Questions tagged «r»

我已经使用了R与QGIS 的集成，并发现它是非常实用的工具。看过R工具箱的9 扩展和10的扩展后，它们似乎都只提供点聚类来演示概念验证。 R中可用的其他分析方法是否可以通过python脚本在ArcGIS Desktop中实现（例如，实现spatstat包的特定部分）？

22 arcgis-desktop  r  spatstat 

我在QGIS中创建了2个多边形。在R中使用它们，多边形将自动变为SpatialPolygonsDataFrame（SPDF）。我想将它们合并为单个SPDF（这在ArcGis中使用Tool Merge极为简单）。我确信应该有一种简单的方法来完成R中的操作，但是我找不到方法。该合并功能似乎只合并data.frames，聚合函数溶解多个多边形为一个SHP，gIntersect（由打字加入功能）返回逻辑值，而不是在所有的SPDF。 数据可在此处获取：http : //ulozto.cz/xpoo5jfL/ab-zip library(sp) library(raster) library(rgeos) library(spatstat) library(rgdal) library(maptools) setwd("C:/...") a<-readOGR(dsn=getwd(), layer="pol.a") b<- readOGR(dsn=getwd(), layer="pol.b") ab<-merge(a, b) # what tool if not "merge" to use??

22 r  spatial-analyst  merge  maptools 

此问题是从Stack Overflow 迁移而来的，因为可以在Geographic Information Systems Stack Exchange上回答。 迁移 4年前。 我正在尝试在点数据和面数据之间执行空间连接。 我的csv文件A中有指示事件空间坐标的数据，还有另一个文件shapefile B，该文件以多边形形式包含区域的边界。 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 …

21 r  spatial-join  point-in-polygon 

我试图将一个表直接从ESRI文件地理数据库读取到R中。可以在此处下载示例数据文件。该数据库包含一个点要素类（Zone9_2014_01_Broadcast）和两个链接表（Zone9_2014_01_Vessel和Zone9_2014_01_Voyage）。你可以阅读使用R中的shape文件readOGR从rgeos包： library(rgeos) library(downloader) download("https://coast.noaa.gov/htdata/CMSP/AISDataHandler/2014/01/Zone9_2014_01.zip", dest="Zone9_2014_01.zip", mode="wb") unzip("Zone9_2014_01.zip", exdir = ".") # Not Run (loads large point file) # broadcast <- readOGR(dsn = "Zone9_2014_01.gdb", layer = "Zone9_2014_01_Broadcast") 当使用ogrListLayers或时，两个链接的表也会显示ogrInfo。但是，ogrInfo给出警告： 警告消息：在ogrInfo（“ Zone9_2014_01.gdb”，layer =“ Zone9_2014_01_Vessel”）中：ogrInfo：所有功能均为NULL 而且，如果您尝试readOGR在表格上使用，则会出现错误： vessel <- readOGR(dsn = "Zone9_2014_01.gdb", layer = "Zone9_2014_01_Vessel") readOGR（dsn =“ Zone9_2014_01.gdb”，layer =“ Zone9_2014_01_Vessel”）中的错误：未找到功能另外：警告消息：在ogrInfo（dsn = dsn，layer =图层，编码=编码，use_iconv = use_iconv …

21 r  file-geodatabase  table  rgdal 

是否有用于裁剪sf映射对象的函数，类似于maptools::pruneMap(lines, xlim= c(4, 10), ylim= c(10, 15))用于SpatialPolygon或SpatialLine的函数？ 我正在考虑，st_intersection()但是可以有适当的方法。

20 r  clip  sf 

给定大量（约100万个）不均匀分布点的样本-是否可以生成包含指定最小n点数量的不规则网格（大小，但形状是否可能不规则？）？ 对于我来说，如果这样的网格的“细胞”精确地包含n个点或至少n个点，那么对我来说就不那么重要了。 我知道诸如ArcGIS中的genvecgrid或QGIS / mmgis中的Create Grid Layer之类的解决方案，但是它们都会创建常规网格，从而导致输出的单元格为空（较小的问题-我可以简单地丢弃它们）或具有点数的单元格小于n（更大的问题，因为我需要一种解决方案来聚合这些单元格，可能使用此处的一些工具？）。 我一直闲逛无济于事，并且对商业（ArcGIS和扩展）或免费（Python，PostGIS，R）解决方案都开放。

