mapSpain: Mapas de España en R [Spanish]

Bienvenidos a mapSpain

Motivación

mapSpain facilita la creación de mapas de los diferentes niveles administrativos de España.

Además, proporciona también la posibilidad de usar imágenes de servicios WMS/WMTS de manera estática (como imagen georeferenciada) o dinámica (en mapas leaflet).

Adicionalmente, mapSpain dispone de funciones que permiten normalizar nombres de las CCAA y provincias, lo que facilita el proceso de manipulación y transformación de datos (no necesariamente espaciales).

Las fuentes de información empleadas en mapSpain son:

GISCO (Eurostat) via el paquete giscoR.
Instituto Geografico Nacional (IGN)
Distintos organismos públicos de España que proporcionan servicios de teselas WMTS/WMS (https://www.idee.es/web/idee/segun-tipo-de-servicio).

Los objetos resultantes se proporcionan en formato sf (librería sf) o SpatRaster(librería terra).

Página web: https://ropenspain.github.io/mapSpain/

Instalación

CRAN

install.packages("mapSpain", dependencies = TRUE)

Dev version

Usando el r-universe:

# Enable this universe
install.packages("mapSpain",
  repos = c(
    "https://ropenspain.r-universe.dev",
    "https://cloud.r-project.org"
  ),
  dependencies = TRUE
)

Remotes

remotes::install_github("rOpenSpain/mapSpain", dependencies = TRUE)

Un ejemplo rápido

library(mapSpain)
library(tidyverse)

galicia <- esp_get_munic_siane(region = "Galicia") %>%
  # Homogeinizo labels
  mutate(Provincia = esp_dict_translate(ine.prov.name, "es"))


ggplot(galicia) +
  geom_sf(aes(fill = Provincia), color = "grey70") +
  labs(title = "Provincias de Galicia") +
  scale_fill_discrete(type = hcl.colors(4, "Blues")) +
  theme_bw()

Mapa de los municipios de Galicia

Si exploramos el dataset:

library(reactable)

reactable(galicia,
  searchable = TRUE, striped = TRUE, filterable = TRUE, height = 350,
  elementId = "munis-galicia"
)

Comparando mapSpain con otras alternativas

Comparamos ahora mapSpain con otro paquete que proporciona objetos sf o SpatVector de distintos paises:

library(sf) # manipulación de datos espaciales

# rnaturalearth
library(rnaturalearth)
esp_rnat <- ne_countries("large", country = "Spain", returnclass = "sf") %>%
  st_transform(3857)

# mapSpain
esp_mapspain <- esp_get_country(epsg = 4326) %>%
  st_transform(3857)

# geodata (GADM)
library(geodata)
esp_geodata <- geodata::gadm("ES", path = ".", level = 0) %>%
  # Convertimos de SpatVector a objecto sf
  sf::st_as_sf() %>%
  st_transform(3857)

# Imagen Ria Ferrol
tile <- esp_get_munic_siane(munic = "Ferrol", epsg = 3857) %>%
  esp_getTiles("PNOA", bbox_expand = 0.5, zoommin = 1)

# Prepara el plot
library(tidyterra)


esp_all <- bind_rows(esp_rnat, esp_mapspain, esp_geodata)

esp_all$source <- as_factor(c(
  "rnaturalearth",
  "mapSpain", "geodata (GADM)"
))

ggplot(esp_all) +
  geom_spatraster_rgb(data = tile, maxcell = Inf, alpha = 0.5) +
  geom_sf(aes(color = source, linetype = source),
    fill = NA, show.legend = "line",
    linewidth = 0.5, alpha = 0.7
  ) +
  coord_sf(
    crs = 4326, xlim = c(-8.384421, -8.154413), ylim = c(43.43201, 43.59545),
    expand = FALSE
  ) +
  scale_color_manual(values = c("red", "black", "blue")) +
  scale_linetype_manual(values = c("solid", "dotted", "dashed")) +
  theme_void() +
  labs(title = "Ría de Ferrol")

Comparación de la resolución de diferentes fuentes de mapas; se muestran bordes de los datos comparados con ortofoto de la Ria de Ferrol

rnaturalearth: No capta bien el contorno.
mapSpain: Resultados satisfactorios.
GADM (libería geodata): Resultados muy precisos.

