Questions tagged «r»

我需要从R中的ArcMap中打开一个shapefile，以将其用于进一步的地统计分析。我已经将其转换为ASCII文本文件，但是在R中，它被识别为data.frame。x和y被识别为非数字后，坐标功能将不起作用。 您能帮忙解决吗？

64 shapefile  r 

R正成为处理和分析空间数据的强大工具。我学会通过提问一些有用的东西像 这些在SO，并认为这可能是有一些simmilar有用的，但更多的“空间”为导向。 您可以分享一些有用的空间R技巧吗？

44 tips-and-tricks  r 

有谁知道一些很好的教程来处理R中的空间数据？我知道有一些软件包，例如rgdal和maptools，但实际上我还没有找到有用的教程来与基本功能（读取，绘图，更改符号系统，联接数据等）取得联系和/或获得更广泛的概述。 R用于空间分析和处理空间数据的主要功能是什么？同时，也欢迎对书籍，论文，博客等的推荐。

43 r  spatial-statistics  references 

有没有一种简单的（即“正确”）方法从简单要素对象中提取除几何列以外的所有内容？这有效 df <- dplyr::select(as.data.frame(sf), -geometry) 但此select( , -geometry)步骤感觉不必要。同样，它不会删除几何属性。

43 r  sf 

在R中分析空间数据有很多不错的可能性，在我当前的项目中，我想更频繁地使用R。 到目前为止，我使用ggplot2软件包绘制地图，该软件包带来了许多实用的工具来绘制和浏览数据。仍然，我的地图看起来不如我以前在ArcGIS中绘制的地图好看。 因此，出于发布目的，我想知道是否可以使用一些不错的教程，书籍，实用技巧，软件包等进行一些实验，使我的地图更美观？

41 r  cartography 

我花了一些时间来弄清楚这个问题的答案。从Google搜索中并不能立即看出来，因此认为在此处发布答案可能会很有用。还有一个关于非连续多边形的问题。 即时简便答案：使用命令： centroids <- getSpPPolygonsLabptSlots(polys) （可以在R，sp中的总体空间包的SpatialPolygonsDataFrame R数据类的类描述中找到它） 这似乎与 cents <- SpatialPointsDataFrame(coords=cents, data=sids@data, proj4string=CRS("+proj=longlat +ellps=clrk66")) 在以下代码中，该代码应该在任何R安装中都可以复制（尝试！） #Rcentroids install.packages("GISTools") library(GISTools) sids <- readShapePoly(system.file("shapes/sids.shp", package="maptools")[1], proj4string=CRS("+proj=longlat +ellps=clrk66")) class(sids) plot(sids) writeSpatialShape(sids, "sids") cents <- coordinates(sids) cents <- SpatialPointsDataFrame(coords=cents, data=sids@data, proj4string=CRS("+proj=longlat +ellps=clrk66")) points(cents, col = "Blue") writeSpatialShape(cents, "cents") centroids <- getSpPPolygonsLabptSlots(sids) points(centroids, pch = 3, …

41 r  centroids 

我正在处理巨大的.kml文件（最大10 Gb），并且需要一种有效的方法将它们读入R。到目前为止，我一直在通过QGIS将它们转换为shapefile，然后使用readShapePoly和readOGR（后者，顺便说一下，比前者快1000左右）。理想情况下，我想取消QGIS的中间阶段，因为它既麻烦又缓慢。 如何直接读取.kml文件？ 我看到这也可以使用readOGR完成。不幸的是，我看不到如何实现该示例（经过漫长的.kml文件准备：）xx <- readOGR(paste(td, "cities.kml", sep="/"), "cities")。这里的“城市”似乎是空间物体的名称。 罗杰·比万德（Roger Bivand）承认：“人们如何发现这个名字并不明显，因为OGR中的KML驱动程序需要它来访问文件。一种可能性是： system(paste("ogrinfo", paste(td, "cities.kml", sep="/")), intern=TRUE) ” 但这对我也不起作用。这是一个测试的.kml文件，可以尝试使用。在我的工作目录中，readOGR("x.kml", "id")生成以下错误消息： Error in ogrInfo(dsn = dsn, layer = layer, encoding = encoding, use_iconv = use_iconv) : Cannot open layer . 并system(paste("ogrinfo", "x.kml"), intern=TRUE)生成： [1] "Had to open data source read-only." "INFO: Open …

