Rの孤立した穴の修正

2つの隣接するシェープファイルをマージした後、共通フィールドでユニオンを実行しようとしています。シェープファイルは、それらの間に少なくとも1つの薄いスライバーで終わります。ユニオンを試行すると、次の孤立したホールエラーが発生します。

createPolygonsComment（p）のエラー：rgeos_PolyCreateComment：孤立した穴、インデックス17の穴に含まれるポリゴンが見つかりません

このリンクで Dropboxに再現可能な例をアップロードしました。

問題を再現するコードは次のとおりです。

#loading required packages
require(sp)    
require(rgdal)
require(maptools)
require(rgeos)

#load example data, set "dsn=" to your working directory or specify the path
example <- readOGR(dsn=".",layer="ReproducibleExample")

#Attempting a UnionSpatialPolygons based on the COUNTY field
example.df <- as(example, "data.frame")
countycol <- example.df$COUNTY
example.diss <- unionSpatialPolygons(example, countycol)

戻り値：

createPolygonsComment（p）のエラー：rgeos_PolyCreateComment：孤立した穴、インデックス17の穴に含まれるポリゴンが見つかりません

こことここで提案されている修正を試してください：

slot(example, "polygons") <- lapply(slot(example, "polygons"), checkPolygonsHoles)

これは、ユニオンの試行と同じエラーを返しますが、インデックス番号が異なります。

rgeos_PolyCreateComment：孤立した穴、インデックス30の穴に含まれるポリゴンが見つかりません

Roger Bivandの役立つチュートリアルで提案されている修正を試してみる

fix <- slot(example, "polygons")
fixa <- lapply(fix, checkPolygonsHoles)

インデックス30で上記と同じエラーを返します。

他の人がこの問題をこことここで提起しており、上記の解決策はいくつかのケースで機能するように見えますが、他のケースは解決されません。1人のユーザーはQGISを使用して問題に対処し、もう1人のユーザーは3つのアイテムのうち2つを修正しましたが、最終的なアイテムの解決策はありませんでした。

このコードが時々機能しているにもかかわらず、人々は引き続き問題を抱えているようです。誰かがR内で解決策を見つけましたか？

ArcGISで「ジオメトリの修復」ツールを実行し、問題を修正しましたが、Rに修正が必要なようです。

私は、添付データに幾何学の問題を解析してきた、それだけではなく、持っていないようだorphaned holesが、またgeometry validity issues。orphaned holeが何らかの理由でジオメトリの有効性の問題であることは事実ですが、孤立したホールの場合、単純な警告の代わりにエラーが発生するため、rgeosは同じ方法でそれを処理しません。あなたが示すように、それらは多角形の穴をチェックするためのヒントですが、孤立した穴を修正するために適用されたときに常に成功するとは限りません。

だから、しましょう：

1. データをクリーンアップします（ユニオンのようなジオプロセシングを行う場合に必要です）

2. ユニオンプロセスでクリーンデータを使用する

1.ジオメトリのクリーニング Rでジオメトリを修正するのは難しい場合があるため、オブジェクトのクリーニングを容易にするための実験的なRパッケージ（https://github.com/eblondel/cleangeoを参照）を作成しようとしましたsp（現在は多角形）。パッケージは次の方法でインストールできます。

require(devtools)
install_github("eblondel/cleangeo")
require(cleangeo)

まず、ソースデータのジオメトリの問題を確認しておくとよいでしょう。このために、次を実行できます（データが大きいため、時間がかかることがあります）：

#get a report of geometry validity & issues for a sp spatial object
report <- clgeo_CollectionReport(sp)
summary <- clgeo_SummaryReport(report)
issues <- report[report$valid == FALSE,]

これにより、データに2種類の問題があることがわかります：orphaned holesとgeometry validity issues。両方の（孤立したホールだけでなく）unionプロセスが失敗する可能性が高いため、可能であれば自動化された方法でデータを事前にクリーニングする必要があります。高速再生のために、以下の最初のサンプルコードは、疑わしいとタグ付けされた機能のサブセットのみを取得します（元のデータのインデックス= 9002の最新の機能を除く-これに関する下のメモを参照）

#get suspicious features (indexes)
nv <- clgeo_SuspiciousFeatures(report)
mysp <- sp[nv[-14],]

#try to clean data
mysp.clean <- clgeo_Clean(mysp, print.log = TRUE)

#check if they are still errors
report.clean <- clgeo_CollectionReport(mysp.clean)
summary.clean <- clgeo_SummaryReport(report.clean)

場合はclgeo_Cleanうまく仕事をして、あなたは今、すべてのジオメトリが有効な取得する必要があります。これを完全なデータセットに適用できます（機能インデックス= 9002を除く）

#try to clean data
mysp <- sp[-9002,]
mysp.clean <- clgeo_Clean(mysp, print.log = TRUE)

#check if they are still errors
report.clean <- clgeo_CollectionReport(mysp.clean)
summary.clean <- clgeo_SummaryReport(report.clean)

2.ユニオンプロセス次に 、unionこのデータセットで機能するかどうかを見てみましょう。

#Attempting a UnionSpatialPolygons based on the COUNTY field
mysp.df <- as(mysp, "data.frame")
countycol <- mysp.df$COUNTY
mysp.diss <- unionSpatialPolygons(mysp.clean, countycol)

注：前述のように、1つの機能（インデックス= 9002）を削除しました。それをプロットplot(sp[9002,])すると、この機能は非常に（非常に）複雑であることがわかります。穴のチェックに時間がかかりすぎたため、サンプルから除外しました。データの読み取りにreadShapePoly（from maptools）を使用して同じ問題が発生するかどうかを見てみましょう...

3.データを読み取るためにreadShapePolyとreadOGRに切り替えます（更新）

readOGRシェープファイルを読み取るために使用できる唯一の関数ではありません。パッケージreadShapePolyから使用することもできmaptoolsます。通常は、最初のものよりもパフォーマンスが高くなります。

require(maptools)
mysp <- readShapePoly("ReproducibleExample.shp")

より速く実行することは別として：

• に基づいて上記のコードを使用する場合clgeo_CollectionReport、孤立した穴の問題はありませんが、ジオメトリの問題はあります。

• を使用したジオメトリのクリーニングclgeo_Cleanも正常に実行され、フィーチャインデックス9002で動けなくなりました

• そして...組合のプロセスは機能します。

以下のプロット結果を参照してください。

#plot the result
plot(mysp, border= "lightgray")
plot(mysp.diss, border="red", add = TRUE)

結論：好むmaptoolsをあなたのシェープファイルのデータを読み、使用することを検討するcleangeoを任意のジオプロセシングする前にデータをきれいにします。

Rで私のために働き続ける便利な解決策は、ゼロ幅のバッファを適用することです：

#loading required packages
require(sp)    
require(rgdal)
require(maptools)
require(rgeos)

#load example data, set "dsn=" to your working directory or specify the path
example <- readOGR(dsn=".",layer="ReproducibleExample")

#project your data (I'm using California Albers here) and apply a zero-width buffer
example <- spTransform(example, CRS("+init=epsg:3310"))
example <- gBuffer(example, byid = T, width = 0)

#Attempting a UnionSpatialPolygons based on the COUNTY field
example.df <- as(example, "data.frame")
countycol <- example.df$COUNTY
example.diss <- unionSpatialPolygons(example, countycol)

unionSpatialPolygonsはこのデータセットではしばらく時間がかかりますが、うまく機能しているようです。