# Optimizando la visualización de datos geográficos complejos con {pmtiles}

> {pmtiles} es un paquete de R que procesa datos geográficos para que al visualizarlos se carguen solamente los polígonos necesarios, y a un nivel de detalle optimizado. Si tu mapa es demasiado complejo y colapsa tu computador o no sirve para desplegarlo en producción, {pmtiles} en combinación con {mapgl} son lo que necesitas.

- URL: https://bastianolea.rbind.io/blog/2026-08-03/
- Fecha: 2026-08-03
- Autor: Bastián Olea Herrera
- Etiquetas: mapas, videos
- Recursos: [pmtiles](https://walker-data.com/pmtiles/)

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![](https://bastianolea.rbind.io/blog/2026-08-03/pmtiles-featured.jpg)

Aquí vemos 29.256 polígonos con las localidades de Chile, que en total suman más de 12 millones de vértices, pero que se visualizan sin problema! [El paquete de R `{pmtiles}`](https://github.com/walkerke/pmtiles) optimiza datos geográficos complejos para visualizarlos con mucha mejor velocidad 🚀🗺️

<iframe src="https://www.linkedin.com/embed/feed/update/urn:li:ugcPost:7490107856571183104?compact=1" height="399" width="504" frameborder="0" allowfullscreen="" title="Publicación integrada"></iframe>

La gracia de PMTiles es que procesa datos geográficos para que al visualizarlos se carguen solamente los polígonos necesarios, y a un nivel de detalle optimizado! Si tu mapa es demasiado complejo y colapsa tu computador o no sirve para desplegarlo en producción, `{pmtiles}` te sirve!

Pero lo mejor es que esto es demasiado simple con R:

### Optimización y servidor de mapas con `{pmtiles}`
Se necesitan menos de 40 líneas para cargar las geometrías y datos en Parquet, luego optimizarlos con `{pmtiles}` y lanzar el servidor de mapas.

```r
# crear pmtiles desde datos geográficos
library(arrow)
library(dplyr)
library(sf)
library(pmtiles)
library(mapgl)

# cargar mapa local en parquet
loc_aisladas <- read_parquet("datos/parquet/LOC_AIS_17.parquet") |>
  select(-geometry_bbox) |>
  st_as_sf() |>
  st_set_crs(5360)

# crear archivo PMTiles con geometrías optimizadas
pm_create(
  loc_aisladas,
  "datos/localidades.pmtiles",
  layer_name = "localidades",
  min_zoom = 2,
  max_zoom = 12,
  detect_shared_borders = TRUE,
  extend_zooms_if_still_dropping = TRUE,
  coalesce_densest_as_needed = TRUE,
  coalesce_smallest_as_needed = TRUE,
  coalesce_fraction_as_needed = TRUE,
  # drop_fraction_as_needed = TRUE,
  # drop_smallest_as_needed = TRUE,
  guess_maxzoom = TRUE,
  simplification = 7
)

# levantar servidor de mapas local
pm_stop_server()
pm_serve("datos/localidades.pmtiles", port = 8080)
```

### Visor de mapas con `{mapgl}`
- Menos de 40 líneas para hacer un [visor de mapas interactivo con `{mapgl}`}(https://walker-data.com/mapgl/) que se alimenta del servidor de mapas para visualizar datos geográficos complejos (en los comentarios dejo ejemplos del código)

```r
# mapa interactivo mapgl usando pmtiles
# escala de color basada en variable desde los datos

library(arrow)
library(pmtiles)
library(mapgl)

# cargar datos
loc_aisladas <- read_parquet(
  "datos/parquet/LOC_AIS_17.parquet",
  col_select = "HABITANTES"
)

pm_serve("datos/localidades.pmtiles", port = 8080)

escala <- interpolate_palette(
  data = loc_aisladas,
  column = "HABITANTES",
  method = "quantile",
  n = 6,
  colors = c("#fde0dd", "#fa9fb5", "#c51b8a"),
  na_color = "gray"
)

maplibre(center = c(-70.9, -33.5), minZoom = 4, maxZoom = 11) |>
  add_pmtiles_source(
    "localidades",
    url = "http://localhost:8080/localidades.pmtiles"
  ) |>
  add_fill_layer(
    id = "localidades-fill",
    source = "localidades",
    source_layer = "localidades",
    fill_color = escala$expression,
    fill_opacity = 0.7,
    # tooltips
    tooltip = concat(
      "<strong>",
      get_column("NOMBRE"),
      "</strong><br>",
      get_column("COM_NOM"),
      "<br>",
      "Habitantes: ",
      get_column("HABITANTES")
    ),
    tooltip_style = tooltip_style(
      background_color = "#FFFFFF",
      background_opacity = .6,
      border_radius = 8
    )
  ) |>
  add_continuous_legend(
    legend_title = "Habitantes",
    values = escala$breaks,
    colors = escala$colors,
    position = "bottom-left",
    style = legend_style(
      background_color = "#FFFFFF",
      background_opacity = .6,
      border_radius = 8,
      padding = 8,
      text_size = 9
    )
  )
```

Tanto `{pmtiles}` para servidores de mapas optimizados por teselas (tiles), como `{mapgl}` para visores de mapas interactivos, fueron desarrollados por [el gran Kyle Walker!](https://walker-data.com)

**Publicación relacionada:** [Mapas interactivos con {mapgl} para visualizar datos geoespaciales en R](https://bastianolea.rbind.io/blog/mapas_mapgl/index.md): {mapgl} es un paquete de R increíble para visualizar datos geográficos de manera interactiva, por medio de los visores de mapas Mapbox y MapLibre, sobre los cuales puedes visualizar tus cartografías y…

**Publicaciones sobre mapas:**

- [Plantilla de mapa interactivo de Chile con R, Shiny y MapGL](https://bastianolea.rbind.io/blog/2026-10-14/index.md)
- [Mapas interactivos con {mapgl} para visualizar datos geoespaciales en R](https://bastianolea.rbind.io/blog/mapas_mapgl/index.md)
- [Probando visores de mapas interactivos en R con {mapgl}](https://bastianolea.rbind.io/blog/2026-07-29/index.md)
- [Mapas bivariados de adultos mayores en relación a viviendas propias en las comunas de Chile](https://bastianolea.rbind.io/blog/2026-07-24/index.md)
- [Crea mapas bivariados en R para visualizar la relación entre dos variables](https://bastianolea.rbind.io/blog/mapas_bivariados/index.md)