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library(shiny)
pacman::p_load(shinythemes, markdown, dplyr, readxl, leaflet)
#############################################################
#User Interface
ui<-navbarPage("GEO 1012",theme = shinytheme("cosmo"),
tabPanel("Visualización básica",tags$head(tags$style(".btn{color: black; padding:2px 2px}")),
sidebarLayout(
sidebarPanel(
uiOutput('crucero'),
selectInput('estacion',label = 'Estaciones',
choices =c('Nehuentué','Queule','Puerto Saavedra'),
selected = 'Nehuentué',selectize = T,multiple = F),
selectInput('location',label = 'Unicación de estación',
choices =c('2 millas','5 millas','10 millas'),
selected = '2 millas',selectize = T,multiple = F),
h5('Resumen de datos'),br(),
verbatimTextOutput('resumen',placeholder = T),#column(2,textOutput('count')),
width = 3),
mainPanel(
fluidRow(uiOutput("ref1")),
column(8,div(plotOutput(outputId = "profPlot"),
style = "height: 75%;width: auto;",class='img-responsive'),offset = 2)
)
)
), #first tab panel
tabPanel("Visualización de transectas",
sidebarPanel(
uiOutput('crucero2'),
selectInput('estacion2',label = 'Transectas',
choices =c('Nehuentué','Queule','Puerto Saavedra'),
selected = 'Nehuentué',selectize = T,multiple = F),
selectInput('variable',label = 'Variable a visualizar',
choices =c('Temperatura','Salinidad','Densidad'),
selected = 'Temperatura',selectize = T,multiple = F)
),
mainPanel(
fluidRow(uiOutput("ref2")),
(plotOutput(outputId = "transPlot"))
)
),#second tab panel
#last panel
#Description
tabPanel('Acerca de la página',
sidebarLayout(sidebarPanel( fluidRow(#Credits section
h4(strong("Generado en base a:")),
h5("Instituto Fomento Pesquero,", a("IFOP.",href="https://www.ifop.cl")),
h5('Paquete ',a(href="https://CRAN.R-project.org/package=oce", "oce (v1.2-0)"),
"oce: Analysis of Oceanographic Data"),hr()),
h5(p('Desarrollo: MSc. José A. Lastra')),h5(p('Contacto: [email protected]')),
h5(p('Colaboración: Elizabeth Daille - Montsserrat Truyol')),br(),HTML("<img style='width: 100%; height: 75%;' src='logo.png' class='img-responsive' />"),
h5(strong("Sitio",a("LabGRS",href="http://www.pucv.cl/uuaa/site/edic/base/port/labgrs.html"))),fluid=F,width = 2),
mainPanel(h5(strong('Acerca de la aplicación:')),div(style="text-align:justify",p("La",(em("aplicación de visualización de datos oceanográficos")), "permite al estudiante filtrar y visualizar información oceanográfica de la Región de l Araucanía, correspondientes al", strong("Programa de manejo de las Floraciones de algas nocivas y toxinas marinas en el océano Pacífico desde Biobío a Aysén (I Etapa) 2018 de IFOP."))),
h5(strong('Funcionamiento:')),
div(style="text-align:justify",p('La plataforma entrega información de 10 cruceros oceanográficos para tres transectas en los sectores de: Nehuentué, Puerto Saavedra y Queule.'),p('La primera pestaña permite la visualización de cada estación con los respectivos perfiles verticales de temperatura, salinidad y densidad para cada una de las fechas disponibles con un resumen de las estadísticas básicas de la información visualizada. Mientras que la segunda pestaña permite al estudiante seleccionar la transecta, el crucero a visualizar y la variable de interés')),
h5(strong('Uso e interpretación:')),
div(style="text-align:justify",p('Al desplegarse el visualizador el estudiante verá la primera pestaña, correpsondiente a la información por estación, donde podrá realizar filtros por crucero, nombre de estación y posición en la transecta. El panel principal mostrará la ubicación de la estación en un mapa dinámico y los perfiles verticales'),br(),
HTML('<center><img src="imagen_1.png" style="width: 85%; height: 85%" class="img-responsive" align="middle" ></center>')),
h6(strong(em('Fig.1 Vista de la pestaña inicial de la aplicación')),align='center'),
br(),
div(style="text-align:justify",p('Al cambiar de pestaña, el estudiante podrá visualizar los filtros disponibles para la fecha de cruceros, la transecta de interés y la variable disponible para visualizar. En el panel principal podrá visualizar la ubicación de las estaciones de la transecta y la variable seleccionada en la parte inferior'),br(),
HTML('<center><img src="imagen_2.png" style="width: 85%; height: 85%" class="img-responsive" align="middle" ></center>')),
h6(strong(em('Fig.1 Vista de la pestaña de visualización de transectas')),align='center'),br())
)),collapsible = T)
vals <- reactiveValues(count=0)
server<-function(input, output, session) {
#read datasets
