R 如何在SPDF中使用距离对多边形子集
嗯。所以,当我10天前还没有学会a是什么的时候,我正在学习并提出了一个非常类似的问题: 现在,我发现了SPDF和choropleth地图的魔力,本质上有相同的问题,但文件类型不同。我仍然在用头脑去思考S4对象,我不知道如何从我的数据集中对某些迷你多边形R 如何在SPDF中使用距离对多边形子集,r,choropleth,spdf,R,Choropleth,Spdf,嗯。所以,当我10天前还没有学会a是什么的时候,我正在学习并提出了一个非常类似的问题: 现在,我发现了SPDF和choropleth地图的魔力,本质上有相同的问题,但文件类型不同。我仍然在用头脑去思考S4对象,我不知道如何从我的数据集中对某些迷你多边形MUNICIPI进行子集划分 切中要害 上下文: 我有一个包含以下数据的SPDF: 目标: 我想对距离海岸一定距离内的所有市政进行子集划分。假设@urbandatascientist在回答我的第一个问题时设置了20公里,并创建了一个choropl
MUNICIPI
进行子集划分
切中要害
上下文:
我有一个包含以下数据的SPDF:
目标:
我想对距离海岸一定距离内的所有市政
进行子集划分。假设@urbandatascientist在回答我的第一个问题时设置了20公里,并创建了一个choropleth地图,例如,上层树
,子集为市政
在这篇文章中,我还提供了多边形边界列表
,我们将从中减去市政坐标
一旦我将海岸城市划分为子集,我希望地图看起来会很像,我还尝试确保.polygon.bounders的列表之间的坐标相同
任何线索或想法都将不胜感激
到目前为止,以下是我使用上部_树作为示例绘制的整个区域的叶绿体图:
tm_形(catasense2)+
tm_fill(col=“上_树”,n=8,style=“分位数”)+
tm_布局(legend.outside=TRUE)
概述
与的答案类似,解决方案包括以下步骤:
- 计算巴利阿里(伊比利亚海)和地中海西部盆地西部边界的坐标
- 从OP的链接到她的Google Drive文件夹(其中包含形状文件的.zip文件),计算
MUNICIPI
中每个多边形的质心
- 计算前两个点和子集
市政
之间的距离,以显示从其质心到西部盆地的距离小于或等于20公里的多边形
过滤西部盆地的坐标
我没有计算每个质心到western.basin.polygon.coordinates
中每个坐标对的距离,而是只包括western.basin.polygon.coordinates
中纬度点位于加泰罗尼亚东海岸之间(含)的坐标
作为参考,我使用和的纬度点。通过仅保留沿加泰罗尼亚东海岸的坐标对,西部盆地多边形坐标
与市政
中每个质心之间的距离计算大约在4分钟内完成
然后,我在小于或等于.max.km
中存储了市政
内多边形的索引,这些多边形的质心距离小于或等于20 km,这是真/假值的逻辑向量。使用地图,我展示了如何将市政
子集化,以仅可视化那些包含小于或等于.max.km的真值的多边形
# load necessary packages
library( geosphere )
library( leaflet )
library( sf )
# load necessary data
unzip( zipfile = "catasense2-20180327T023956Z-001.zip" )
# transfrom zip file contents
# into a sf data frame
MUNICIPI <-
read_sf(
dsn = paste0( getwd(), "/catasense2" )
, layer = "catasense2"
)
# map data values to colors
my.color.factor <-
colorFactor( palette = "viridis", domain = MUNICIPI$uppr_tr )
# Visualize
leaflet( data = MUNICIPI ) %>%
setView( lng = 1.514619
, lat = 41.875227
, zoom = 8 ) %>%
addTiles() %>%
addPolygons( color = ~my.color.factor( x = uppr_tr ) )
在我这方面,还不清楚确切的问题:目标是从空间多边形数据框中仅子集那些距离海岸线最大20公里的多边形?@Seymour hi!对不起,你没弄清楚。我已经做了更精确的编辑。但你是对的。将这些多边形中的数据子集,并仅将其绘制到地图上。看看我添加到他们地图上的链接,理想的样子。但是你如何定义海岸线呢?因为除非这个空间多边形框架是一个岛屿,否则一些外部边界在内陆领土上,而另一些在沿海领土上。@Seymour-Excellent point-Seymour。这一点在中得到了准确的回答,这就是我在这个问题中所指的list.of.polygon.bounders
,它位于data.Perfect中,那么一个可能的解决方案就是gDistance()
rGeos
包的function。该函数将接收两个输入:“海岸多边形”和整个空间多边形框架。此函数计算每个“沿海多边形”和SPDF的每个多边形之间的距离(因为我们正在谈论西班牙),单位为米。输出是一个RxC矩阵,其中每行是“沿海多边形”的ID,每列是SPDF的ID,每个单元格是两个空间对象之间的距离(以米为单位)。然后,你可以简单地过滤只保留那些距离<20000的人
亲爱的@aspiringurbandatascientist,我非常仔细地检查了这一点,并且能够运行它!谢谢你详细解释一切。我有几个问题,但不是很紧急:summit.east.west.lat.max.condition=east.west.lat.range[“东”]&I[,“Y”]还有:western.basin.polygon.coordinates@delcast没问题。对于您的第一个评论,我将western.basin.polygon.coordinates
