R 按面积过滤形状文件多边形

我有以下英国的边界数据集，其中显示了所有县：

library(raster)
library(sp)
library(ggplot)

# Download the data
GB <- getData('GADM', country="gbr", level=2)

然而，如下图所示，有许多小岛会扭曲比例尺数据范围：

关于如何将数据集优雅地子集到最小大小，您有什么想法吗？最好有与子集参数一致的格式。例如：

GB_sub <- subset(UK, Area > 20) # specify minimum area in km^2

GB_sub 20）#指定最小面积，单位为km^2

这是一个潜在的解决方案：

GB_sub = GB[sapply(GB@polygons, function(x) x@area>0.04),] # select min size
map.df <- fortify(GB_sub)
ggplot(map.df, aes(x=long, y=lat, group=group)) + geom_polygon()

---

这是一个潜在的解决方案：

GB_sub = GB[sapply(GB@polygons, function(x) x@area>0.04),] # select min size
map.df <- fortify(GB_sub)
ggplot(map.df, aes(x=long, y=lat, group=group)) + geom_polygon()

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这是另一个可能的解决方案。由于您的数据处于lat-long投影中，因此直接基于纬度和经度计算面积会导致偏差，因此最好基于

geosphere

包中的函数计算面积

install.packages("geosphere")
library(geosphere)

# Calculate the area
GB$poly_area <- areaPolygon(GB) / 10^6

# Filter GB based on area > 20 km2
GB_filter <- subset(GB, poly_area > 20)

install.packages（“geosphere”）
图书馆（地球圈）
#计算面积
GB$poly_面积20平方公里
GB_过滤器（20）

---

多边形面积

包含所有多边形的面积（以平方公里为单位）。我们可以通过一个阈值来过滤多边形，例如您的示例中的

20

GB\u过滤器是最终输出。
这里是另一个可能的解决方案。由于您的数据处于lat-long投影中，因此直接基于纬度和经度计算面积会导致偏差，因此最好基于
geosphere
包中的函数计算面积

install.packages("geosphere")
library(geosphere)

# Calculate the area
GB$poly_area <- areaPolygon(GB) / 10^6

# Filter GB based on area > 20 km2
GB_filter <- subset(GB, poly_area > 20)

install.packages（“geosphere”）
图书馆（地球圈）
#计算面积
GB$poly_面积20平方公里
GB_过滤器（20）

多边形面积
包含所有多边形的面积（以平方公里为单位）。我们可以通过一个阈值来过滤多边形，例如您的示例中的
20
<代码>GB_过滤器

是最终输出。

您可以使用另一个英国大陆光栅对其进行裁剪。这篇文章可能会有帮助。你可以用另一幅英国大陆的光栅图来裁剪它。这篇文章可能会很有帮助。读了一点后，

x@area

对于带有孔的形状文件可能会有问题。然而，在这种情况下，这不是问题。是的，我的答案中的链接非常准确地描述了这个特定的问题x@area对于带有孔的形状文件可能会有问题。然而，在这种情况下，这不是一个问题。是的，我的答案中的链接很好地描述了这个问题