Überlagern eines räumlichen Polygons mit einem Gitter und Prüfen, in welchen Gitterelementen sich spezifische Koordinaten befinden, mit R [closed]

Wie kann man R verwenden, um

1. Teilen eines Shapefiles in 200-Meter-Quadrate / Unterpolygone,
2. Zeichnen Sie dieses Raster (inkl. ID-Nummern für jedes Quadrat) über die Originalkarte unten und
3. Auswerten, in welchem ​​Quadrat sich bestimmte geografische Koordinaten befinden .

Ich bin ein Anfänger in GIS und dies ist vielleicht eine grundlegende Frage, aber ich habe kein Tutorial dazu in R gefunden.

Bisher habe ich ein Shapefile von NYC geladen und einige beispielhafte geografische Koordinaten aufgezeichnet.

Ich suche ein Beispiel (R-Code), wie das mit den Daten unten geht.

# 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)

# Define coordinates 
points_of_interest <- data.frame(y=c(919500, 959500, 1019500, 1049500, 1029500, 989500), 
                 x =c(130600, 150600, 180600, 198000, 248000, 218000),
                 id  =c("A"), stringsAsFactors=F)

# Plot coordinates
points(points_of_interest$y, points_of_interest$x, pch=19, col="red")

Hier ist ein Beispiel mit einem SpatialGridObjekt:

### read shapefile
library("rgdal")
shp <- readOGR("nybb_13a", "nybb")

proj4string(shp)  # units us-ft
# [1] "+proj=lcc +lat_1=40.66666666666666 +lat_2=41.03333333333333 
# +lat_0=40.16666666666666 +lon_0=-74 +x_0=300000 +y_0=0 +datum=NAD83
# +units=us-ft +no_defs +ellps=GRS80 +towgs84=0,0,0"

### define coordinates and convert to SpatialPointsDataFrame
poi <- data.frame(x=c(919500, 959500, 1019500, 1049500, 1029500, 989500),
                  y=c(130600, 150600, 180600, 198000, 248000, 218000),
                  id="A", stringsAsFactors=F)
coordinates(poi) <- ~ x + y
proj4string(poi) <- proj4string(shp)

### define SpatialGrid object
bb <- bbox(shp)
cs <- c(3.28084, 3.28084)*6000  # cell size 6km x 6km (for illustration)
                                # 1 ft = 3.28084 m
cc <- bb[, 1] + (cs/2)  # cell offset
cd <- ceiling(diff(t(bb))/cs)  # number of cells per direction
grd <- GridTopology(cellcentre.offset=cc, cellsize=cs, cells.dim=cd)
grd
# cellcentre.offset 923018 129964
# cellsize           19685  19685
# cells.dim              8      8

sp_grd <- SpatialGridDataFrame(grd,
                               data=data.frame(id=1:prod(cd)),
                               proj4string=CRS(proj4string(shp)))
summary(sp_grd)
# Object of class SpatialGridDataFrame
# Coordinates:
#      min     max
# x 913175 1070655
# y 120122  277602
# Is projected: TRUE
# ...

Jetzt können Sie die implementierte overMethode -method verwenden, um die Zellen-IDs abzurufen:

over(poi, sp_grd)
#   id
# 1 57
# 2 51
# 3 38
# 4 39
# 5 14
# 6 28

So zeichnen Sie das Shapefile und das Raster mit den Zellen-IDs:

library("lattice")
spplot(sp_grd, "id",
       panel = function(...) {
         panel.gridplot(..., border="black")
         sp.polygons(shp)
         sp.points(poi, cex=1.5)
         panel.text(...)
       })

oder ohne Farbe / Farbschlüssel:

library("lattice")
spplot(sp_grd, "id", colorkey=FALSE,
       panel = function(...) {
         panel.gridplot(..., border="black", col.regions="white")
         sp.polygons(shp)
         sp.points(poi, cex=1.5)
         panel.text(..., col="red")
       })

Der in der Frage angegebene New York-Datensatz steht nicht mehr zum Download zur Verfügung. Ich verwende den nc-Datensatz aus dem sf-Paket, um eine Lösung mit dem sf-Paket zu demonstrieren:

library(sf)
library(ggplot2)

# read nc polygon data and transform to UTM 
nc <- st_read(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf')) %>%
  st_transform(32617)

# random sample of 5 points
pts <- st_sample(nc, size = 5) %>% st_sf

# create 50km grid - here you can substitute 200 for 50000
grid_50 <- st_make_grid(nc, cellsize = c(50000, 50000)) %>% 
  st_sf(grid_id = 1:length(.))