子集化,以仅返回满足不等式的纬度指数(通过I[,“Y”]
)。我们不使用“X”,因为它代表经度。对于您的第二条评论,我们使用新创建的满足.east.west.lat.max.condition
在mapply()
中过滤western.basin.polygon.coordinates
中的每个列表,同时保留一个列表;而sapply()
返回一个向量或矩阵。根据您的分析,我已经删除了以前的注释。对我来说,我看到了两个输入,并且自然地思考,因为这是一个多变量版本的。现在我很想知道另一种方法,来找出MUNICIPI
中哪些多边形距离海岸线不到或等于20公里。我删除了我的多边形,因为错误实际上是:“I[j]中的错误:无效的下标类型‘列表’”。
# unzip the western basin zip file
# unzip( zipfile = "iho.zip" )
# create sf data frame
# of the western basin
western.basin <-
read_sf( dsn = getwd()
, layer = "iho"
, stringsAsFactors = FALSE )
# filter the western.basin
# to only include those bodies of water
# nearest catalonia
water.near.catalonia.condition <-
which(
western.basin$name %in%
c( "Balearic (Iberian Sea)"
, "Mediterranean Sea - Western Basin" )
)
western.basin <-
western.basin[ water.near.catalonia.condition, ]
# identify the coordinates for each of the
# remaining polygons in the western.basin
# get the boundaries of each
# polygon within the western basin
# and retain only the lon (X) and lat (Y) values
western.basin.polygon.coordinates <-
lapply(
X = western.basin$geometry
, FUN = function( i )
st_coordinates( i )[ , c( "X", "Y" ) ]
)
# find the centroid
# of each polygon in MUNICIPI
MUNICIPI$centroids <-
st_centroid( x = MUNICIPI$geometry )
# Warning message:
# In st_centroid.sfc(x = MUNICIPI$geometry) :
# st_centroid does not give correct centroids for longitude/latitude data
# store the latitude
# of the western (Peniscola, Catalonia) and eastern (Cerbere, France)
# most parts of the eastern coast of Catalonia
east.west.lat.range <-
setNames( object = c( 40.3772185, 42.4469981 )
, nm = c( "east", "west" )
)
# set the maximum distance
# allowed between a point in df
# and the sea to 20 kilometers
max.km <- 20
# store the indices in the
# western basin polygon coordinates whose
# lat points
# fall in between (inclusive)
# of the east.west.lat.range
satisfy.east.west.lat.max.condition <-
lapply(
X = western.basin.polygon.coordinates
, FUN = function(i)
which(
i[, "Y"] >= east.west.lat.range["east"] &
i[, "Y"] <= east.west.lat.range["west"]
)
)
# filter the western basin polygon coordinate
# by the condition
western.basin.polygon.coordinates <-
mapply(
FUN = function( i, j )
i[ j, ]
, western.basin.polygon.coordinates
, satisfy.east.west.lat.max.condition
)
# calculate the distance of each centroid
# in MUNICIPI
# to each point in both western.basin
# polygon boundary coordinates
# Takes ~4 minutes
distance <-
apply(
X = do.call( what = "rbind", args = MUNICIPI$centroids )
, MARGIN = 1
, FUN = function( i )
lapply(
X = western.basin.polygon.coordinates
