Rを使用してポリゴン内のポイント数をカウントしていますか？

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同じCRS（緯度と経度）を共有する2つのクラスがあります。

bolognaQuartieriMap：SpatialPolygonDataFrame都市のボロートのデータが含まれています。
crashPoints：SpatialPointsDataFrame事故のデータが含まれています。

彼らはよく使用してプロットされます：

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

必要なのはcrashPoints、構成する各ポリゴンのポイント数（）を取得することbolognaQuartieriMapです。使用するよう提案されましたover()が、成功しませんでした。

r sp

— ジョルジョ・スペディカート
ソース

21

再現可能な例やエラーメッセージを提供しなかったので、次のコードスニペットで始められるかどうかを確認してください。

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)

プロット

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

— rcs
ソース

1

私は本当に本当にそして本当にこの答えに本当に感謝しています。私の賛成票をたくさんありがとう。

— Danny Hern、

2

別の選択肢を残したい。パッケージでを使用poly.counts()してタスクを実行できGISToolsます。rcsのサンプルデータを使用すると、次のことができます。関数を見ると、関数がとして記述されていることがわかりますcolSums(gContains(polys, pts, byid = TRUE))。したがって、パッケージとgContains()でそのまま使用できます。rgeoscolSums()

library(GISTools)

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

または

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

そして結果は：

#              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

— ジャズロ
ソース

これは確かに非常に役に立ちました。しかし、私は、多角形の点の数に基づいてchoroplethをプロットしたいとのトラブルの結果を保存することだ

— qpisqp

2

sfパッケージを使用して同じことを達成できます。以下の再現可能なコメント付きコードを確認してください。パッケージsfは、空間オブジェクトを単純な機能オブジェクトとして処理するために使用されます。この回答では、パッケージrasterはダウンロードのポリゴンデータとdplyr、最後のデータ変換用のパッケージにのみ使用されます。

# 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]

— グスマン
ソース