공간 점 데이터를 R의 다각형에 결합

점 데이터와 다각형 데이터 사이의 공간 결합을 수행하려고합니다.

csv 파일 A에 이벤트의 공간 좌표를 나타내는 데이터가 있고 영역의 경계를 다각형으로 포함하는 shapefile B라는 다른 파일이 있습니다.

head(A)
  month   longitude latitude lsoa_code                   crime_type
1 2014-09 -1.550626 53.59740 E01007359        Anti-social behaviour
2 2014-09 -1.550626 53.59740 E01007359                 Public order
3 2014-09 -1.865236 53.93678 E01010646        Anti-social behaviour

head(B@data)
  code      name                                  altname
0 E05004934 Longfield, New Barn and Southfleet    <NA>
1 E05000448                   Lewisham Central    <NA>
2 E05003149                            Hawcoat    <NA>

내 영역 A에서 발생하는 범죄 이벤트를 맵핑하기 위해 범죄 데이터 A를 모양 파일 B에 결합하려고합니다. 불행히도 codeA의 코드가 B의 코드와 다른 단위를 참조하므로 속성 결합을 수행 할 수 없습니다 .

많은 튜토리얼과 게시물을 읽었지만 답변을 찾을 수 없습니다. 나는 시도했다 :

joined = over(A, B)

그리고 overlay,하지만 내가 원하는 것을 달성하지 않았다.

이 결합을 직접 수행하는 방법이 있습니까? 아니면 A에서 다른 형식으로 중간 변환이 필요합니까?

개념적으로 나는 codeB 의 영역에 속하는 A의 지점을 선택하고 싶습니다 ( "ArcGIS의 공간 위치에 기초하여"와 유사 함).

누군가이 문제가 있고 해결 했습니까?

r spatial-join point-in-polygon

— ben_aaron
소스

point.in.polygon()패키지 를 살펴 보셨습니까 sp?

@ arvi1000 나는 이것을 가지고 다시 시도 할 것입니다. 내 생각은 point.in.polygon이것이 변수를 보존하는지 여부 month와 crime_type. 당신은 그것에 대해 알고 있습니까?

— ben_aaron

나는 조금 더 시도하고 point.in.poly마침내 관련 다각형에 해당하는 점을 선택했습니다. 감사.

— ben_aaron

그렇다면 솔루션으로 자신의 질문에 대답해야 할 것입니다. 좋은 답변은이 사이트의 모든 것입니다.

— SlowLearner

답변:

spaceEco 패키지의 point.in.poly 함수는 sp 다각형 객체와 교차하는 점의 SpatialPointsDataFrame 객체를 반환하고 선택적으로 다각형 속성을 추가합니다.

먼저 require 패키지를 추가하고 예제 데이터를 만듭니다.

require(spatialEco)
require(sp)
data(meuse)
coordinates(meuse) = ~x+y
sr1=Polygons(list(Polygon(cbind(c(180114, 180553, 181127, 181477, 181294, 181007, 180409,
  180162, 180114), c(332349, 332057, 332342, 333250, 333558, 333676,
  332618, 332413, 332349)))),'1')
sr2=Polygons(list(Polygon(cbind(c(180042, 180545, 180553, 180314, 179955, 179142, 179437,
  179524, 179979, 180042), c(332373, 332026, 331426, 330889, 330683,
  331133, 331623, 332152, 332357, 332373)))),'2')
sr3=Polygons(list(Polygon(cbind(c(179110, 179907, 180433, 180712, 180752, 180329, 179875,
  179668, 179572, 179269, 178879, 178600, 178544, 179046, 179110),
  c(331086, 330620, 330494, 330265, 330075, 330233, 330336, 330004,
  329783, 329665, 329720, 329933, 330478, 331062, 331086)))),'3')
sr4=Polygons(list(Polygon(cbind(c(180304, 180403,179632,179420,180304),
  c(332791, 333204, 333635, 333058, 332791)))),'4')
sr=SpatialPolygons(list(sr1,sr2,sr3,sr4))
srdf=SpatialPolygonsDataFrame(sr, data.frame(row.names=c('1','2','3','4'), PIDS=1:4, y=runif(4)))

이제 데이터를 빠르게보고 플로팅합니다.

head(srdf@data)  # polygons
head(meuse@data) # points
plot(srdf)
points(meuse, pch=20)

마지막으로 다각형과 점을 교차시킬 수 있습니다. 결과는 srdf 다각형 데이터에 포함 된 두 개의 추가 속성 (PIDS, y)이있는 SpatialPointsDataFrame 객체입니다.

  pts.poly <- point.in.poly(meuse, srdf)
    head(pts.poly@data)

다각형 데이터에 고유 식별 열이 없으면 쉽게 추가 할 수 있습니다.

srdf@data$poly.ids <- 1:nrow(srdf)

점과 다각형이 교차되면 다각형 데이터의 속성 인 고유 다각형 ID를 사용하여 점을 집계 할 수 있습니다.