Almacenamiento

mapSpain es un paquete API que usa recursos web. El comportamiento por defecto consiste en descargar archivos al directorio temporal tempdir() para su uso posterior durante la sesión.

La función esp_set_cache_dir() permite modificar este comportamiento, estableciendo un directorio de descarga específico para el usuario. Para hacer esta configuración persistente se puede emplear el parámetro install = TRUE

esp_set_cache_dir("~/R/mapslib/mapSpain", install = TRUE, verbose = TRUE)

#> mapSpain cache dir is: C:/Users/xxxxx/Documents/R/mapslib/mapSpain

munic <- esp_get_munic_siane(verbose = TRUE)

#> Cache dir is C:/Users/xxxxx/Documents/R/mapslib/mapSpain
#> Downloading file from https://github.com/rOpenSpain/mapSpain/raw/sianedata/dist/se89_3_admin_muni_a_x.gpkg

#> See https://github.com/rOpenSpain/mapSpain/tree/sianedata/ for more info
#> trying URL 'https://github.com/rOpenSpain/mapSpain/raw/sianedata/dist/se89_3_admin_muni_a_x.gpkg'
#> Content type 'application/octet-stream' length 5570560 bytes (5.3 MB)
#> downloaded 5.3 MB

#> Download succesful
#> Reading from local file #> C:/Users/xxxxx/Documents/R/mapslib/mapSpain/se89_3_admin_muni_a_x.gpkg
#> 5.3 Mb

Diccionario

Funciones para trabajar con strings

mapSpain proporciona dos funciones relacionadas para trabajar con textos y códigos:

esp_dict_region_code() convierte textos en códigos de CCAA y provincias. Esquemas de codificación soportados:
- ISO2
- NUTS
- INE (codauto y cpro)
esp_dict_translate() traduce textos a diferentes idiomas:
- Castellano
- Inglés
- Catalán
- Gallego
- Vasco

Estas funciones pueden ser de utilidad en ámbitos más amplios que necesiten homogeneizar códigos de CCAA y Provincias (Datos COVID ISCII, etc).

`esp_dict_region_code()`

vals <- c("Errioxa", "Coruna", "Gerona", "Madrid")

esp_dict_region_code(vals, destination = "nuts")
#> [1] "ES23"  "ES111" "ES512" "ES30"
esp_dict_region_code(vals, destination = "cpro")
#> [1] "26" "15" "17" "28"
esp_dict_region_code(vals, destination = "iso2")
#> [1] "ES-RI" "ES-C"  "ES-GI" "ES-MD"

# Desde ISO a otros códigos

iso2vals <- c("ES-M", "ES-S", "ES-SG")
esp_dict_region_code(iso2vals, origin = "iso2")
#> [1] "Madrid"    "Cantabria" "Segovia"

iso2vals <- c("ES-GA", "ES-CT", "ES-PV")

esp_dict_region_code(iso2vals, origin = "iso2", destination = "nuts")
#> [1] "ES11" "ES51" "ES21"

# Soporta diferentes niveles
valsmix <- c("Centro", "Andalucia", "Seville", "Menorca")
esp_dict_region_code(valsmix, destination = "nuts")
#> [1] "ES4"   "ES61"  "ES618" "ES533"

esp_dict_region_code(c("Murcia", "Las Palmas", "Aragón"), destination = "iso2")
#> [1] "ES-MC" "ES-GC" "ES-AR"

