sp::overヘルプから：
x = "SpatialPoints", y = "SpatialPolygons" returns a numeric
vector of length equal to the number of points; the number is
the index (number) of the polygon of ‘y’ in which a point
falls; NA denotes the point does not fall in a polygon; if a
point falls in multiple polygons, the last polygon is
recorded.
に変換するSpatialPolygonsDataFrameとSpatialPolygons、インデックスのベクトルが返され、ポイントをサブセット化できますNA：
> over(pts,as(ply,"SpatialPolygons"))
[1] NA 1 1 NA 1 1 NA NA 1 1 1 NA NA 1 1 1 1 1 NA NA NA 1 NA 1 NA
[26] 1 1 1 NA NA NA NA NA 1 1 NA NA NA 1 1 1 NA 1 1 1 NA NA NA 1 1
[51] 1 NA NA NA 1 NA 1 NA 1 NA NA 1 NA 1 1 NA 1 1 NA 1 NA 1 1 1 1
[76] 1 1 1 1 1 NA NA NA 1 NA 1 NA NA NA NA 1 1 NA 1 NA NA 1 1 1 NA
> nrow(pts)
[1] 100
> pts = pts[!is.na(over(pts,as(ply,"SpatialPolygons"))),]
> nrow(pts)
[1] 54
> head(pts@data)
var1 var2
2 0.04001092 v
3 0.58108350 v
5 0.85682609 q
6 0.13683264 y
9 0.13968804 m
10 0.97144627 o
>
疑わしい人のために、変換オーバーヘッドが問題ではないという証拠を以下に示します。
2つの機能-最初にJeffrey Evansの方法、次に元の方法、次にハッキングされた変換、次にgIntersectsJosh O'Brienの回答に基づいたバージョン：
evans <- function(pts,ply){
prid <- over(pts,ply)
ptid <- na.omit(prid)
pt.poly <- pts[as.numeric(as.character(row.names(ptid))),]
return(pt.poly)
}
rowlings <- function(pts,ply){
return(pts[!is.na(over(pts,as(ply,"SpatialPolygons"))),])
}
rowlings2 <- function(pts,ply){
class(ply) <- "SpatialPolygons"
return(pts[!is.na(over(pts,ply)),])
}
obrien <- function(pts,ply){
pts[apply(gIntersects(columbus,pts,byid=TRUE),1,sum)==1,]
}
実世界の例では、columbusデータセットにランダムなポイントを散らばらせています。
require(spdep)
example(columbus)
pts=data.frame(
x=runif(100,5,12),
y=runif(100,10,15),
z=sample(letters,100,TRUE))
coordinates(pts)=~x+y
いいね
plot(columbus)
points(pts)
関数が同じことを行っていることを確認します。
> identical(evans(pts,columbus),rowlings(pts,columbus))
[1] TRUE
そして、ベンチマークのために500回実行します。
> system.time({for(i in 1:500){evans(pts,columbus)}})
user system elapsed
7.661 0.600 8.474
> system.time({for(i in 1:500){rowlings(pts,columbus)}})
user system elapsed
6.528 0.284 6.933
> system.time({for(i in 1:500){rowlings2(pts,columbus)}})
user system elapsed
5.952 0.600 7.222
> system.time({for(i in 1:500){obrien(pts,columbus)}})
user system elapsed
4.752 0.004 4.781
私の直感によれば、それは大きなオーバーヘッドではありません。実際、すべての行インデックスを文字に変換して戻す、またはna.omitを実行して欠損値を取得するよりもオーバーヘッドが少ないかもしれません。偶然evans関数の別の故障モードにつながる...
ポリゴンデータフレームの行がすべてNA（完全に有効）である場合、SpatialPolygonsDataFrameそのポリゴンのポイントのオーバーレイは、すべてNAのs を含む出力データフレームを生成し、それevans()はドロップされます。
> columbus@data[1,]=rep(NA,20)
> columbus@data[5,]=rep(NA,20)
> columbus@data[17,]=rep(NA,20)
> columbus@data[15,]=rep(NA,20)
> set.seed(123)
> pts=data.frame(x=runif(100,5,12),y=runif(100,10,15),z=sample(letters,100,TRUE))
> coordinates(pts)=~x+y
> identical(evans(pts,columbus),rowlings(pts,columbus))
[1] FALSE
> dim(evans(pts,columbus))
[1] 27 1
> dim(rowlings(pts,columbus))
[1] 28 1
>
ただしgIntersects、CコードではなくRで交差をチェックするためにマトリックスをスイープする必要がある場合でも、高速です。prepared geometry空間インデックスを作成するGEOS のスキルに疑いがあります-ええ、prepared=FALSEそれは少し長く、約5.5秒かかります。
インデックスまたはポイントを直接返す機能がないことに驚いています。splancs20年前に書いたとき、ポイントインポリゴン関数には両方がありました...