Geocode reverso"

knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>",
  eval = identical(tolower(Sys.getenv("NOT_CRAN")), "true"),
  out.width = "100%"
)

# CRAN OMP THREAD LIMIT to avoid CRAN NOTE
Sys.setenv(OMP_THREAD_LIMIT = 2)

Geolocalização reversa: de coordenadas espaciais para endereços

A função geocode_reverso() permite fazer geolocalização reversa, isto é, a partir de um conjunto de coordenadas geográficas, encontrar os endereços correspondentes ou próximos. Essa funcionalidade pode ser útil, por exemplo, para identificar endereços próximos a pontos de interesse, como escolas, hospitais, ou locais de acidentes.

A função recebe como input um objeto espacial sf com geometria do tipo POINT. O resultado é um data frame com o endereço encontrado mais próximo de cada ponto de input, onde a coluna "distancia_metros" indica a distância entre coordenadas originais e os endereços encontrados.

library(geocodebr)
library(sf)

# amostra de pontos espaciais
pontos <- readRDS(
  system.file("extdata/pontos.rds", package = "geocodebr")
)

pontos <- pontos[1:20,]

# geocode reverso
df_enderecos <- geocodebr::geocode_reverso(
  pontos = pontos,
  dist_max = 1000,
  verboso = FALSE,
  n_cores = 1
)

head(df_enderecos)

Por padrão, a função busca pelo endereço mais próximo num raio aproximado de 1000 metros. No entanto, o usuário pode ajustar esse valor usando o parâmetro dist_max para definir a distância máxima (em metros) de busca. Se um ponto de input não tiver nenhum endereço próximo dentro do raio de busca, o ponto não é incluído no output.

Nota: A função geocode_reverso() requer que os dados do CNEFE estejam armazenados localmente. A primeita vez que a função é executada, ela baixa os dados do CNEFE e salva em um cache local na sua máquina. No total, esses dados somam cerca de 3 GB, o que pode fazer com que a primeira execução da função demore. Esses dados, no entanto, são salvos de forma persistente, logo eles são baixados uma única vez. Mais informações sobre o cache de dados aqui.



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geocodebr documentation built on June 8, 2025, 10:45 a.m.