20 r  clustering  quadtree 

如何将lon-lat点转换为简单要素（sfg），然后将其放入简单要素集合（sfc）中？ 这是一个不起作用的MWE，但它是我所获得的最接近的MWE。 library(data.table) library(sf) # The DT data.table is the data I have (but 10,000s of rows, each row is a point) DT <- data.table( place=c("Finland", "Canada", "Tanzania", "Bolivia", "France"), longitude=c(27.472918, -90.476303, 34.679950, -65.691146, 4.533465), latitude=c(63.293001, 54.239631, -2.855123, -13.795272, 48.603949), crs="+proj=longlat +datum=WGS84") DT[, rowid:=1:.N] # The following two rows do …

20 r  sf 

我正在绘制(lon, lat)使用7mi的Stream API收集的推文的一些地理位置。半径。下图显示了两个具有相同数据的地图，但每个观察结果使用不同的alpha /透明度。 查看左侧的地图，我注意到地理位置大多遵循带有特定节点的一种虚构“网格”。任何人都可以帮助我了解为什么会出现这种模式？ 当然，我在坐标中确实有四舍五入，例如： "loc: 42.7388,13.1798" "loc: 42.6252,13.2948" "loc: 42.6008,13.293" "loc: 42.73,13.2028" "loc: 42.66918468,13.27893702" 但是我的问题是，既然我假设Twitter API将保证相同的精度，为什么会进行这些舍入？

19 r  geolocation  twitter 

coast<-readShapeSpatial("coastline.shp") landc<-readShapeSpatial("landcover.shp") ro<-readShapeSpatial("roads.shp") bc<-gBuffer(ro,width=100) landc$ratings=1 landc$ratings[landc$LANDUSE_ID==4]=0 上面，我选择任何具有4的类别，并在新列中将其设置为0。 在这一点上，我想命名列ratings以及为bc，它会采取0，如果它是缓冲区内，1，如果它在外面。问题是is bc是SpatialPolygons并且它不包含属性表。 显然要向SpatialPolygon对象添加列，您必须将其转换为SpatialPolygonsDataFrame，但我不知道如何。 我尝试了这个： buf_df<-as.data.frame(bc) s_po<-SpatialPolygonsDataFrame(bc,buf_df) s_po$ratings=0 但是会弹出此错误： row.names of data and Polygons IDs do not match

19 r  cartography 

我有一组栅格图像，这些图像表示这些年来的特定月份，并且我想使用shapefile绘制区域平均值的时间表。 如何从栅格中提取值并以可使用的方式将其导入R中？

19 r  spatial-statistics 

Moran的I（一种衡量空间自相关的指标）并不是一个特别可靠的统计数据（它可能对空间数据属性的偏斜分布敏感）。 有哪些更健壮的技术来测量空间自相关？我对像R这样的脚本语言中易于使用/可实现的解决方案特别感兴趣。如果解决方案适用于独特的情况/数据分布，请在答案中指定。 编辑：我正在用一些示例扩展问题（以回应对原始问题的评论/答案） 有人建议，置换技术（使用蒙特卡洛程序生成Moran's I采样分布）提供了一种可靠的解决方案。我的理解是，这种测试消除了对Moran's I分布进行任何假设的需要（假设测试统计量可以受数据集的空间结构影响），但是，我看不到置换技术如何正常地校正分布式属性数据。我提供两个示例：一个示例说明了偏斜数据对局部Moran I的统计影响，另一个示例对整体Moran I的影响-即使在置换测试下也是如此。 我将使用Zhang 等。的（2008）分析为第一个例子。在他们的论文中，他们使用置换测试（9999个模拟）显示了属性数据分布对局部Moran I的影响。我已经使用原始数据（左图）和对相同数据的对数转换（右图）在GeoDa中重现了作者针对铅（Pb）浓度（在5％置信水平）的热点结果。还显示了原始Pb和对数转换后的Pb浓度的箱线图。在这里，转换数据时，重要热点的数量几乎翻了一番。此示例表明，即使使用蒙特卡洛技术，本地统计信息对属性数据的分布也很敏感！ 第二个示例（模拟数据）演示了偏斜数据可能会对全局Moran I产生的影响，即使使用置换测试也是如此。R中的示例如下： library(spdep) library(maptools) NC <- readShapePoly(system.file("etc/shapes/sids.shp", package="spdep")[1],ID="FIPSNO", proj4string=CRS("+proj=longlat +ellps=clrk66")) rn <- sapply(slot(NC, "polygons"), function(x) slot(x, "ID")) NB <- read.gal(system.file("etc/weights/ncCR85.gal", package="spdep")[1], region.id=rn) n <- length(NB) set.seed(4956) x.norm <- rnorm(n) rho <- 0.3 # autoregressive parameter W <- nb2listw(NB) # …

