Verbinden Sie räumliche Punktdaten mit Polygonen in R

Ich versuche, eine räumliche Verknüpfung zwischen Punktdaten und Polygondaten durchzuführen.

Ich habe Daten, die die räumlichen Koordinaten eines Ereignisses in meiner CSV-Datei A angeben, und eine andere Datei, Shapefile B, die die Grenzen eines Bereichs als Polygone enthält.

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    <NA>
1 E05000448                   Lewisham Central    <NA>
2 E05003149                            Hawcoat    <NA>

Ich möchte die Verbrechensdaten A mit meinem Shapefile B verknüpfen, um die in meinem Bereich A aufgetretenen Verbrechensereignisse abzubilden. Leider kann ich keine Attributverknüpfung durchführen, codeda sich der Code in A auf andere Einheiten als der Code in B bezieht.

Ich habe eine Reihe von Tutorials und Beiträgen gelesen, konnte aber keine Antwort finden. Ich habe es versucht:

joined = over(A, B)

und overlay, aber habe nicht erreicht, was ich wollte.

Gibt es eine Möglichkeit, diesen Join direkt auszuführen, oder wäre eine Zwischentransformation von A in ein anderes Format erforderlich?

Konzeptionell möchte ich die Punkte von A auswählen, die in die codeBereiche von B fallen (ähnlich wie "Verbinden basierend auf der räumlichen Position in ArcGIS").

Hatte jemand dieses Problem und löste es?

Die point.in.poly-Funktion im spaciousEco-Paket gibt ein SpatialPointsDataFrame-Objekt der Punkte zurück, die ein sp-Polygonobjekt schneiden, und fügt optional die Polygonattribute hinzu.

Fügen Sie zunächst die erforderlichen Pakete hinzu und erstellen Sie einige Beispieldaten.

require(spatialEco)
require(sp)
data(meuse)
coordinates(meuse) = ~x+y
sr1=Polygons(list(Polygon(cbind(c(180114, 180553, 181127, 181477, 181294, 181007, 180409,
  180162, 180114), c(332349, 332057, 332342, 333250, 333558, 333676,
  332618, 332413, 332349)))),'1')
sr2=Polygons(list(Polygon(cbind(c(180042, 180545, 180553, 180314, 179955, 179142, 179437,
  179524, 179979, 180042), c(332373, 332026, 331426, 330889, 330683,
  331133, 331623, 332152, 332357, 332373)))),'2')
sr3=Polygons(list(Polygon(cbind(c(179110, 179907, 180433, 180712, 180752, 180329, 179875,
  179668, 179572, 179269, 178879, 178600, 178544, 179046, 179110),
  c(331086, 330620, 330494, 330265, 330075, 330233, 330336, 330004,
  329783, 329665, 329720, 329933, 330478, 331062, 331086)))),'3')
sr4=Polygons(list(Polygon(cbind(c(180304, 180403,179632,179420,180304),
  c(332791, 333204, 333635, 333058, 332791)))),'4')
sr=SpatialPolygons(list(sr1,sr2,sr3,sr4))
srdf=SpatialPolygonsDataFrame(sr, data.frame(row.names=c('1','2','3','4'), PIDS=1:4, y=runif(4)))

Lassen Sie uns nun einen kurzen Blick auf die Daten werfen und sie plotten.

head(srdf@data)  # polygons
head(meuse@data) # points
plot(srdf)
points(meuse, pch=20)

Schließlich können wir die Punkte mit den Polygonen schneiden. Das Ergebnis ist ein SpatialPointsDataFrame-Objekt mit in diesem Fall zwei zusätzlichen Attributen (PIDS, y), die in den srdf-Polygondaten enthalten waren.

  pts.poly <- point.in.poly(meuse, srdf)
    head(pts.poly@data)

Wenn die Polygondaten keine eindeutige Identifizierungsspalte enthalten, können Sie problemlos eine hinzufügen.

srdf@data$poly.ids <- 1:nrow(srdf) 

Sobald wir die Schnittpunkte und Polygone haben, können wir die Punkte unter Verwendung der eindeutigen Polygon-IDs aggregieren, die ein Attribut in den Polygondaten waren.

# Number of points in each polygon
tapply(pts.poly@data$lead, pts.poly@data$PIDS, FUN=length)

# Mean lead in each polygon
tapply(pts.poly@data$lead, pts.poly@data$PIDS, FUN=mean)

over()from package spkann etwas verwirrend sein, funktioniert aber gut. Ich gehe davon aus, dass Sie "A" bereits räumlich gemacht haben mit coordinates(A) <- ~longitude+latitude:

# Overlay points and extract just the code column: 
a.data <- over(A, B[,"code"])

Anstelle eines Punkt-Raumobjekts erhalten Sie einfach einen Datenrahmen mit derselben Nummer. Zeilen als A und eine einzelne Variable "Code" von jedem sich überschneidenden Polygon von B.

# Add that data back to A:
A$bcode <- a.data$code

Hier ist eine Dplyr-ähnliche Lösung:

library(spdplyr)

ukcounties <- geojsonio::geojson_read("data/Westminster_Parliamentary_Constituencies_December_2018_UK_BGC/uk_country.geojson",
                                      what = "sp")
pop <- read_excel("data/SAPE20DT7-mid-2017-parlicon-syoa-estimates-unformatted.xls",sheet = "data")
pop <- janitor::clean_names(pop)

ukcounties_pop <- ukcounties %>% inner_join(pop, by = c("pcon18nm" = "pcon11nm"))

Die Bevölkerungsdaten stammen von: https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/populationandmigration/populationestimates/datasets/parliamentaryconstituencymidyearpopulationestimates

Ich musste die Formdateien, die von heruntergeladen wurden, in geoJson konvertieren: https://geoportal.statistics.gov.uk/datasets/westminster-parliamentary-constituencies-december-2018-uk-bgc/data?page=1

Sie können dies tun, indem Sie:

uk_constituencies <- readOGR("data/Westminster_Parliamentary_Constituencies_December_2018_UK_BGC/Westminster_Parliamentary_Constituencies_December_2018_UK_BGC.shp")
uk_constituencies # this is in tmerc format. we need to convert it to WGS84 required by geoJson format.

# First Convert to Longitude / Latitude with WGS84 Coordinate System
wgs84 = '+proj=longlat +datum=WGS84'
uk_constituencies_trans <- spTransform(uk_constituencies, CRS(wgs84))

# Convert from Spatial Dataframe to GeoJSON
uk_constituencies_json <- geojson_json(uk_constituencies_trans)

# Save as GeoJSON file on the file system.
geojson_write(uk_constituencies_json, file = "data/Westminster_Parliamentary_Constituencies_December_2018_UK_BGC/uk_country.geojson")

#read back in:
ukcounties <- geojsonio::geojson_read("data/Westminster_Parliamentary_Constituencies_December_2018_UK_BGC/uk_country.geojson",
                                      what = "sp")