para inclusão de títulos e legendas e utilizadas neste relatório, e no site:

http://www.dsm20.com

2 «Concelhos de Portugal - dados.gov.pt - Portal de dados abertos da Administração Pública», acedido 9 de Maio de 2019, /pt/datasets/concelhos-de-portugal/. 3 ilovepdf.com, «Converter PDF para JPG. Extraia imagens desde um PDF», iLovePDF - Ferramentas online para PDF, acedido 9 de Maio de 2019, https://www.ilovepdf.com/pt/pdf_para_jpg.

http://www.dsm20.com/



Plotagens do dataset



Bibliografia «Concelhos de Portugal - dados.gov.pt - Portal de dados abertos da Administração Pública». Acedido 9 de Maio de 2019.

/pt/datasets/concelhos-de-portugal/. ilovepdf.com. «Converter PDF para JPG. Extraia imagens desde um PDF». iLovePDF - Ferramentas online para PDF. Acedido 9

de Maio de 2019. https://www.ilovepdf.com/pt/pdf_para_jpg. «PORDATA - Ganho médio mensal dos trabalhadores por conta de outrem: total e por sector de actividade económica».

Acedido 9 de Maio de 2019. https://www.pordata.pt/Municipios/Ganho+m%C3%A9dio+mensal+dos+trabalhadores+por+conta+de+outrem+total+e+por+sector+de+actividade+econ%C3%B3mica-283.



Anexos

Script.R

1 dados <- read.csv(file="C:\\Users\\David\\Documents\\ATLÂNTICA\\Licenciatura\\Ano 2\\Semestre 2\\Sistemas de Informação Geográfica\\2018-2019\\Trabalhos\\Trabalho Final\\ganhospormunicipio.csv", header=TRUE, sep=";")

2 #Subsets Total 1985 3 baixoRendimentoTotal1985 <- subset(dados, total1985 < 150 & !is.na(total1985)) 4 medioRendimentoTotal1985 <- subset(dados, total1985 >= 150 & total1985 < 250 &

!is.na(total1985))

5 altoRendimentoTotal1985 <- subset(dados, total1985 >= 250 & !is.na(total1985)) 6 nrow(baixoRendimentoTotal1985) 7 nrow(medioRendimentoTotal1985) 8 nrow(altoRendimentoTotal1985) 9 #Subsets Total 2016

10 baixoRendimentoTotal2016 <- subset(dados, total2016 < 1000 & !is.na(total2016)) 11 medioRendimentoTotal2016 <- subset(dados, total2016 >= 1000 & total2016 < 1500 &

!is.na(total2016))

12 altoRendimentoTotal2016 <- subset(dados, total2016 >= 1500 & !is.na(total2016)) 13 nrow(baixoRendimentoTotal2016) 14 nrow(medioRendimentoTotal2016) 15 nrow(altoRendimentoTotal2016) 16 #Subsets Agro 1985 17 baixoRendimentoAgro1985 <- subset(dados, agro1985 < 150 & !is.na(agro1985)) 18 medioRendimentoAgro1985 <- subset(dados, agro1985 >= 150 & agro1985 < 250 &

!is.na(agro1985))

19 altoRendimentoAgro1985 <- subset(dados, agro1985 >= 250 & !is.na(agro1985)) 20 nrow(baixoRendimentoAgro1985) 21 nrow(medioRendimentoAgro1985) 22 nrow(altoRendimentoAgro1985) 23 #Subsets Agro 2016 24 baixoRendimentoAgro2016 <- subset(dados, agro2016 < 1000 & !is.na(agro2016)) 25 medioRendimentoAgro2016 <- subset(dados, agro2016 >= 1000 & agro2016 < 1500 &

!is.na(agro2016))

26 altoRendimentoAgro2016 <- subset(dados, agro2016 >= 1500 & !is.na(agro2016)) 27 nrow(baixoRendimentoAgro2016) 28 nrow(medioRendimentoAgro2016) 29 nrow(altoRendimentoAgro2016) 30 #Subsets Ind 1985 31 baixoRendimentoInd1985 <- subset(dados, ind1985 < 150 & !is.na(ind1985)) 32 medioRendimentoInd1985 <- subset(dados, ind1985 >= 150 & ind1985 < 250 &