`esp_dict_translate()`

vals <- c("La Rioja", "Sevilla", "Madrid", "Jaen", "Orense", "Baleares")

esp_dict_translate(vals, lang = "en")
#> [1] "La Rioja"         "Seville"          "Madrid"           "Jaén"            
#> [5] "Ourense"          "Balearic Islands"
esp_dict_translate(vals, lang = "es")
#> [1] "La Rioja" "Sevilla"  "Madrid"   "Jaén"     "Orense"   "Baleares"
esp_dict_translate(vals, lang = "ca")
#> [1] "La Rioja"      "Sevilla"       "Madrid"        "Jaén"         
#> [5] "Ourense"       "Illes Balears"


esp_dict_translate(vals, lang = "eu")
#> [1] "Errioxa"         "Sevilla"         "Madril"          "Jaén"           
#> [5] "Ourense"         "Balear Uharteak"
esp_dict_translate(vals, lang = "ga")
#> [1] "A Rioxa"        "Sevilla"        "Madrid"         "Xaén"          
#> [5] "Ourense"        "Illas Baleares"

Límites políticos

mapSpain contiene un set de funciones que permiten obtener límites políticos a diferentes niveles:

Todo el país
NUTS (Eurostat): Clasificación estadística de Eurostat. Niveles 0 (país), 1, 2 (CCAA) y 3.
CCAA
Provincias
Municipios

Para CCAA, Provinicas y Municipios hay dos versiones: esp_get_xxxx() (fuente: GISCO) y esp_get_xxxx_siane() (fuente: IGN).

La información se proporciona en diferentes proyecciones y niveles de resolución.

esp <- esp_get_country(moveCAN = FALSE)

ggplot(esp) +
  geom_sf(fill = "#f9cd94") +
  theme_light()

El caso Canarias

Por defecto, mapSpain “desplaza” Canarias para una mejor visualización en la mayoría de sus funciones. Este comportamiento se puede desactivar usando moveCAN = FALSE(ver anterior ejemplo).

Proporcionamos funciones adicionales que permiten representar lineas alrededor de la inserción del mapa (ejemplos).

esp_can <- esp_get_country()
can_prov <- esp_get_can_provinces()
can_box <- esp_get_can_box()

ggplot(esp_can) +
  geom_sf() +
  geom_sf(data = can_prov) +
  geom_sf(data = can_box)

Cuando se trabaja con imágenes, mapas interactivos o se desean realizar analisis espaciales, se debe usar moveCAN = FALSE

NUTS

nuts1 <- esp_get_nuts(resolution = 20, epsg = 3035, nuts_level = 1)

ggplot(nuts1) +
  geom_sf() +
  labs(title = "NUTS1: Baja Resolución")

# Baleares NUTS3
nuts3_baleares <- c("ES531", "ES532", "ES533")
paste(esp_dict_region_code(nuts3_baleares, "nuts"), collapse = ", ")
#> [1] "Eivissa y Formentera, Mallorca, Menorca"

nuts3_sf <- esp_get_nuts(region = nuts3_baleares)

ggplot(nuts3_sf) +
  geom_sf(aes(fill = NAME_LATN)) +
  labs(fill = "Baleares: NUTS3") +
  scale_fill_viridis_d() +
  theme_minimal()

CCAA

ccaa <- esp_get_ccaa(ccaa = c(
  "Catalunya", "Comunidad Valenciana", "Aragón",
  "Baleares"
))

ccaa <- ccaa %>%
  mutate(ccaa_cat = esp_dict_translate(ine.ccaa.name, "ca"))

ggplot(ccaa) +
  geom_sf(aes(fill = ccaa_cat)) +
  labs(fill = "Comunitats autònomes") +
  theme_minimal() +
  scale_fill_discrete(type = hcl.colors(4, "Plasma"))

Provincias (usando versión `*_siane`)

Si pasamos una entidad de orden superior (e.g. Andalucia) obtenemos todas las provincias de esa entidad.