datos<-readRDS(file = "data/crucerosBiobio_2018.rds")
datos1<-na.omit(datos)
dates<-as.Date(datos1$fecha)
datos1$fecha<-dates
t<-readRDS(file = "data/GMRTv3_7_20200511topo.rds")
############################################################
#TAB N°1
#############################################################
#render user interface inputs
seleccion<-head(unique(dates),1)
output$crucero<-renderUI({
selectInput(
"cruc",'Seleccione crucero',
unique(dates), multiple = F,selected = seleccion )
})
#############################################################
#Filter information for plot
datos_plot<-function(){
datos.subset<-datos1 %>% filter(fecha==input$cruc & Transecto==input$location & Estaciones==input$estacion)
#as ctd data
dlat<- unique(datos.subset$`Latitud (S)`)
dlong<- unique(datos.subset$`Longitud (W)`)
dato<-as.ctd(salinity = datos.subset$`Salinidad (UPS)`,temperature = datos.subset$`Temperatura (°C)`,pressure = datos.subset$`Profundidad (m)`,latitude = dlat,longitude = dlong)
#return
dato
}
#plot creation
output$profPlot <- renderPlot({
req(input$cruc)
par(mar=c(1,1,1,1))
plot(datos_plot(),which=c(10,9,11,1), colCoastline="lightgray",type='l',ytype='depth')
},height = 900,res=120)
#summary statistics
output$resumen <- renderPrint({
req(input$cruc)
datos.subset2<-datos1 %>% filter(fecha==input$cruc & Transecto==input$location & Estaciones==input$estacion)
summary(datos.subset2[,c(10,12,13)])
})
#reference map
output$ref1<-renderUI({
leafletOutput("map1") #creates leaflet output for data display
})
#Basic map
map=leaflet() %>%addProviderTiles("Esri.WorldImagery") %>% addProviderTiles("CartoDB.PositronOnlyLabels")
#Proxy leaflet maps for reactive data
#Render basic map
output$map1<-renderLeaflet({map})#renders map for display in shiny
observe({
req(input$cruc)
datos.subset<-datos1 %>% filter(fecha==input$cruc & Transecto==input$location & Estaciones==input$estacion)
#as ctd data
dlat<- unique(datos.subset$`Latitud (S)`)
dlong<- unique(datos.subset$`Longitud (W)`)
dt<-as.data.frame(cbind(dlat,dlong))
leafletProxy('map1')%>% setView(lng = dt$dlong,lat = dt$dlat,zoom = 12) %>% clearMarkers()%>%addMarkers(lng = dt$dlong,lat = dt$dlat)
})
##########################################################################
#Tab panel 2
seleccion<-head(unique(dates),1)
output$crucero2<-renderUI({
selectInput(
"cruc2",'Seleccione crucero',
unique(dates), multiple = F,selected = seleccion )
})
trans_plot<-function(){
datos.subset<-datos1 %>% filter(fecha == input$cruc2 & Estaciones == input$estacion2)
#as ctd data
dlat<- unique(datos.subset$`Latitud (S)`)
dlong<- unique(datos.subset$`Longitud (W)`)
seccion<-as.section(datos.subset$`Salinidad (UPS)`,datos.subset$`Temperatura (°C)`,
datos.subset$`Profundidad (m)`,datos.subset$`Longitud (W)`,
datos.subset$`Latitud (S)`,datos.subset$Código)
#return
seccion
}
#section plot creation
output$transPlot <- renderPlot({
req(input$cruc2)
req(input$variable)
par(mar=c(1,1,1,1))
data <- switch(input$variable,#makes reactive dataset using ui interaction
"Temperatura" = "temperature",
"Salinidad" = "salinity",
"Densidad" = "sigmaTheta")
plot(sectionGrid(trans_plot(),trim = T,p=standardDepths(5)), ylim=c(0,70),ztype="image",which=data,
showBottom=t,xtype='longitude',ytpye='depth',showStations=T,showStart=T)
},width = 'auto',height = 600,res = 120)
#reference map
output$ref2<-renderUI({
leafletOutput("map2") #creates leaflet output for data display
})
#Basic map
map.1=leaflet() %>%addProviderTiles("Esri.WorldImagery") %>% addProviderTiles("CartoDB.PositronOnlyLabels")
#Proxy leaflet maps for reactive data
#Render basic map
output$map2<-renderLeaflet({map.1})#renders map for display in shiny
observe({
req(input$cruc2)
datos.subset<-datos1 %>% filter(fecha == input$cruc2 & Estaciones == input$estacion2)
#as ctd data
dlat<- unique(datos.subset$`Latitud (S)`)
dlong<- unique(datos.subset$`Longitud (W)`)
dt<-as.data.frame(cbind(dlat,dlong))
leafletProxy('map2')%>% setView(lng = dt$dlong[2],lat = dt$dlat[2],zoom = 12) %>% clearMarkers()%>%addMarkers(lng = dt$dlong,lat = dt$dlat)
})
###########################################################################
#count visits
# would run, leading to an infinite loop.
isolate(vals$count <- vals$count + 1)
# When a session ends, decrement the counter.
session$onSessionEnded(function(){
# We use isolate() here for the same reasons as above.
isolate(vals$count <- vals$count - 1)
})
# Reactively update the client.
output$count <- renderText({
vals$count
})
}
#########
#Deploy app
shinyApp(ui, server)