बहुभुज में R का उपयोग करते हुए अंकों की गिनती?

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मेरे पास एक ही CRS (अक्षांश और देशांतर) साझा करने वाली दो कक्षाएं हैं:

bolognaQuartieriMap: एक SpatialPolygonDataFrameशहर बोरो डेटा युक्त।
crashPoints: SpatialPointsDataFrameदुर्घटनाओं का एक डेटा।

वे अच्छी तरह से प्लॉट किए जाते हैं:

plot(bolognaQuartieriMap)
title("Crash per quartiere")
plot(crashPoints, col="red",add=TRUE)

crashPointsप्रत्येक बहुभुज में बनने वाले अंकों की संख्या प्राप्त करने के लिए मुझे जो कुछ चाहिए वह है bolognaQuartieriMap। मुझे उपयोग करने का सुझाव दिया गया था over()लेकिन मैं सफल नहीं हुआ।

r sp

— जियोर्जियो स्पेडाटो
स्रोत

21

चूँकि आपने एक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य उदाहरण और न ही एक त्रुटि संदेश प्रदान नहीं किया है, देखें कि क्या यह कोड स्निपेट आपके द्वारा शुरू किया गया है:

library("raster")
library("sp")

x <- getData('GADM', country='ITA', level=1)
class(x)
# [1] "SpatialPolygonsDataFrame"
# attr(,"package")
# [1] "sp"

set.seed(1)
# sample random points
p <- spsample(x, n=300, type="random")
p <- SpatialPointsDataFrame(p, data.frame(id=1:300))

proj4string(x)
# [1] " +proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs +towgs84=0,0,0"
proj4string(p)
# [1] " +proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs +towgs84=0,0,0"

plot(x)
plot(p, col="red" , add=TRUE)

भूखंड

res <- over(p, x)
table(res$NAME_1) # count points
#               Abruzzo                Apulia            Basilicata
#                    11                    20                     9
#              Calabria              Campania        Emilia-Romagna
#                    16                     8                    25
# Friuli-Venezia Giulia                 Lazio               Liguria
#                     7                    14                     7
#             Lombardia                Marche                Molise
#                    22                     4                     3
#              Piemonte              Sardegna                Sicily
#                    35                    18                    21
#               Toscana   Trentino-Alto Adige                Umbria
#                    33                    15                     6
#         Valle d'Aosta                Veneto
#                     4                    22

— आरसीएस
स्रोत

1

मैं वास्तव में वास्तव में और वास्तव में फिर से इस उत्तर की सराहना करता हूं। कृपया मेरा उत्थान, एक हजारों धन्यवाद।

— डैनी हर्न

2

मैं एक और विकल्प छोड़ना चाहता हूं। आप पैकेज poly.counts()में उपयोग करके कार्य को प्राप्त कर सकते हैं GISTools। Rcs द्वारा नमूना डेटा का उपयोग करके, आप निम्न कार्य कर सकते हैं। यदि आप फ़ंक्शन को देखेंगे, तो आपको पता चलेगा कि फ़ंक्शन के रूप में लिखा गया है colSums(gContains(polys, pts, byid = TRUE))। तो, आप सिर्फ पैकेज gContains()में उपयोग कर सकते हैं rgeosऔर colSums()।

library(GISTools)

poly.counts(p, x) -> res
setNames(res, x@data$NAME_1)

या

colSums(gContains(x, p, byid = TRUE)) -> res
setNames(res, x@data$NAME_1)

और परिणाम है:

#              Abruzzo                Apulia            Basilicata 
#                   11                    20                     9 
#             Calabria              Campania        Emilia-Romagna 
#                   16                     8                    25 
#Friuli-Venezia Giulia                 Lazio               Liguria 
#                    7                    14                     7 
#            Lombardia                Marche                Molise 
#                   22                     4                     3 
#             Piemonte              Sardegna                Sicily 
#                   35                    18                    21 
#              Toscana   Trentino-Alto Adige                Umbria 
#                   33                    15                     6 
#        Valle d'Aosta                Veneto 
#                    4                    22

— jazzurro
स्रोत

यह वास्तव में बहुत मददगार था। लेकिन मुझे परिणाम बचाने में परेशानी हो रही है क्योंकि मैं बहुभुज में अंकों की संख्या के आधार पर एक कोरोप्लेथ की साजिश करना चाहूंगा

— qpisqp

2

आप sfपैकेज का उपयोग करके इसे प्राप्त कर सकते हैं । नीचे दिए गए प्रतिलिपि और टिप्पणी कोड की जाँच करें। पैकेज sfका उपयोग स्थानिक वस्तुओं को साधारण सुविधाओं की वस्तुओं के रूप में संभालने के लिए किया जाता है। इस उत्तर में पैकेज rasterका उपयोग केवल डाउनलोड उदाहरण बहुभुज डेटा और dplyrअंत में डेटा परिवर्तन के लिए पैकेज के लिए किया जाता है।

# Load libraries ----------------------------------------------------------

library(raster)
library(sf)
library(dplyr)

# Get sample data ---------------------------------------------------------

# Get polygon
polygon <- getData('GADM', country='URY', level = 1)[,1] # Download polygon of country admin level 1 
polygon <- st_as_sf(polygon) # convert to sf object
colnames(polygon) <- c("id_polygons", "geometry") # change colnames
polygon$id_polygons <- paste0("poly_", LETTERS[1:19]) #  change polygon ID

# Get sample random poins from polygon bbox
set.seed(4)
bbox <- st_as_sfc(st_bbox(polygon))
points <- st_sample(x = bbox, size = 100, type = "random")
points <- st_as_sf(data.frame(id_points = as.character(1:100)), points) # add points ID

# Plot data ---------------------------------------------------------------

# Plot polygon + points
plot(polygon, graticule = st_crs(4326), key.pos = 1)
plot(points, pch = 19, col = "black", add = TRUE)

# Intersection between polygon and points ---------------------------------

intersection <- st_intersection(x = polygon, y = points)

# Plot intersection
plot(polygon, graticule = st_crs(4326), key.pos = 1)
plot(intersection[1], col = "black", pch = 19, add = TRUE)

# View result
table(intersection$id_polygons) # using table

# using dplyr
int_result <- intersection %>% 
  group_by(id_polygons) %>% 
  count()

as.data.frame(int_result)[,-3]

— Guzmán
स्रोत