provs <- esp_get_prov_siane(c(
  "Andalucía", "Ciudad Real", "Murcia", "Ceuta",
  "Melilla"
))

ggplot(provs) +
  geom_sf(aes(fill = prov.shortname.es), alpha = 0.9) +
  scale_fill_discrete(type = hcl.colors(12, "Cividis")) +
  theme_minimal() +
  labs(fill = "Provincias")

Municipios

munic <- esp_get_munic(region = "Segovia") %>%
  # Datos de ejemplo: Población INE
  left_join(mapSpain::pobmun19, by = c("cpro", "cmun"))

ggplot(munic) +
  geom_sf(aes(fill = pob19), alpha = 0.9, color = NA) +
  scale_fill_gradientn(
    colors = hcl.colors(100, "Inferno"),
    n.breaks = 10, labels = scales::label_comma(),
    guide = guide_legend()
  ) +
  labs(
    fill = "Habitantes", title = "Población en Segovia",
    subtitle = "Datos INE (2019)"
  ) +
  theme_void() +
  theme(
    plot.background = element_rect("grey80"),
    text = element_text(face = "bold"),
    plot.title = element_text(hjust = .5),
    plot.subtitle = element_text(hjust = .5)
  )

Hexbin maps

Disponibles como cuadrados y hexágonos, para provincias y CCAA.

cuad <- esp_get_hex_ccaa()
hex <- esp_get_grid_prov()

ggplot(cuad) +
  geom_sf() +
  geom_sf_text(aes(label = iso2.ccaa.code)) +
  theme_void()



ggplot(hex) +
  geom_sf() +
  geom_sf_text(aes(label = iso2.prov.code)) +
  theme_void()

Imágenes

mapSpain permite usar también imágenes de mapas (satélite, mapas base, carreteras, etc.) proporcionados por diferentes organísmos públicos (https://www.idee.es/web/idee/segun-tipo-de-servicio).

Las imágenes se pueden emplear para la creación de mapas estáticos (imágenes obtenidas como capas ráster de 3 o 4 bandas) o como fondo de mapas dinámicos, a través del paquete leaflet.

Los proveedores se han extraido del plugin para leaflet leaflet-providerESP.

Creación de mapas estáticos

Tenemos varias opciones que podemos emplear para componer mapas base:

madrid_munis <- esp_get_munic_siane(region = "Madrid", epsg = 3857)
base_pnoa <- esp_getTiles(madrid_munis, "PNOA",
  bbox_expand = 0.1,
  zoommin = 1
)

library(tidyterra)

ggplot() +
  geom_spatraster_rgb(data = base_pnoa) +
  geom_sf(
    data = madrid_munis, color = "blue", fill = "blue",
    alpha = 0.25, linewidth = 0.5
  ) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Municipios en Madrid")



# Usando la opción mask
madrid <- esp_get_munic_siane(munic = "^Madrid$", epsg = 3857)

madrid_mask <- esp_getTiles(madrid, "IDErioja.Claro",
  mask = TRUE, crop = TRUE, zoommin = 2
)


ggplot() +
  geom_spatraster_rgb(data = madrid_mask) +
  theme_void() +
  labs(
    title = "Mapa Base de Madrid",
    caption = "CC BY 4.0 www.iderioja.org"
  )

Mapas dinámicos usando mapSpain

Estas capas se pueden usar también como fondo en mapas estáticos

stations <- esp_get_railway(spatialtype = "point", epsg = 4326)

library(leaflet)
# Creamos icono

iconurl <- paste0(
  "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/26/",
  "Map_icons_by_Scott_de_Jonge_-_train-station.svg/480px-Map_",
  "icons_by_Scott_de_Jonge_-_train-station.svg.png"
)

train_icon <- makeIcon(iconurl, iconurl, 18, 18)