41 kml  r 

我在美国大陆的km网格上有一组数据值，这些列是“纬度”，“经度”和“观测”，例如： "lat" "lon" "yield" 25.567 -120.347 3.6 25.832 -120.400 2.6 26.097 -120.454 3.4 26.363 -120.508 3.1 26.630 -120.562 4.4 或者，作为R数据帧： mydata <- structure(list(lat = c(25.567, 25.832, 26.097, 26.363, 26.63), lon = c(-120.347, -120.4, -120.454, -120.508, -120.562), yield = c(3.6, 2.6, 3.4, 3.1, 4.4)), .Names = c("lat", "lon", "yield"), class = …

40 raster  convert  r 

我正在使用一个PL/R函数，并PostGIS围绕一组点生成voronoi多边形。我正在使用的功能在这里定义。当我在特定数据集上使用此函数时，出现以下错误消息： Error : ERROR: R interpreter expression evaluation error DETAIL: Error in pg.spi.exec(sprintf("SELECT %3$s AS id, st_intersection('SRID='||st_srid(%2$s)||';%4$s'::text,'%5$s') AS polygon FROM %1$s WHERE st_intersects(%2$s::text,'SRID='||st_srid(%2$s)||';%4$s');", :error in SQL statement : Error performing intersection: TopologyException: found non-noded intersection between LINESTRING (571304 310990, 568465 264611) and LINESTRING (568465 264611, 594406 286813) at 568465.05533706467 264610.82749605528 …

38 postgis  polygon  r  voronoi-thiessen 

我想将不同的CRS（主要是WGS84纬度/经度）中的许多shapefile转换为通用投影（可能是Albers Equal Area Conic），但是一旦我的问题变好，我可能会寻求其他问题的帮助-定义）。 我花了几个月的时间在R中进行空间统计工作，但那是5年前了。对于我的一生，我不记得如何将一个sp对象（例如SpatialPolygonsDataFrame）从一种投影转换为另一种投影。 示例代码： P4S.latlon <- CRS("+proj=longlat +datum=WGS84") hrr.shp <- readShapePoly("HRR_Bdry"), verbose=TRUE, proj4string=P4S.latlon) # Shapefile available at # http://www.dartmouthatlas.org/downloads/geography/hrr_bdry.zip # but you must rename all the filenames to have the same # capitalization for it to work in R 现在，我有了一个SpatialPolygonsDataFrame具有适当的投影信息，但是我想将其转换为所需的投影。我记得有一个不太直观的函数，但是我不记得它是什么。 请注意，我不仅要更改CRS，还希望更改坐标以匹配（“重新投影”，“变换”等）。 编辑 不包括在此shapefile中令人讨厌地放置在墨西哥的AK / HI： library(taRifx.geo) hrr.shp <- …

35 r  coordinate-system 

我有一堆经度和纬度的数据点。我想使用R根据它们的距离对它们进行聚类。 我已经看过此页面并尝试过clustTool软件包。但是我不确定clustTool中的clust函数是否将数据点（纬度，经度）视为空间数据，并使用适当的公式来计算它们之间的距离。 我的意思是我看不到它们如何区分空间数据和序数数据。我相信地图（空间）上的两个点与两个法线之间的距离计算是不同的。（不是吗？） 如果我想在集群中考虑第三个参数，还会发生什么？ 就像说如果我有（lat，lon）和另一个参数。 距离如何计算？ 我在clustTool上遇到的另一个问题是，它在设计时考虑了GUI。我不知道如何跳过库中的GUI开销，因为我不需要它。 我在R中有哪些选项可用于空间数据的聚类分析？

