# Visualizar un mapa de Chile separado en tres secciones > Como Chile es un país tan largo, a veces cuesta publicar mapas que se vean bien por el espacio que requiere. En otro post intentamos resolver esto girando Chile para que quede horizontal o acostado. Ahora veremos otra opción: partir Chile en tres secciones, norte centro y sur, que podemos disponer lado a lado para ocupar mejor el espacio. - URL: https://bastianolea.rbind.io/blog/mapa_chile_triple/ - Fecha: 2025-10-23 - Autor: Bastián Olea Herrera - Etiquetas: mapas - Recursos: [Código](https://gist.github.com/bastianolea/52259ec4964891b2d11c5ad59c010246) --- ![](https://bastianolea.rbind.io/blog/mapa_chile_triple/mapa_chile_tres_featured.png) Como Chile es un país tan largo, a veces cuesta publicar mapas que se vean bien por el espacio que requiere. En otro post [intentamos resolver esto girando Chile para que quede horizontal o *acostado*](https://bastianolea.rbind.io/blog/mapa_chile_horizontal/). Ahora veremos otra opción: partir Chile en tres secciones, norte centro y sur, que podemos disponer lado a lado para ocupar mejor el espacio. ## Descargar mapas En el siguiente botón descargaremos un *shapefile* de Chile por regiones, que proviene de la [Mapoteca de la Biblioteca del Congreso Nacional](https://www.bcn.cl/siit/mapas_vectoriales). También puedes descargarlo en el script con `download.file()`. [Division regional: polígonos de las regiones de Chile](https://www.bcn.cl/obtienearchivo?id=repositorio/10221/10398/2/Regiones.zip) Una vez descargado, descomprimimos el archivo (podemos usar `unzip()`) y obtendremos una **carpeta**. Como siempre, es importante que estemos trabajando en un [proyecto de RStudio](https://bastianolea.rbind.io/blog/r_introduccion/proyectos/), y que guardemos los datos y *shapes* dentro de la carpeta del proyecto. Puedes hacer esto mediante código: ``` r # descargar download.file("https://www.bcn.cl/obtienearchivo?id=repositorio/10221/10398/2/Regiones.zip", "Regiones.zip") # descomprimir unzip("Regiones.zip", exdir = "Regiones") ``` ## Cargar mapa Cargamos el *shape* con la función `read_sf()` [del paquete `{sf}`](https://bastianolea.rbind.io/blog/mapas_sf/). Si es tu primera vez haciendo mapas, revisa [esta guía](https://bastianolea.rbind.io/blog/mapas_sf/). ``` r library(sf) mapa <- read_sf("Regiones") ``` ## Visualizar mapa Primero veamos el mapa tal como viene desde el *shapefile*: ``` r library(ggplot2) mapa |> ggplot() + geom_sf() + theme_minimal() ``` ![](https://bastianolea.rbind.io/blog/mapa_chile_triple/index.markdown_strict_files/figure-markdown_strict/unnamed-chunk-1-1.png) Aquí se nota al tiro el problema: el país es tan delgado y alto 🫦 que si contamos con poco espacio vertical, no se notan los detalles y dejamos márgenes sin uso. Si la visualización se demora mucho en generar en tu computador, prueba [simplificando los detalles del mapa.](https://bastianolea.rbind.io/blog/simplificar_mapas/) **Publicación relacionada:** [Mapas y visualización de datos geoespaciales en R con {sf}](https://bastianolea.rbind.io/blog/mapas_sf/index.md): R cuenta con un muy amplio ecosistema para trabajar con datos geoespaciales. Uno de los paquetes más importantes es {sf}, que permite manipular datos espaciales a partir del estándar simple features… ## Cortar mapa de Chile continental Un primer ajuste para la visualización es cortar los márgenes del mapa para enfocarnos en Chile *continental*. Perdón, Rapa Nui 😔 ``` r mapa |> # reproyectar st_transform(crs = 5360) |> # visualizar ggplot() + geom_sf() + # recortar Chile continental coord_sf(expand = FALSE, xlim = c(-79, -62), ylim = c(-56.2, -17.3)) + theme_minimal(base_size = 8) ``` ![](https://bastianolea.rbind.io/blog/mapa_chile_triple/index.markdown_strict_files/figure-markdown_strict/unnamed-chunk-2-1.png) Uno de los pasos para el recorte fue *reproyectar* el mapa, dado que vienen con un sistema de coordenadas distinto al que típicamente se usa. Al reproyectar, las coordenadas pasan a estar en grados decimales. ## Calcular recortes Ahora toca sacar la calculadora (también se puede hace a mano, pero acá nos gusta el código reproducible y sobrecomplejizar todo) 🤓 La idea es: medir cuánto mide cada sección del país, y calcular los cortes que hay que hacerle al mapa para dividirlo en tres. Primero tomamos el límite superior o norte del país, y el límite sur, y calculamos el *largo* en término de grados de latitud. Dividimos ese largo en tres partes para saber cuánto va a medir cada una de las tres secciones. ``` r limite_sur = -56.2 limite_norte = -17.3 largo = abs(limite_sur) - abs(limite_norte) parte = largo / 3 ``` Obtenemos que cada sección medirá 12.9666667 grados de latitud. Si empezamos desde el norte del país (`n`, que equivale a -17.3), la primera sección llegará hasta `n - parte` (-30.3). Luego la segunda sección empieza donde termina la anterior, y llega hasta `n - parte*2` (-43), y la tercera sección llegará hasta `n - parte*2` (-56.2), que coincide con el límite sur del país. | secciones | norte | sur | |-----------|--------|--------| | 1 | n | n-p | | 2 | n-p | n-p\*2 | | 3 | n-p\*2 | n-p\*3 | Podemos calcular esto a mano, o hacerlo *al ojo*, pero vamos a creamor una tablita mejor. ``` r library(dplyr) cortes <- tibble(secciones = c(1, 2, 3)) cortes <- cortes |> mutate(norte = limite_norte, sur = limite_norte) cortes ``` # A tibble: 3 × 3 secciones norte sur 1 1 -17.3 -17.3 2 2 -17.3 -17.3 3 3 -17.3 -17.3 ``` r cortes <- cortes |> mutate(norte = norte - (parte * (secciones - 1)), sur = sur - (parte * secciones)) cortes ``` # A tibble: 3 × 3 secciones norte sur 1 1 -17.3 -30.3 2 2 -30.3 -43.2 3 3 -43.2 -56.2 | secciones | norte | sur | |----------:|----------:|----------:| | 1 | -17.30000 | -30.26667 | | 2 | -30.26667 | -43.23333 | | 3 | -43.23333 | -56.20000 | ## Cortar mapas Creamos un mapa base, y definimos un objeto que contiene los cortes horizontales, que en este caso serán iguales para los tres mapas. ``` r mapa_base <- mapa |> # reproyectar st_transform(crs = 5360) |> # visualizar ggplot() + geom_sf() + theme_minimal(base_size = 8) limites_continental <- c(-78, -64) ``` Ahora, usando el `mapa_base`, aplicamos el corte de coordenadas con `coors_sf()` a partir de la tabla `cortes`, seleccionando la columna de la tabla que corresponde (norte o sur), y la posición del elemento para cada sección (1, 2 o 3). ``` r mapa_norte <- mapa_base + coord_sf(expand = FALSE, xlim = limites_continental, ylim = c(cortes$norte[1], cortes$sur[1])) mapa_centro <- mapa_base + coord_sf(expand = FALSE, xlim = limites_continental, ylim = c(cortes$norte[2], cortes$sur[2])) mapa_sur <- mapa_base + coord_sf(expand = FALSE, xlim = limites_continental, ylim = c(cortes$norte[3], cortes$sur[3])) ``` **Publicación relacionada:** [Rotar un mapa de Chile en R para que quede horizontal](https://bastianolea.rbind.io/blog/mapa_chile_horizontal/index.md): Visualizar un mapa de Chile puede ser complicado debido a su largo. Muchas veces cuesta ubicar correctamente el mapa por el espacio vertical que requiere. Pero en ciertos casos puede ser conveniente… ## Unir mapas El paso final es **unir** los tres gráficos: [como detallamos en un post anterior](https://bastianolea.rbind.io/blog/patchwork/), con el paquete [`{patchwork}`](https://patchwork.data-imaginist.com/articles/patchwork.html) podemos unir y combinar gráficos de `{ggplot2}`, y la sintaxis es muy simple: si conectas los gráficos con el signo `+` se unirán lado a lado, si los *divides* con `/` aparecerán uno sobre otro. Con el signo `&` puedes agregar capas a todos los gráficos de una. ``` r library(patchwork) mapa_norte + mapa_centro + mapa_sur + plot_annotation(title = "Mapa de Chile", subtitle = "dividido en tres secciones") & theme(axis.text.x = element_blank()) ``` ![](https://bastianolea.rbind.io/blog/mapa_chile_triple/index.markdown_strict_files/figure-markdown_strict/unnamed-chunk-8-1.png) Listo! Ahora el mapa cabe mucho mejor en una hoja, página o imagen. También podemos ajustar los cortes horizontales del mapa, para que cada sección tenga un espaciado similar. Acá dejo el código con los números exactos para copiar y pegar, o bien, [revisa el script completo en este Gist.](https://gist.github.com/bastianolea/52259ec4964891b2d11c5ad59c010246) ``` r mapa_norte <- mapa_base + coord_sf(expand = FALSE, xlim = c(-74, -65), ylim = c(-17.3, -30.2)) mapa_centro <- mapa_base + coord_sf(expand = FALSE, xlim = c(-76, -68), ylim = c(-30.2, -43.2)) mapa_sur <- mapa_base + coord_sf(expand = FALSE, xlim = c(-78, -65), ylim = c(-43.2, -56.2)) mapa_norte + mapa_centro + mapa_sur + plot_annotation(title = "Mapa de Chile", subtitle = "dividido en tres secciones") & theme(axis.text.x = element_blank()) ``` ![](https://bastianolea.rbind.io/blog/mapa_chile_triple/index.markdown_strict_files/figure-markdown_strict/unnamed-chunk-9-1.png) **Publicación relacionada:** [Tutorial: Mapa de la zona urbana de la Región Metropolitana de Santiago en R](https://bastianolea.rbind.io/blog/tutorial_mapa_urbano/index.md) **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) - [Optimizando la visualización de datos geográficos complejos con {pmtiles}](https://bastianolea.rbind.io/blog/2026-08-03/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)