leaflet(stations,
  elementId = "railway",
  width = "100%",
  height = "60vh"
) %>%
  addProviderEspTiles("IDErioja.Claro", group = "Base") %>%
  addProviderEspTiles("MTN", group = "MTN") %>%
  addProviderEspTiles("RedTransporte.Carreteras",
    group = "Carreteras"
  ) %>%
  addProviderEspTiles("RedTransporte.Ferroviario",
    group = "Lineas Ferroviarias"
  ) %>%
  addMarkers(
    icon = train_icon,
    group = "Estaciones",
    popup = sprintf(
      "<strong>%s</strong>",
      stations$rotulo
    ) %>%
      lapply(htmltools::HTML)
  ) %>%
  addLayersControl(
    baseGroups = c("Base", "MTN"),
    overlayGroups = c("Estaciones", "Lineas Ferroviarias", "Carreteras"),
    options = layersControlOptions(collapsed = FALSE)
  ) %>%
  hideGroup(c("Lineas Ferroviarias", "Carreteras"))

Otros recursos

mapSpain incluye otras funciones adicionales que permiten extraer información sobre altitud, rios y cuencas hidrográficas de España, así líneas y puntos de infraestructuras de España, como carreteras y líneas ferroviarias.

Session info

Details

#> ─ Session info ───────────────────────────────────────────────────────────────
#>  setting  value
#>  version  R version 4.4.2 (2024-10-31 ucrt)
#>  os       Windows Server 2022 x64 (build 20348)
#>  system   x86_64, mingw32
#>  ui       RTerm
#>  language en
#>  collate  English_United States.utf8
#>  ctype    English_United States.utf8
#>  tz       UTC
#>  date     2025-01-21
#>  pandoc   3.1.11 @ C:/HOSTED~1/windows/pandoc/31F387~1.11/x64/PANDOC~1.11/ (via rmarkdown)
#> 
#> ─ Packages ───────────────────────────────────────────────────────────────────
#>  package            * version    date (UTC) lib source
#>  bslib                0.8.0      2024-07-29 [1] RSPM
#>  cachem               1.1.0      2024-05-16 [1] RSPM
#>  class                7.3-22     2023-05-03 [3] CRAN (R 4.4.2)
#>  classInt             0.4-11     2025-01-08 [1] RSPM
#>  cli                  3.6.3      2024-06-21 [1] RSPM
#>  codetools            0.2-20     2024-03-31 [3] CRAN (R 4.4.2)
#>  colorspace           2.1-1      2024-07-26 [1] RSPM
#>  countrycode          1.6.0      2024-03-22 [1] RSPM
#>  crosstalk            1.2.1      2023-11-23 [1] RSPM
#>  DBI                  1.2.3      2024-06-02 [1] RSPM
#>  desc                 1.4.3      2023-12-10 [1] RSPM
#>  digest               0.6.37     2024-08-19 [1] RSPM
#>  dplyr              * 1.1.4      2023-11-17 [1] RSPM
#>  e1071                1.7-16     2024-09-16 [1] RSPM
#>  evaluate             1.0.3      2025-01-10 [1] RSPM
#>  farver               2.1.2      2024-05-13 [1] RSPM
#>  fastmap              1.2.0      2024-05-15 [1] RSPM
#>  forcats            * 1.0.0      2023-01-29 [1] RSPM
#>  fs                   1.6.5      2024-10-30 [1] RSPM
#>  generics             0.1.3      2022-07-05 [1] RSPM
#>  geodata            * 0.6-2      2025-01-21 [1] Github (rspatial/geodata@6653f49)
#>  geojsonsf            2.0.3      2022-05-30 [1] RSPM
#>  ggplot2            * 3.5.1      2024-04-23 [1] RSPM
#>  giscoR               0.6.0      2024-08-28 [1] RSPM
#>  glue                 1.8.0      2024-09-30 [1] RSPM
#>  gtable               0.3.6      2024-10-25 [1] RSPM
#>  hms                  1.1.3      2023-03-21 [1] RSPM
