그리드를 사용하여 공간 폴리곤 오버레이 및 R을 사용하여 그리드 요소 별 좌표의 위치 확인 [닫기]

어떻게 R 을 사용 하여

1. shapefile을 200m2 정사각형 / 하위 다각형으로 분할
2. 아래의 원래지도 위에이 격자 (각 사각형의 ID 번호 포함)를 그리고
3. 어떤 제곱 특정 지리 좌표가 있는지 평가하십시오 .

나는 GIS의 초보자이며 아마도 기본적인 질문 일지 모르지만 R에서이를 수행하는 방법에 대한 자습서를 찾지 못했습니다.

내가 지금까지 한 일은 NYC의 shapefile을로드하고 예시적인 지리적 좌표를 플로팅하는 것입니다.

아래 데이터를 사용하여 예제 (R 코드)를 찾고 있습니다.

# Load packages 
library(maptools)

# Download shapefile for NYC
# OLD URL (no longer working)
# shpurl <- "http://www.nyc.gov/html/dcp/download/bytes/nybb_13a.zip"
shpurl <- "https://www1.nyc.gov/assets/planning/download/zip/data-maps/open-data/nybb_13a.zip"

tmp    <- tempfile(fileext=".zip")
download.file(shpurl, destfile=tmp)
files <- unzip(tmp, exdir=getwd())

# Load & plot shapefile
shp <- readShapePoly(files[grep(".shp$", files)])
plot(shp)

# Define coordinates 
points_of_interest <- data.frame(y=c(919500, 959500, 1019500, 1049500, 1029500, 989500), 
                 x =c(130600, 150600, 180600, 198000, 248000, 218000),
                 id  =c("A"), stringsAsFactors=F)

# Plot coordinates
points(points_of_interest$y, points_of_interest$x, pch=19, col="red")

다음은 SpatialGrid객체 를 사용하는 예입니다 .

### read shapefile
library("rgdal")
shp <- readOGR("nybb_13a", "nybb")

proj4string(shp)  # units us-ft
# [1] "+proj=lcc +lat_1=40.66666666666666 +lat_2=41.03333333333333 
# +lat_0=40.16666666666666 +lon_0=-74 +x_0=300000 +y_0=0 +datum=NAD83
# +units=us-ft +no_defs +ellps=GRS80 +towgs84=0,0,0"

### define coordinates and convert to SpatialPointsDataFrame
poi <- data.frame(x=c(919500, 959500, 1019500, 1049500, 1029500, 989500),
                  y=c(130600, 150600, 180600, 198000, 248000, 218000),
                  id="A", stringsAsFactors=F)
coordinates(poi) <- ~ x + y
proj4string(poi) <- proj4string(shp)

### define SpatialGrid object
bb <- bbox(shp)
cs <- c(3.28084, 3.28084)*6000  # cell size 6km x 6km (for illustration)
                                # 1 ft = 3.28084 m
cc <- bb[, 1] + (cs/2)  # cell offset
cd <- ceiling(diff(t(bb))/cs)  # number of cells per direction
grd <- GridTopology(cellcentre.offset=cc, cellsize=cs, cells.dim=cd)
grd
# cellcentre.offset 923018 129964
# cellsize           19685  19685
# cells.dim              8      8

sp_grd <- SpatialGridDataFrame(grd,
                               data=data.frame(id=1:prod(cd)),
                               proj4string=CRS(proj4string(shp)))
summary(sp_grd)
# Object of class SpatialGridDataFrame
# Coordinates:
#      min     max
# x 913175 1070655
# y 120122  277602
# Is projected: TRUE
# ...