34 r  distance  software-recommendations  spatial-statistics  clustering 

我正在为美国东北部绘制地图。地图背景必须是海拔图或年平均温度图。我有来自Worldclim.org的两个栅格，这些栅格为我提供了这些变量，但是我需要将它们裁剪到我感兴趣的州的范围。有关如何执行此操作的任何建议。这是我到目前为止所拥有的： #load libraries library (sp) library (rgdal) library (raster) library (maps) library (mapproj) #load data state<- data (stateMapEnv) elevation<-raster("alt.bil") meantemp<-raster ("bio_1.asc") #build the raw map nestates<- c("maine", "vermont", "massachusetts", "new hampshire" ,"connecticut", "rhode island","new york","pennsylvania", "new jersey", "maryland", "delaware", "virginia", "west virginia") map(database="state", regions = nestates, interior=T, lwd=2) map.axes() #add …

33 raster  r  clip  maps 

我正在寻求进行地理加权主成分分析（GWPCA）的描述/方法。我很高兴使用Python进行任何此操作，并且我想象SPSS或R用于在地理加权变量上运行PCA。 我的数据集由大约30个独立变量组成，这些变量在整个550个人口普查区域（矢量几何）中进行了测量。 我知道这是一个加载的问题。但是，当我进行搜索时，似乎没有任何解决方案。我遇到的是一些数学方程式，它们解释了GWPCA（和GWR）的基本组成。从某种意义上讲，我所追求的是更多的应用，我正在寻找从原始数据到GWPCA结果所需要完成的主要步骤。 由于下面收到的评论，我想在第一部分对此进行扩展。 为了向保罗讲话... 我基于以下论文对GWPCA感兴趣： 劳埃德，CD，（2010年）。使用地理加权主成分分析法分析人口特征：以2001年北爱尔兰为例。计算机，环境与城市系统，34（5），第389-399页。 对于那些没有文献资料的人，我随附了特定章节的屏幕截图，这些截图解释了以下数学： 为了解决胡言乱语... 在不赘述的情况下（机密性），我们尝试将30个变量（我们认为都是很好的指标）（尽管在全球范围内）减少为特征值大于1的组件集。通过计算地理位置加权分量，我们尝试了解这些组件所解释的局部方差。 我认为我们的主要目标是证明GWPCA的概念，即证明我们数据的空间明确性，并且我们不能认为所有自变量都可以在全球范围内解释。而是，每个组成部分将确定的局部规模（社区）将帮助我们理解数据的多维本质（如何将变量彼此组合以解释研究区域中的某些社区）。 我们希望映射每个组件所占的差异百分比（分别），以了解所讨论组件所解释的邻域范围（帮助我们了解组件的局部空间性）。也许还有其他一些映射示例，但目前还没有想到。 另外： 鉴于我在地理分析和社会统计方面的背景，GWPCA背后的数学超出了我的理解。数学的应用是最重要的，也就是说，我要如何插入这些变量/公式。

32 r  spatial-statistics 

如何使用R来 将shapefile分割为 200米的正方形/子多边形， 在下面的原始地图上绘制此网格（包括每个正方形的ID号），并 评估特定地理坐标所在的正方形。 我是GIS的初学者，这也许是一个基本问题，但是我还没有在R中找到有关如何执行此操作的教程。 到目前为止，我所做的是加载NYC的shapefile并绘制一些示例性地理坐标。 我正在寻找一个示例（R代码）如何使用下面的数据。 # 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) # …

32 r  vector-grid  point-in-polygon 

这是先前文章：土地覆被分类的机器学习算法的后续文章。 看来，随机森林（RF）分类方法在遥感世界中获得了很大的发展。由于其许多优点，我对RF特别感兴趣： 适用于遥感数据的非参数方法 报告的分类准确性高 报告了可变的重要性 鉴于这些优势，我想使用高分辨率4波段图像进行随机林地分类。有很多材料和研究都在宣传随机森林的优点，但是关于如何实际执行分类分析的信息很少。我熟悉使用R进行的RF回归，并且希望使用此环境来运行RF分类算法。 如何使用R 收集，处理训练数据（即基于高分辨率CIR航空影像）并将其输入到Random Forest算法中？任何有关如何生成分类的土地覆盖栅格的分步建议将不胜感激。

32 r  land-classification  random-forest  machine-learning