!is.na(ind1985))

33 altoRendimentoInd1985 <- subset(dados, ind1985 >= 250 & !is.na(ind1985)) 34 nrow(baixoRendimentoInd1985) 35 nrow(medioRendimentoInd1985) 36 nrow(altoRendimentoInd1985) 37 #Subsets Ind 2016 38 baixoRendimentoInd2016 <- subset(dados, ind2016 < 1000 & !is.na(ind2016)) 39 medioRendimentoInd2016 <- subset(dados, ind2016 >= 1000 & ind2016 < 1500 &

!is.na(ind2016))

40 altoRendimentoInd2016 <- subset(dados, ind2016 >= 1500 & !is.na(ind2016)) 41 nrow(baixoRendimentoInd2016) 42 nrow(medioRendimentoInd2016) 43 nrow(altoRendimentoInd2016)



44 #Subsets Transf 1985 45 baixoRendimentoTransf1985 <- subset(dados, transf1985 < 150 & !is.na(transf1985)) 46 medioRendimentoTransf1985 <- subset(dados, transf1985 >= 150 & transf1985 < 250 &

!is.na(transf1985))

47 altoRendimentoTransf1985 <- subset(dados, transf1985 >= 250 & !is.na(transf1985)) 48 nrow(baixoRendimentoTransf1985) 49 nrow(medioRendimentoTransf1985) 50 nrow(altoRendimentoTransf1985) 51 #Subsets Transf 2016 52 baixoRendimentoTransf2016 <- subset(dados, transf2016 < 1000 & !is.na(transf2016)) 53 medioRendimentoTransf2016 <- subset(dados, transf2016 >= 1000 & transf2016 < 1500 &

!is.na(transf2016))

54 altoRendimentoTransf2016 <- subset(dados, transf2016 >= 1500 & !is.na(transf2016)) 55 nrow(baixoRendimentoTransf2016) 56 nrow(medioRendimentoTransf2016) 57 nrow(altoRendimentoTransf2016) 58 #Subsets Constr 1985 59 baixoRendimentoConstr1985 <- subset(dados, transf1985 < 150 & !is.na(transf1985)) 60 medioRendimentoConstr1985 <- subset(dados, transf1985 >= 150 & transf1985 < 250 &

!is.na(transf1985))

61 altoRendimentoConstr1985 <- subset(dados, transf1985 >= 250 & !is.na(transf1985)) 62 nrow(baixoRendimentoConstr1985)



63 nrow(medioRendimentoConstr1985) 64 nrow(altoRendimentoConstr1985) 65 #Subsets Constr 2016 66 baixoRendimentoConstr2016 <- subset(dados, constr2016 < 1000 & !is.na(constr2016)) 67 medioRendimentoConstr2016 <- subset(dados, constr2016 >= 1000 & constr2016 < 1500 &

!is.na(constr2016))

68 altoRendimentoConstr2016 <- subset(dados, constr2016 >= 1500 & !is.na(constr2016)) 69 nrow(baixoRendimentoConstr2016) 70 nrow(medioRendimentoConstr2016) 71 nrow(altoRendimentoConstr2016) 72 #Subsets Serv 1985 73 baixoRendimentoServ1985 <- subset(dados, serv1985 < 150 & !is.na(serv1985)) 74 medioRendimentoServ1985 <- subset(dados, serv1985 >= 150 & serv1985 < 250 &

!is.na(serv1985))

75 altoRendimentoServ1985 <- subset(dados, serv1985 >= 250 & !is.na(serv1985)) 76 nrow(baixoRendimentoServ1985) 77 nrow(medioRendimentoServ1985) 78 nrow(altoRendimentoServ1985) 79 #Subsets Serv 2016 80 baixoRendimentoServ2016 <- subset(dados, serv2016 < 1000 & !is.na(serv2016)) 81 medioRendimentoServ2016 <- subset(dados, serv2016 >= 1000 & serv2016 < 1500 &

!is.na(serv2016))

82 altoRendimentoServ2016 <- subset(dados, serv2016 >= 1500 & !is.na(serv2016)) 83 nrow(baixoRendimentoServ2016) 84 nrow(medioRendimentoServ2016) 85 nrow(altoRendimentoServ2016) 86 #Shapefile Mapa Portugal com concelhos 87 library(rgdal) 88 mapaPortugal<-readOGR(dsn="C:\\Users\\David\\Documents\\ATLÂNTICA\\Licenciatura\\Ano 2\\Semestre 2\\Sistemas de