19 algorithm  r  spatial-statistics 

Zillow 为美国主要城市的不同社区提供了一组shapefile。我想使用R检查某些社区中是否存在某些建筑物： library(rgeos) library(sp) library(rgdal) df <- data.frame(Latitude =c(47.591351, 47.62212,47.595152), Longitude = c(-122.332271,-122.353985,-122.331639), names = c("Safeco Field", "Key Arena", "Century Link")) coordinates(df) <- ~ Latitude + Longitude wa.map <- readOGR("ZillowNeighborhoods-WA.shp", layer="ZillowNeighborhoods-WA") sodo <- wa.map[wa.map$CITY == "Seattle" & wa.map$NAME == "Industrial District", ] 我可以毫无问题地绘图 plot(sodo) points(df$Latitude ~ df$Longitude, col = "red", …

19 r  rgdal  zillow 

我有两个多边形。一个包含字段（X，Y，Z），另一个包含土壤类型（A，B，C，D）。我想知道每个字段的哪个区域包含哪种类型的土壤。我尝试了以下方法： library(rgdal) library(rgeos) Field<-readOGR("./","Field") Soil<-readOGR("./","Soil") Results<-gIntersects(Soil,Field,byid=TRUE) rownames(Results)<-Field@data$FieldName colnames(Results)<-Soil@data$SoilType > Results A B C D Z TRUE FALSE FALSE FALSE Y FALSE TRUE TRUE FALSE X TRUE TRUE TRUE TRUE 并告诉我哪个字段包含哪种土壤类型，并取得了良好的效果。但是，如何获得该区域呢？

19 shapefile  polygon  r  intersection  rgdal 

在合并两个相邻的shapefile之后，我试图在一个公共字段上执行并集。shapefile最终在它们之间至少留有一小段空间。尝试并集时，出现以下孤立孔错误： createPolygonsComment（p）中的错误：rgeos_PolyCreateComment：孤立的孔，在索引17处找不到包含孔的多边形 我在此链接上将可复制的示例上传到Dropbox 。 这是重新创建问题的代码： #loading required packages require(sp) require(rgdal) require(maptools) require(rgeos) #load example data, set "dsn=" to your working directory or specify the path example <- readOGR(dsn=".",layer="ReproducibleExample") #Attempting a UnionSpatialPolygons based on the COUNTY field example.df <- as(example, "data.frame") countycol <- example.df$COUNTY example.diss <- unionSpatialPolygons(example, countycol) 返回值： createPolygonsComment（p）中的错误：rgeos_PolyCreateComment：孤立的孔，在索引17处找不到包含孔的多边形 尝试在此处和此处提出的修复程序： …

18 polygon  r  merge 

我的目标是通过合并某些多边形来修改现有的shapefile。 导入shapefile并使用UnionSpatialPolygons命令后，得到所需的多边形轮廓。 但是，现在这是一个SpatialPolygons对象，而不是SpatialPolygonsDataFrame，因此无法使用writeOGR将其导出到shapefile。 我该如何解决这个问题？

18 shapefile  cartography  r  ogr