# create labels for each grid_id
grid_lab <- st_centroid(grid_50) %>% cbind(st_coordinates(.))

# view the sampled points, polygons and grid
ggplot() +
  geom_sf(data = nc, fill = 'white', lwd = 0.05) +
  geom_sf(data = pts, color = 'red', size = 1.7) + 
  geom_sf(data = grid_50, fill = 'transparent', lwd = 0.3) +
  geom_text(data = grid_lab, aes(x = X, y = Y, label = grid_id), size = 2) +
  coord_sf(datum = NA)  +
  labs(x = "") +
  labs(y = "")

# which grid square is each point in?
pts %>% st_join(grid_50, join = st_intersects) %>% as.data.frame

#>   grid_id                 geometry
#> 1      55 POINT (359040.7 3925435)
#> 2      96   POINT (717024 4007464)
#> 3      91 POINT (478906.6 4037308)
#> 4      40 POINT (449671.6 3901418)
#> 5      30 POINT (808971.4 3830231)

Wenn Sie sich das R-Rasterpaket nicht angesehen haben, verfügt es über Tools zum Konvertieren in / aus Vektor-GIS-Objekten, sodass Sie a) ein Raster (Raster) mit 200 x 200 m Zellen erstellen und b) es in eine Gruppe von Polygonen mit konvertieren können eine logische ID irgendeiner Art. Von dort aus würde ich mir das sp-Paket ansehen, um beim Schneiden der Punkte und des Polygonrasters zu helfen. Diese http://cran.r-project.org/web/packages/sp/vignettes/over.pdf Seite könnte ein guter Anfang sein. Wenn Sie durch die sp-Paketdokumente wandern, können Sie möglicherweise mit der SpatialGrid-Klasse beginnen und den Raster-Teil einfach vollständig überspringen.

Das "GIS-Universum" ist komplex und hat viele Standards, denen Ihre Daten entsprechen müssen. Alle "GIS-Tools" arbeiten nach GIS-Standards zusammen . Alle "seriösen GIS-Daten" von heute (2014) werden in einer Datenbank gespeichert .

Die beste Möglichkeit, R in einem GIS-Kontext mit anderen FOSS- Tools zu verwenden, ist die Einbettung in SQL. Die besten Tools sind PostgreSQL 9.X (siehe PL / R ) und PostGIS .

Du antwortest:

• So importieren / exportieren Sie Formdateien: Verwenden Sie shp2pgsqlundpgsql2shp .
• Um „aufzuteilen eine Formdatei in 200 Metern Quadrate / Subpolygone“: siehe ST_SnapToGrid(), ST_AsRaster()etc. Wir müssen besser verstehen , Ihre Bedürfnisse in ein „Rezept“ zum Ausdruck bringen.
• Sie sagen, dass "geografische Koordinaten gefunden werden müssen" .. vielleicht ST_Centroid()von den Quadraten (?) ... Sie können "mehr mathematisch" ausdrücken, damit ich verstehe.

... Möglicherweise benötigen Sie keine Rasterkonvertierung, sondern nur eine Matrix von Punkten mit Regurlar-Abtastung.

Ein primitiver Weg ist die Verwendung von R ohne PL / R in einem üblichen externen Compiler: Konvertieren Sie nur Ihre Polygone und exportieren Sie sie als Form oder als WKT (siehe ST_AsText). Konvertieren Sie dann Daten mit awk oder einem anderen Filter in das R-Format.