Informação Geográfica\\2018-2019\\Trabalhos\\Trabalho Final\\Shapefiles Portugal\\concelhos") 89 #plot subset Total1985 90 plot(mapaPortugal) 91 points(baixoRendimentoTotal1985$lng,baixoRendimentoTotal1985$lat, col = "red", cex =

.5)

92 points(medioRendimentoTotal1985$lng,medioRendimentoTotal1985$lat, col = "blue", cex = .5)

93 points(altoRendimentoTotal1985$lng,altoRendimentoTotal1985$lat, col = "green", cex = 1.5)

94 #plot subset Total2016 95 plot(mapaPortugal) 96 points(baixoRendimentoTotal2016$lng,baixoRendimentoTotal2016$lat, col = "red", cex =

.5)

97 points(medioRendimentoTotal2016$lng,medioRendimentoTotal2016$lat, col = "blue", cex = .5)

98 points(altoRendimentoTotal2016$lng,altoRendimentoTotal2016$lat, col = "green", cex = 1.5)

99 #plot subset Agro1985 100 plot(mapaPortugal) 101 points(baixoRendimentoAgro1985$lng,baixoRendimentoAgro1985$lat, col = "red", cex = .5) 102 points(medioRendimentoAgro1985$lng,medioRendimentoAgro1985$lat, col = "blue", cex =

.5)

103 points(altoRendimentoAgro1985$lng,altoRendimentoAgro1985$lat, col = "green", cex = 1.5)



104 #plot subset Agro2016 105 plot(mapaPortugal) 106 points(baixoRendimentoAgro2016$lng,baixoRendimentoAgro2016$lat, col = "red", cex = .5) 107 points(medioRendimentoAgro2016$lng,medioRendimentoAgro2016$lat, col = "blue", cex =

.5)

108 points(altoRendimentoAgro2016$lng,altoRendimentoAgro2016$lat, col = "green", cex = 1.5)

109 #plot subset Ind1985 110 plot(mapaPortugal) 111 points(baixoRendimentoInd1985$lng,baixoRendimentoInd1985$lat, col = "red", cex = .5) 112 points(medioRendimentoInd1985$lng,medioRendimentoInd1985$lat, col = "blue", cex = .5) 113 points(altoRendimentoInd1985$lng,altoRendimentoInd1985$lat, col = "green", cex = 1.5) 114 #plot subset Ind2016 115 plot(mapaPortugal) 116 points(baixoRendimentoInd2016$lng,baixoRendimentoInd2016$lat, col = "red", cex = .5) 117 points(medioRendimentoInd2016$lng,medioRendimentoInd2016$lat, col = "blue", cex = .5) 118 points(altoRendimentoInd2016$lng,altoRendimentoInd2016$lat, col = "green", cex = 1.5) 119 #plot subset Transf1985 120 plot(mapaPortugal)



1

121 points(baixoRendimentoTransf1985$lng,baixoRendimentoTransf1985$lat, col = "red", cex = .5)

122 points(medioRendimentoTransf1985$lng,medioRendimentoTransf1985$lat, col = "blue", cex = .5) 123 points(altoRendimentoTransf1985$lng,altoRendimentoTransf1985$lat, col = "green", cex

= 1.5)

124 #plot subset Transf2016 125 plot(mapaPortugal) 126 points(baixoRendimentoTransf2016$lng,baixoRendimentoTransf2016$lat, col = "red", cex

= .5)

127 points(medioRendimentoTransf2016$lng,medioRendimentoTransf2016$lat, col = "blue", cex = .5) 128 points(altoRendimentoTransf2016$lng,altoRendimentoTransf2016$lat, col = "green", cex

= 1.5)

129 #plot subset Constr1985 130 plot(mapaPortugal) 131 points(baixoRendimentoConstr1985$lng,baixoRendimentoConstr1985$lat, col = "red", cex

= .5)

132 points(medioRendimentoConstr1985$lng,medioRendimentoConstr1985$lat, col = "blue", cex = .5) 133 points(altoRendimentoConstr1985$lng,altoRendimentoConstr1985$lat, col = "green", cex