#>  htmltools            0.5.8.1    2024-04-04 [1] RSPM
#>  htmlwidgets          1.6.4      2023-12-06 [1] RSPM
#>  httr                 1.4.7      2023-08-15 [1] RSPM
#>  jquerylib            0.1.4      2021-04-26 [1] RSPM
#>  jsonlite             1.8.9      2024-09-20 [1] RSPM
#>  KernSmooth           2.23-24    2024-05-17 [3] CRAN (R 4.4.2)
#>  knitr                1.49       2024-11-08 [1] RSPM
#>  labeling             0.4.3      2023-08-29 [1] RSPM
#>  leaflet            * 2.2.2      2024-03-26 [1] RSPM
#>  lifecycle            1.0.4      2023-11-07 [1] RSPM
#>  lubridate          * 1.9.4      2024-12-08 [1] RSPM
#>  magrittr             2.0.3      2022-03-30 [1] RSPM
#>  mapSpain           * 0.10.0     2025-01-21 [1] local
#>  munsell              0.5.1      2024-04-01 [1] RSPM
#>  pillar               1.10.1     2025-01-07 [1] RSPM
#>  pkgconfig            2.0.3      2019-09-22 [1] RSPM
#>  pkgdown              2.1.1      2024-09-17 [1] any (@2.1.1)
#>  png                  0.1-8      2022-11-29 [1] RSPM
#>  proxy                0.4-27     2022-06-09 [1] RSPM
#>  purrr              * 1.0.2      2023-08-10 [1] RSPM
#>  R.cache              0.16.0     2022-07-21 [1] RSPM
#>  R.methodsS3          1.8.2      2022-06-13 [1] RSPM
#>  R.oo                 1.27.0     2024-11-01 [1] RSPM
#>  R.utils              2.12.3     2023-11-18 [1] RSPM
#>  R6                   2.5.1      2021-08-19 [1] RSPM
#>  ragg                 1.3.3      2024-09-11 [1] RSPM
#>  Rcpp                 1.0.14     2025-01-12 [1] RSPM
#>  reactable          * 0.4.4      2023-03-12 [1] RSPM
#>  reactR               0.6.1      2024-09-14 [1] RSPM
#>  readr              * 2.1.5      2024-01-10 [1] RSPM
#>  rlang                1.1.5      2025-01-17 [1] RSPM
#>  rmarkdown            2.29       2024-11-04 [1] RSPM
#>  rnaturalearth      * 1.0.1      2023-12-15 [1] RSPM
#>  rnaturalearthhires   1.0.0.9000 2025-01-21 [1] Github (ropensci/rnaturalearthhires@e02c28d)
#>  sass                 0.4.9      2024-03-15 [1] RSPM
#>  scales               1.3.0      2023-11-28 [1] RSPM
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#>  stringi              1.8.4      2024-05-06 [1] RSPM
#>  stringr            * 1.5.1      2023-11-14 [1] RSPM
#>  styler               1.10.3     2024-04-07 [1] RSPM
#>  systemfonts          1.2.1      2025-01-20 [1] CRAN (R 4.4.2)
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#>  textshaping          1.0.0      2025-01-20 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>  tibble             * 3.2.1      2023-03-20 [1] RSPM
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#>  tidyterra          * 0.6.2      2025-01-08 [1] RSPM
#>  tidyverse          * 2.0.0      2023-02-22 [1] any (@2.0.0)
#>  timechange           0.3.0      2024-01-18 [1] RSPM
#>  tzdb                 0.4.0      2023-05-12 [1] RSPM
#>  units                0.8-5      2023-11-28 [1] RSPM
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#>  xfun                 0.50       2025-01-07 [1] RSPM
#>  yaml                 2.3.10     2024-07-26 [1] RSPM
#> 
#>  [1] D:/a/_temp/Library
#>  [2] C:/R/site-library
#>  [3] C:/R/library
#> 
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Diego Hernangómez