使用voronoi在传单中创建的曲面_多边形创建具有点数据的choropleth贴图

我有一个棘手的问题

我正试图将一些数据可视化为一种“漂亮”的元数据浏览器。基本点数据的格式如下：

> print(tempdata[1:5, ])
  Station  Lat_dec  Long_dec Surface_T
1     247 50.33445 -2.240283     15.19
2     245 50.58483 -2.535217     14.11
3     239 50.16883 -2.509250     15.41
4     225 50.32848 -2.765967     15.34
5     229 50.63900 -2.964800     14.09

我可以使用Lat、Long和Temp创建以下voronoi多边形，并使用一个简单的框来剪裁它们，这样它们就不会永远延伸

# Creating Stations
stations <- st_as_sf(df,
                     coords = c("Long_dec","Lat_dec")
                     )

# Create voronoi/thiessen polygons
v <- stations %>% 
  st_union() %>%
  st_voronoi() %>%
  st_collection_extract()

# Creating boundary box
box <- st_bbox(stations) %>% 
  st_as_sfc()

# Clipping voronoi to boundary box
hmm <- st_crop(v, box)

绘制为：

leaflet() %>% 
  addPolygons(data = hmm) %>% 
  addProviderTiles(providers$Esri.WorldTerrain)

我想做的是，根据温度给表面多边形上色，例如，越热越红等等。我已经尝试了所有的方法，通常是R崩溃

我认为这与没有任何关于曲面多边形的信息有关，例如站点或链接到原始数据的多边形ID号

我被难住了，任何帮助都会很棒

套餐：

library(sf)
library(dplyr)
library(rgdal)
library(leaflet)

更新：

> tempdata[1:10, ]
   Station  Lat_dec  Long_dec Surface_T
1      247 50.33445 -2.240283     15.19
2      245 50.58483 -2.535217     14.11
3      239 50.16883 -2.509250     15.41
4      225 50.32848 -2.765967     15.34
5      229 50.63900 -2.964800     14.09
6      227 50.33757 -3.303217     15.12
7      217 50.16657 -3.563817     15.13
8      207 49.66683 -3.556550     15.04
9      213 50.16512 -3.824667     14.97
10     219 49.83707 -3.815483     14.78

stations <- st_as_sf(tempdata,
                     coords = c("Long_dec","Lat_dec"))

test <- st_sample(stations,
                  size = as.numeric(count(tempdata))
                  )


join <- st_sf("temp" = stations$Surface_T, geometry = test) 

---

这对我来说也是一个新的。以前从未和沃罗诺斯合作过。但问题确实是，您的stations数据帧失去了st_union的所有功能。

仅仅添加它似乎不可行，因为多边形的顺序与之前点的顺序不同。因此，空间连接可能是一个很好的解决方法

使用我自己的示例数据：

library(sf)
library(leaflet)

#will work with any polygon
samplepoints_sf <- st_sample(bw_polygon, size = 2000, type = "random", crs = st_crs(4326))[1:500]
# although coordinates are longitude/latitude, st_intersects assumes that they are planar

#create an sf-object like your example
bw_sf <- st_sf("some_variable" = sample(1:50, 500, replace = TRUE), geometry = samplepoints_sf)

#create the voronoi diagram, "some_variable" gets lost.
v <- bw_sf %>% 
  st_union() %>%
  st_voronoi() %>%
  st_collection_extract()

#do a spatial join with the original bw_sf data frame to get the data back
v_poly <- st_cast(v) %>% 
            st_intersection(bw_polygon) %>%
              st_sf() %>%
                st_join(bw_sf, join = st_contains)

#create a palette (many ways to do this step)
colors <- colorFactor(
  palette = c("green", "yellow", "red"),
  domain = (v_poly$some_variable)

#create the leaflet
leaflet(v_poly) %>% addTiles() %>%
                 addPolygons(fillColor = colors(v_poly$some_variable),
                             fillOpacity = 0.7,
                             weight = 1,
                             popup = paste("<strong> some variable: </strong>",v_poly$some_variable))

所以，希望这对你有用

---

这对我来说也是一个新的。以前从未和沃罗诺斯合作过。但问题确实是，您的stations数据帧失去了st_union的所有功能。

仅仅添加它似乎不可行，因为多边形的顺序与之前点的顺序不同。因此，空间连接可能是一个很好的解决方法

使用我自己的示例数据：

library(sf)
library(leaflet)

#will work with any polygon
samplepoints_sf <- st_sample(bw_polygon, size = 2000, type = "random", crs = st_crs(4326))[1:500]
# although coordinates are longitude/latitude, st_intersects assumes that they are planar

#create an sf-object like your example
bw_sf <- st_sf("some_variable" = sample(1:50, 500, replace = TRUE), geometry = samplepoints_sf)

#create the voronoi diagram, "some_variable" gets lost.
v <- bw_sf %>% 
  st_union() %>%
  st_voronoi() %>%
  st_collection_extract()

#do a spatial join with the original bw_sf data frame to get the data back
v_poly <- st_cast(v) %>% 
            st_intersection(bw_polygon) %>%
              st_sf() %>%
                st_join(bw_sf, join = st_contains)

#create a palette (many ways to do this step)
colors <- colorFactor(
  palette = c("green", "yellow", "red"),
  domain = (v_poly$some_variable)

#create the leaflet
leaflet(v_poly) %>% addTiles() %>%
                 addPolygons(fillColor = colors(v_poly$some_variable),
                             fillOpacity = 0.7,
                             weight = 1,
                             popup = paste("<strong> some variable: </strong>",v_poly$some_variable))

所以，希望这对你有用

---

到目前为止，你是如何尝试给这些东西上色的，但没有效果呢？我只在传单中尝试过添加颜色，非常感谢你花时间纠正我的拼写错误。到目前为止，你是否尝试过给这些东西上色，但效果如何？我只在传单中尝试过添加颜色，非常感谢您抽出时间纠正我的拼写错误。我正在通过您的示例数据首先了解新函数的工作原理，但是我的环境中没有bw_多边形，这个变量是什么？它可以是任意多边形吗？非常感谢，它可以是任意多边形/边界框等，st_sample将对该形状内的点进行采样。您好，我正在尝试使其工作，但我正在努力，我对R还是相当陌生，所以请原谅我。我已经用我现在的位置和一些解释数据更新了这个问题。让我困惑的是如何从我的数据中获取采样点！但您不需要采样点。我只是在重新创建你的tempdata数据，以便我可以显示工作。处理数据时，可以跳过该部分：-我收集的染料哈哈！我一直在挣扎，并没有简单的功能几何列目前，但使用原始数据帧作为反对站！我首先通过您的示例数据来了解新函数是如何工作的，但是我在环境中没有bw_多边形，这个变量是什么？它可以是任意多边形吗？非常感谢，它可以是任意多边形/边界框等，st_sample将对该形状内的点进行采样。您好，我正在尝试使其工作，但我正在努力，我对R还是相当陌生，所以请原谅我。我已经用我现在的位置和一些解释数据更新了这个问题。让我困惑的是如何从我的数据中获取采样点！但您不需要采样点。我只是在重新创建你的tempdata数据，以便我可以显示工作。处理数据时，可以跳过该部分：-我收集的染料哈哈！我一直在挣扎，并没有简单的功能几何列目前，但使用原始数据帧作为反对站！