= 1.5)

134 #plot subset Constr2016 135 plot(mapaPortugal) 136 points(baixoRendimentoConstr2016$lng,baixoRendimentoConstr2016$lat, col = "red", cex

= .5)

137 points(medioRendimentoConstr2016$lng,medioRendimentoConstr2016$lat, col = "blue", cex = .5) 138 points(altoRendimentoConstr2016$lng,altoRendimentoConstr2016$lat, col = "green", cex

= 1.5)

139 #plot subset Serv1985 140 plot(mapaPortugal) 141 points(baixoRendimentoServ1985$lng,baixoRendimentoServ1985$lat, col = "red", cex = .5) 142 points(medioRendimentoServ1985$lng,medioRendimentoServ1985$lat, col = "blue", cex =

.5)

143 points(altoRendimentoServ1985$lng,altoRendimentoServ1985$lat, col = "green", cex = 1.5)

144 #plot subset Serv2016 145 plot(mapaPortugal) 146 points(baixoRendimentoServ2016$lng,baixoRendimentoServ2016$lat, col = "red", cex = .5) 147 points(medioRendimentoServ2016$lng,medioRendimentoServ2016$lat, col = "blue", cex =

.5)

148 points(altoRendimentoServ2016$lng,altoRendimentoServ2016$lat, col = "green", cex = 1.5)



2

index.html

1 <head>

2 <script>

3 function mudaimagem(item) {

4 var img = document.getElementById('imagens');

5 img.innerHTML = '<img src="' + item + '">'; 6

}

7 </script>

8 <

/head

> 9

10 <body>

11 <center>

12 <img src="img/uatla.png" alt="" /><br>

13 <h1>Sistemas de Informação Geográfica</h1>

14 <h2>Ganho Médio Mensal dos Trabalhadores por Conta de Outrém:<br>

15 Total e por Sector de Actividade económica</h2>

16 <strong>Mapa:</strong>

17 <select name="list" id="list" onChange="mudaimagem(this.value);">

18 <option selected value="img/sig.png">Seleccione uma opção</option>>

19 <option value="img/Total1985.jpg">Rendimentos Totais 1985</option>

20 <option value="img/Total2016.jpg">Rendimentos Totais 2016</option>

21 <option value="img/Agro1985.jpg">Rendimentos Sector Agrícola

1985</option>

22 <option value="img/Agro2016.jpg">Rendimentos Sector Agrícola

2016</option>

23 <option value="img/Ind1985.jpg">Rendimentos Sector

Industrial 1985</option>

24 <option value="img/Ind2016.jpg">Rendimentos Sector

Industrial 2016</option>

25 <option value="img/Transf1985.jpg">Rendimentos Sector

Industrias Transformadoras 1985</option>

26 <option value="img/Transf2016.jpg">Rendimentos Sector

Industrias Transformadoras 2016</option>

27 <option value="img/Constr1985.jpg">Rendimentos Sector

Construção 1985</option>

28 <option value="img/Constr2016.jpg">Rendimentos Sector

Construção 2016</option>

29 <option value="img/Serv1985.jpg">Rendimentos Sector Serviços

1985</option>

30 <option value="img/Serv2016.jpg">Rendimentos Sector Serviços

2016</option>

31 </select>

32 </center><br>

33 <div align="center"; id="imagens" >

34 <img src="img/sig.png" alt="" />

35 </div><br><br>

36 </body>

37 <footer>

38 <center><i>© David Sotto-Mayor Machado, Dora Moreira, Hugo Castro e Rui

Merino <br> Dataset antes de georeferenciação disponibilizado por <a

href="https://www.pordata.pt/Municipios/Ganho+m%C3%A9dio+mensal+dos+tr

abalhadores+por+conta+de+outrem+total+e+por+sector+de+actividade+econ% C3%B3mica-

283">pordata.pt</a> | Shapefile disponibilizado por <a

href="https://dados.gov.pt/pt/datasets/concelhos-de-portugal/">dados.g ov.pt</a>

http://www.pordata.pt/Municipios/Ganho%2Bm%C3%A9dio%2Bmensal%2Bdos%2Btr



3

</i></center>

39 </footer>