Questions tagged «spatial»


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Criteria SpatialRestrictions.IsWithinDistance NHibernate.Spatial
有没有人实现这个,或者知道实现这个困难/是否有任何指针? public static SpatialRelationCriterion IsWithinDistance(string propertyName, object anotherGeometry, double distance) { // TODO: Implement throw new NotImplementedException(); } 来自NHibernate.Spatial.Criterion.SpatialRestrictions 我可以在hql中使用“ where NHSP.Distance(PROPERTY,:point)”。但是要将此查询与我现有的条件查询结合在一起。 目前,我正在创建一个粗糙的多边形,并使用 criteria.Add(SpatialRestrictions.Intersects("PROPERTY", myPolygon)); 编辑 通过在SpatialRelationCriterion上重载构造函数,并添加新的SpatialRelation.Distance,获得了一个原型工作。 public static SpatialRelationCriterion IsWithinDistance(string propertyName, object anotherGeometry, double distance) { return new SpatialRelationCriterion(propertyName, SpatialRelation.Distance, anotherGeometry, distance); } 在SpatialRelationCriterion中添加了一个新字段 private readonly double? distance; public …

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通过R中的属性将SpatialPolygonsDataFrame子集化(即删除多边形)的简单方法
我想简单地基于@data数据框中的相应属性值从SpatialPolygonsDataFrame对象中删除一些多边形,以便我可以绘制一个简化的/细分的shapefile。到目前为止,我还没有找到一种方法来做到这一点。 例如,假设我要从此世界shapefile中删除所有面积小于30000的多边形。我该怎么做? 或者,类似地,我该如何删除Antartica? require(maptools) getinfo.shape("TM_WORLD_BORDERS_SIMPL-0.3.shp") # Shapefile type: Polygon, (5), # of Shapes: 246 world.map <- readShapeSpatial("TM_WORLD_BORDERS_SIMPL-0.3.shp") class(world.map) # [1] "SpatialPolygonsDataFrame" # attr(,"package") # [1] "sp" head(world.map@data) # FIPS ISO2 ISO3 UN NAME AREA POP2005 REGION SUBREGION LON LAT # 0 AC AG ATG 28 Antigua and Barbuda 44 83039 …
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R中GIS地图的自动标签放置
我正在R中使用sf软件包(和相关软件包)读取shapefile,并ggplot2(和朋友)进行绘图,从而制作GIS地图。效果很好,但是我找不到方法(自动/编程)为河流和道路等要素创建标签位置。这些特征通常是线串,形状不规则。参见所附图片,例如来自wikimedia的图片。 该ggrepel软件包可以自动标记点,效果很好,但是对于不是离散纬度/经度点的其他地理特征来说,这没有多大意义。 我可以想象通过在每个功能上单独放置单独的文本标签来做到这一点,但是我正在寻找更自动化的方法(如果可能)。我意识到这样的自动化不是一个小问题,但是它已经得到了解决(ArcGIS显然可以通过名为maplex的扩展来做到这一点,但是我无权使用该软件,因此我想继续R(如果可能)。 有人知道这样做的方法吗? MWE在这里: #MWE Linestring labeling library(tidyverse) library(sf) library(ggrepel) set.seed(120) #pick a county from the built-in North Carolina dataset BuncombeCounty <- st_read(system.file("shapes/", package="maptools"), "sids") %>% filter(NAME == "Buncombe") #pick 4 random points in that county pts_sf <- data.frame( x = seq(-82.3, -82.7, by=-0.1) %>% sample(4), y = seq(35.5, …
9 r  gis  spatial  sf  ggrepel 
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