在R中使用差分和并集溶解重叠多边形

具有图形文件，该文件具有多个多边形，并具有分区和打印的逻辑划分。地块与区域重叠。任务是分解/合并带有无重叠区域的绘图

这是许多形状文件。这里的图位于田地区域的顶部。 此外，这是具有重叠多边形区域和绘图的shapefile：

在QGIS中，同样是通过提取分区和地块，找出差异，然后使用Union进行分解来实现的

在R中尝试了以下步骤，但无法获得正确的结果，正在寻找如何在R中消除此类重叠策略的方法：

library(sp);
library(raster);
library(rgeos)

#Importing the shape files

field_boundary_fp <- "Database/gadenstedt2_outer_field 3 -26_0_zoned-plotm.shp"
poly_map_proj_str <- "+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs";
utm_target_proj   <- "+init=epsg:32632";

field_boundary_sdf <- maptools::readShapePoly(fn = field_boundary_fp,
                                          proj4string =  CRS(poly_map_proj_str),
                                          repair = T,
                                          delete_null_obj = T,
                                          verbose = T);
spplot(
field_boundary_sdf,"Rx"
)

# Extracting the Zones and Plots#

Zone_sdf <- field_boundary_sdf[field_boundary_sdf@data$Type == "Zone", ]
Plot_sdf <- field_boundary_sdf[field_boundary_sdf@data$Type == "Plot", ]
plot(Plot_sdf)
plot(Zone_sdf)

#Finding the Intersection Part between the both
test <- gIntersection(Zone_sdf, Plot_sdf,id="ZoneIdx")
plot(test)
plot(test, add = T, col = 'blue')

# Finding the difference

test2 <- gDifference(Zone_sdf,Plot_sdf,id="ZoneIdx")
plot(test2)
plot(test2, add = T, col = 'red')

#Trying for Union then
polygon3 <- gUnion(test2, Plot_sdf,id="ZoneIdx")
plot(polygon3)
plot(polygon3, add = T, col = 'yellow')

阅读shapefile

library(raster)
fields <- shapefile("gadenstedt2_outer_field 3 -26_0_zoned-plotm.shp")

现在加起来

rd <- aggregate(r, "Rx")
spplot(rd, "Rx")

--现在用一个可复制的例子，让其他人也能受益；您不应该问依赖于需要下载的文件的问题--

两个SpatialPolygonDataFrame对象的示例数据

library(raster)
p <- shapefile(system.file("external/lux.shp", package="raster"))
p <- aggregate(p, "NAME_1")
p$zone <- 10 + (1:length(p))
r <- raster(ncol=2, nrow=2, vals=1:4, ext=extent(6, 6.4, 49.75, 50), crs=crs(p))
names(r) <- "zone"
b <- as(r, 'SpatialPolygonsDataFrame')

删除和附加

e <- erase(p, b)
pb <- bind(e, b)

data.frame(pb)
#        NAME_1 zone
#1     Diekirch   11
#2 Grevenmacher   12
#3   Luxembourg   13
#4         <NA>    1
#5         <NA>    2
#6         <NA>    3
#7         <NA>    4

---

为了确保解决方案适用于所有字段，在上述解决方案中添加了一行额外的代码，以添加缓冲区几何体

fields <- gBuffer(fields, byid=TRUE, width=0) # Expands the given geometry to include 
the area within the specified width 

zone <- fields[fields$Type == "Zone", ]
plot <- fields[fields$Type == "Plot", ]

d <- erase(zone, plot)
spplot(d, "Rx")

r <- bind(plot, d)

rd <- aggregate(r, "Rx")

spplot(rd, "Rx")

---

我们没有你的数据，所以我们无法运行你的代码，所以我们看不出哪里出了问题。请更新您的问题。感谢@Spacedman的回复。已上载包含多边形和关联数据的shapefile。链接：谢谢罗伯特的回答。“相交”仅提供相交绘图的绘图和分区。还需要剩余的区域，以使地块和区域溶解。再次感谢Robert，但添加的区域没有如地块一样的数据值。Rx值将用于现场生物量区域识别。再次感谢Robert的更新。在回答正确之前，我继续分析数据，发现绘图的Rx值现在与分区相同。图Rx值应保持不变，就像我们现在在分解图和区域后对区域所做的一样。你能帮个忙吗？我简化了，现在它就这么做了。很难准确理解你的问题，你使用的术语“溶解”是不正确的。哦，所以你确实想要溶解。目前的解决方案如何？

library(raster)
p <- shapefile(system.file("external/lux.shp", package="raster"))
p <- aggregate(p, "NAME_1")
p$zone <- 10 + (1:length(p))
r <- raster(ncol=2, nrow=2, vals=1:4, ext=extent(6, 6.4, 49.75, 50), crs=crs(p))
names(r) <- "zone"
b <- as(r, 'SpatialPolygonsDataFrame')

e <- erase(p, b)
pb <- bind(e, b)

data.frame(pb)
#        NAME_1 zone
#1     Diekirch   11
#2 Grevenmacher   12
#3   Luxembourg   13
#4         <NA>    1
#5         <NA>    2
#6         <NA>    3
#7         <NA>    4

fields <- gBuffer(fields, byid=TRUE, width=0) # Expands the given geometry to include 
the area within the specified width 

zone <- fields[fields$Type == "Zone", ]
plot <- fields[fields$Type == "Plot", ]

d <- erase(zone, plot)
spplot(d, "Rx")

r <- bind(plot, d)

rd <- aggregate(r, "Rx")

spplot(rd, "Rx")