Senhores, boa tarde! Supondo que o mapa de regiões não estivesse disponível, ainda seria possível 'derivá-lo' do mapa de munícipios fornecido pelo IBGE. A rotina que segue une polígonos com uma característica (atributo) comum. Nesse caso específico utilizei a informação referente às mesoregiões do RJ, disponíveis no shape 1:500.000 com projeção Policônica. ### <code r> # install.packages('gpclib', dep=T) # library(gpclib) # General Polygon Clipping library library(maptools) # for geospatial services; also loads foreign and sp library(rgdal) # for map projection work; also loads sp setwd('c:/Lab/Datasus'); getwd() ### ALTERAR!!! URL1 <- 'ftp://geoftp.ibge.gov.br/malhas_digitais' URL2 <- 'municipio_2005/escala_500mil/proj_policonica/arcview_shp/uf/rj/33mu500pc.zip' fName <- basename(URL2) dirName <- gsub("\\.zip", "", fName) if(!file.exists(fName)) download.file(file.path(URL1, URL2), fName, mode='wb') unzip(fName, exdir=dirName) RJMun <- readShapePoly(file.path(dirName, gsub("\\.zip", "\\.shp", fName))) proj4string(RJMun) <- CRS("+init=epsg:29101") # policônica proj4string(RJMun) # print(CRSargs(CRS("+init=epsg:29101"))) plot(RJMun, col=terrain.colors(8)) names(RJMun@data) IDNew <- unlist(RJMun@data["MESOREGIAO"]) ### Novos IDs RJMeso <- unionSpatialPolygons(RJMun, IDNew) plot(RJMeso, col=heat.colors(6)) names(RJMeso) ### </code> ================================================ Éder Comunello Agronomist, MSc in Environ. Sciences (UEM) PhD Student in Agricultural Systems Engineering (USP/ESALQ) Piracicaba, SP, Brazil [22 42.7'S, 47 37.8'W] Researcher at Embrapa Western Region Agriculture Dourados, MS, Brazil [22 16.5'S, 54 49.0'W] ================================================ UTC-04:00 / DST: UTC-03:00