# Number of points in each polygon
tapply(pts.poly@data$lead, pts.poly@data$PIDS, FUN=length)

# Mean lead in each polygon
tapply(pts.poly@data$lead, pts.poly@data$PIDS, FUN=mean)

— 제프리 에반스
소스

@ arvi1000, 예. 그러나 sp :: point.in.polygon은 논리를 생성합니다. spaceEco : point.in.poly는 오버랩을위한 래퍼이지만 sp SpatialPointsDataFrame을 반환하고 rgeos :: gIntersect에 대해 raster : intersect가 수행하는 것처럼 폴리곤 속성 관련 단계를 바로 가기합니다.

— Jeffrey Evans

sp::point.in.polygon실제로 숫자 값을 반환합니다 (0 = 점은 외부, 1 = 내부, 2 = 가장자리, 3 = 정점에 있음). 상황에 따라 옳을 수도 있습니다. 관련 용어에 대한 최고의 Google 검색 결과이므로 여기에 유의 해주십시오.

— arvi1000

over()패키지 sp에서 약간 혼란 스러울 수 있지만 잘 작동합니다. 나는 이미 coordinates(A) <- ~longitude+latitude다음 과 같이 "A"를 공간적으로 만들었다 고 가정합니다 .

# Overlay points and extract just the code column: 
a.data <- over(A, B[,"code"])

점 공간 객체 대신 동일한 no를 가진 데이터 프레임을 제공합니다. 행을 A로, B에서 교차하는 각 다각형의 단일 변수 "코드"입니다.

# Add that data back to A:
A$bcode <- a.data$code

— 심바 만구
소스

over()다각형의 정점에서 점에 문제 가 있음 을 발견 했지만 지금까지 내가 찾은 가장 쉬운 솔루션이라고 생각합니다.

— JMT2080AD

어떤 문제가 있습니까?

— Simbamangu

제외. 더 탐구해야합니다. 오늘 오후에 데이터를 보내 드리겠습니다. 관심이 있으시면 함께 살펴볼 수 있습니다. 나는 틀렸을 지 모르지만, 적어도 내 데이터에 대해 처리해야 할 알고리즘에 약간의 변형이 있다고 확신합니다.

— JMT2080AD

신경 쓰지 마. 내 데이터와 관련이 있어야합니다. 이 실험 세트는 잘 작동합니다. r-fiddle.org/#/fiddle?id=m5sTjE4N&version=1

— JMT2080AD

이것은 허용 된 답변보다 훨씬 간단한 접근 방식이며 rgdal 이외의 추가 패키지를 설치할 필요가 없습니다.

— 브라이스 프랭크

다음은 dplyr과 같은 솔루션입니다.

library(spdplyr)

ukcounties <- geojsonio::geojson_read("data/Westminster_Parliamentary_Constituencies_December_2018_UK_BGC/uk_country.geojson",
                                      what = "sp")
pop <- read_excel("data/SAPE20DT7-mid-2017-parlicon-syoa-estimates-unformatted.xls",sheet = "data")
pop <- janitor::clean_names(pop)

ukcounties_pop <- ukcounties %>% inner_join(pop, by = c("pcon18nm" = "pcon11nm"))

인구 데이터는 https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/populationandmigration/populationestimates/datasets/parliamentaryconstituencymidyearpopulationestimates 에서 제공됩니다.

https://geoportal.statistics.gov.uk/datasets/westminster-parliamentary-constituencies-december-2018-uk-bgc/data?page=1 에서 다운로드 한 쉐이프 파일을 geoJson으로 변환해야했습니다.

당신은 그렇게 할 수 있습니다 :

uk_constituencies <- readOGR("data/Westminster_Parliamentary_Constituencies_December_2018_UK_BGC/Westminster_Parliamentary_Constituencies_December_2018_UK_BGC.shp")
uk_constituencies # this is in tmerc format. we need to convert it to WGS84 required by geoJson format.

# First Convert to Longitude / Latitude with WGS84 Coordinate System
wgs84 = '+proj=longlat +datum=WGS84'
uk_constituencies_trans <- spTransform(uk_constituencies, CRS(wgs84))

# Convert from Spatial Dataframe to GeoJSON
uk_constituencies_json <- geojson_json(uk_constituencies_trans)

# Save as GeoJSON file on the file system.
geojson_write(uk_constituencies_json, file = "data/Westminster_Parliamentary_Constituencies_December_2018_UK_BGC/uk_country.geojson")

#read back in:
ukcounties <- geojsonio::geojson_read("data/Westminster_Parliamentary_Constituencies_December_2018_UK_BGC/uk_country.geojson",
                                      what = "sp")

— 쉐리
소스