, FUN = function( j )
distGeo(
p1 = i
, p2 = j
) / 1000 # to transform results into kilometers
)
)
# 1.08 GB list is returned
object.size( x = distance)
# 1088805736 bytes
# find the minimum distance value
# for each list in distance
distance.min <-
lapply(
X = distance
, FUN = function( i )
lapply(
X = i
, FUN = function( j )
min( j )
)
)
# identify which points in df
# are less than or equal to max.km
less.than.or.equal.to.max.km <-
sapply(
X = distance.min
, FUN = function( i )
sapply(
X = i
, FUN = function( j )
j <= max.km
)
)
# convert matrix results into
# vector of TRUE/FALSE indices
less.than.or.equal.to.max.km <-
apply(
X = less.than.or.equal.to.max.km
, MARGIN = 2
, FUN = any
)
# now only color data that meets
# the less.than.or.equal.to.max.km condition
leaflet( data = MUNICIPI[ less.than.or.equal.to.max.km, ] ) %>%
setView( lng = 1.514619
, lat = 41.875227
, zoom = 8 ) %>%
addTiles() %>%
addPolygons( color = ~my.color.factor( x = uppr_tr ) )
# end of script #
R version 3.4.4 (2018-03-15)
Platform: x86_64-apple-darwin15.6.0 (64-bit)
Running under: macOS High Sierra 10.13.2
Matrix products: default
BLAS: /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/libBLAS.dylib
LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.4/Resources/lib/libRlapack.dylib
locale:
[1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8
attached base packages:
[1] stats graphics grDevices utils datasets methods
[7] base
other attached packages:
[1] sf_0.6-0 leaflet_1.1.0.9000 geosphere_1.5-7
loaded via a namespace (and not attached):
[1] mclust_5.4 Rcpp_0.12.16 mvtnorm_1.0-7
[4] lattice_0.20-35 class_7.3-14 rprojroot_1.3-2
[7] digest_0.6.15 mime_0.5 R6_2.2.2
[10] plyr_1.8.4 backports_1.1.2 stats4_3.4.4
[13] evaluate_0.10.1 e1071_1.6-8 ggplot2_2.2.1
[16] pillar_1.2.1 rlang_0.2.0 lazyeval_0.2.1
[19] diptest_0.75-7 whisker_0.3-2 kernlab_0.9-25
[22] R.utils_2.6.0 R.oo_1.21.0 rmarkdown_1.9
[25] udunits2_0.13 stringr_1.3.0 htmlwidgets_1.0
[28] munsell_0.4.3 shiny_1.0.5 compiler_3.4.4
[31] httpuv_1.3.6.2 htmltools_0.3.6 nnet_7.3-12
[34] tibble_1.4.2 gridExtra_2.3 dendextend_1.7.0
[37] viridisLite_0.3.0 MASS_7.3-49 R.methodsS3_1.7.1
[40] grid_3.4.4 jsonlite_1.5 xtable_1.8-2
[43] gtable_0.2.0 DBI_0.8 magrittr_1.5
[46] units_0.5-1 scales_0.5.0 stringi_1.1.7
[49] reshape2_1.4.3 viridis_0.5.0 flexmix_2.3-14
[52] sp_1.2-7 robustbase_0.92-8 squash_1.0.8
[55] RColorBrewer_1.1-2 tools_3.4.4 fpc_2.1-11
[58] trimcluster_0.1-2 DEoptimR_1.0-8 crosstalk_1.0.0
[61] yaml_2.1.18 colorspace_1.3-2 cluster_2.0.6
[64] prabclus_2.2-6 classInt_0.1-24 knitr_1.20
[67] modeltools_0.2-21