이제 구현 된 over-method를 사용하여 셀 ID를 얻을 수 있습니다 .

over(poi, sp_grd)
#   id
# 1 57
# 2 51
# 3 38
# 4 39
# 5 14
# 6 28

셀 ID를 사용하여 모양 파일과 그리드를 플로팅하려면 :

library("lattice")
spplot(sp_grd, "id",
       panel = function(...) {
         panel.gridplot(..., border="black")
         sp.polygons(shp)
         sp.points(poi, cex=1.5)
         panel.text(...)
       })

또는 컬러 / 컬러 키가없는 경우 :

library("lattice")
spplot(sp_grd, "id", colorkey=FALSE,
       panel = function(...) {
         panel.gridplot(..., border="black", col.regions="white")
         sp.polygons(shp)
         sp.points(poi, cex=1.5)
         panel.text(..., col="red")
       })

질문에 제공된 뉴욕 데이터 셋을 더 이상 다운로드 할 수 없습니다. sf 패키지의 nc 데이터 세트를 사용하여 sf 패키지를 사용하는 솔루션을 보여줍니다.

library(sf)
library(ggplot2)

# read nc polygon data and transform to UTM 
nc <- st_read(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf')) %>%
  st_transform(32617)

# random sample of 5 points
pts <- st_sample(nc, size = 5) %>% st_sf

# create 50km grid - here you can substitute 200 for 50000
grid_50 <- st_make_grid(nc, cellsize = c(50000, 50000)) %>% 
  st_sf(grid_id = 1:length(.))

# create labels for each grid_id
grid_lab <- st_centroid(grid_50) %>% cbind(st_coordinates(.))

# view the sampled points, polygons and grid
ggplot() +
  geom_sf(data = nc, fill = 'white', lwd = 0.05) +
  geom_sf(data = pts, color = 'red', size = 1.7) + 
  geom_sf(data = grid_50, fill = 'transparent', lwd = 0.3) +
  geom_text(data = grid_lab, aes(x = X, y = Y, label = grid_id), size = 2) +
  coord_sf(datum = NA)  +
  labs(x = "") +
  labs(y = "")

# which grid square is each point in?
pts %>% st_join(grid_50, join = st_intersects) %>% as.data.frame

#>   grid_id                 geometry
#> 1      55 POINT (359040.7 3925435)
#> 2      96   POINT (717024 4007464)
#> 3      91 POINT (478906.6 4037308)
#> 4      40 POINT (449671.6 3901418)
#> 5      30 POINT (808971.4 3830231)

R 래스터 패키지를 보지 않은 경우, 벡터 GIS 객체로 /로부터 변환하는 도구가 있으므로 a) 200x200m 셀로 래스터 (그리드)를 만들고 b) 다음을 사용하여 다각형 세트로 변환 할 수 있어야합니다. 어떤 종류의 논리적 ID. 여기에서 sp 패키지를보고 점과 다각형 격자를 교차시키는 데 도움이됩니다. 이 http://cran.r-project.org/web/packages/sp/vignettes/over.pdf 페이지는 좋은 시작일 수 있습니다. sp 패키지 문서를 살펴보면 SpatialGrid 클래스로 시작하여 래스터 부분을 완전히 건너 뛸 수 있습니다.

"GIS 유니버스"는 복잡하며 데이터를 준수해야하는 많은 표준이 있습니다. 모든 "GIS 도구"는 GIS 표준에 따라 상호 운용됩니다 . 오늘 (2014)의 모든 "심각한 GIS 데이터" 는 데이터베이스에 저장됩니다 .

다른 FOSS 도구 와 함께 GIS 컨텍스트에서 "R"을 사용하는 가장 좋은 방법 은 SQL에 포함되어 있습니다. 최상의 도구는 PostgreSQL 9.X ( PL / R 참조 ) 및 PostGIS 입니다.

당신은 대답합니다 :

• 모양 파일을 가져 오거나 내보내려면 shp2pgsql및pgsql2shp .
• "200 미터 정사각형 / 하위 다각형으로 모양 파일을 분할하려면"을 참조하십시오 ST_SnapToGrid().ST_AsRaster() 등 우리는 더 나은 "레시피"로 표현하는 사용자의 요구를 이해할 필요가 있습니다.
• 당신은 "지리 좌표가 위치해야한다"고 말할 것 ST_Centroid()입니다 . 아마도 사각형 (?) 일 것입니다. "수학적으로"표현할 수 있습니다.

... 아마도 당신은 래스터 변환이 필요하지 않을 것입니다.

기본적인 방법은 일반적인 외부 컴파일러에서 PL / R없이 R을 사용 하는 것입니다. 다각형을 변환하고 모양 또는 WKT로 내보내고 (참조 ST_AsText), awk 또는 다른 필터가있는 데이터를 R 형식으로 변환 하십시오 .