ฉันมีสองคลาสที่แบ่งปัน CRS เดียวกัน (Latitute และลองจิจูด):
bolognaQuartieriMap: SpatialPolygonDataFrameข้อมูลที่มีข้อมูลของเมืองcrashPoints: SpatialPointsDataFrameข้อมูลที่มีอุบัติเหตุพวกเขาวางแผนโดยใช้:
plot(bolognaQuartieriMap)
title("Crash per quartiere")
plot(crashPoints, col="red",add=TRUE)
สิ่งที่ฉันต้องการคือการได้รับจำนวนของจุด ( crashPoints) bolognaQuartieriMapในแต่ละรูปหลายเหลี่ยมที่เป็น ฉันแนะนำให้ใช้over()แต่ฉันไม่ประสบความสำเร็จ
คำตอบ:
เนื่องจากคุณไม่ได้ให้ตัวอย่างที่ทำซ้ำได้และข้อความแสดงข้อผิดพลาดให้ดูว่าข้อมูลโค้ดนี้ช่วยให้คุณเริ่มต้น:
library("raster")
library("sp")
x <- getData('GADM', country='ITA', level=1)
class(x)
# [1] "SpatialPolygonsDataFrame"
# attr(,"package")
# [1] "sp"
set.seed(1)
# sample random points
p <- spsample(x, n=300, type="random")
p <- SpatialPointsDataFrame(p, data.frame(id=1:300))
proj4string(x)
# [1] " +proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs +towgs84=0,0,0"
proj4string(p)
# [1] " +proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs +towgs84=0,0,0"
plot(x)
plot(p, col="red" , add=TRUE)
res <- over(p, x)
table(res$NAME_1) # count points
# Abruzzo Apulia Basilicata
# 11 20 9
# Calabria Campania Emilia-Romagna
# 16 8 25
# Friuli-Venezia Giulia Lazio Liguria
# 7 14 7
# Lombardia Marche Molise
# 22 4 3
# Piemonte Sardegna Sicily
# 35 18 21
# Toscana Trentino-Alto Adige Umbria
# 33 15 6
# Valle d'Aosta Veneto
# 4 22
ฉันต้องการออกจากตัวเลือกอื่น คุณสามารถทำงานให้สำเร็จได้โดยใช้poly.counts()ในGISToolsแพ็คเกจ การใช้ข้อมูลตัวอย่างโดย rcs คุณสามารถทำสิ่งต่อไปนี้ colSums(gContains(polys, pts, byid = TRUE))หากคุณต้องการดูเป็นฟังก์ชั่นที่คุณต้องการรู้ว่าฟังก์ชั่นที่มีการเขียนเป็น ดังนั้นคุณก็สามารถใช้gContains()ในแพคเกจและrgeoscolSums()
library(GISTools)
poly.counts(p, x) -> res
setNames(res, x@data$NAME_1)
หรือ
colSums(gContains(x, p, byid = TRUE)) -> res
setNames(res, x@data$NAME_1)
และผลลัพธ์คือ:
# Abruzzo Apulia Basilicata
# 11 20 9
# Calabria Campania Emilia-Romagna
# 16 8 25
#Friuli-Venezia Giulia Lazio Liguria
# 7 14 7
# Lombardia Marche Molise
# 22 4 3
# Piemonte Sardegna Sicily
# 35 18 21
# Toscana Trentino-Alto Adige Umbria
# 33 15 6
# Valle d'Aosta Veneto
# 4 22
คุณสามารถทำได้เหมือนกันโดยใช้sfแพ็คเกจ ตรวจสอบรหัสที่ทำซ้ำและแสดงความคิดเห็นด้านล่าง แพคเกจsfจะใช้ในการจัดการวัตถุอวกาศเป็นวัตถุคุณสมบัติง่าย ๆ ในคำตอบนี้แพ็คเกจrasterใช้สำหรับดาวน์โหลดตัวอย่างข้อมูลรูปหลายเหลี่ยมและแพ็คเกจdplyrสำหรับการแปลงข้อมูลในตอนท้าย
# Load libraries ----------------------------------------------------------
library(raster)
library(sf)
library(dplyr)
# Get sample data ---------------------------------------------------------
# Get polygon
polygon <- getData('GADM', country='URY', level = 1)[,1] # Download polygon of country admin level 1
polygon <- st_as_sf(polygon) # convert to sf object
colnames(polygon) <- c("id_polygons", "geometry") # change colnames
polygon$id_polygons <- paste0("poly_", LETTERS[1:19]) # change polygon ID
# Get sample random poins from polygon bbox
set.seed(4)
bbox <- st_as_sfc(st_bbox(polygon))
points <- st_sample(x = bbox, size = 100, type = "random")
points <- st_as_sf(data.frame(id_points = as.character(1:100)), points) # add points ID
# Plot data ---------------------------------------------------------------
# Plot polygon + points
plot(polygon, graticule = st_crs(4326), key.pos = 1)
plot(points, pch = 19, col = "black", add = TRUE)
# Intersection between polygon and points ---------------------------------
intersection <- st_intersection(x = polygon, y = points)
# Plot intersection
plot(polygon, graticule = st_crs(4326), key.pos = 1)
plot(intersection[1], col = "black", pch = 19, add = TRUE)
# View result
table(intersection$id_polygons) # using table
# using dplyr
int_result <- intersection %>%
group_by(id_polygons) %>%
count()
as.data.frame(int_result)[,-3]
