タグ付けされた質問 「r」

RとQGISの統合を使用しましたが、非常に使いやすいツールであることがわかりました。9の Rツールボックス拡張と10の拡張を見てみると、どちらも概念実証を実証するためにポイントクラスタリングのみを提供しているようです。 Rで利用可能な他の解析方法をPythonスクリプトを介してArcGIS Desktopに実装できますか（たとえば、spatstatパッケージの特定の部分を実装するなど）。

22 arcgis-desktop  r  spatstat 

QGISで2つのポリゴンを作成しました。Rで使用すると、ポリゴンは自動的にSpatialPolygonsDataFrame（SPDF）になります。それらを単一のSPDFにマージしたいと思います（ArcGisではTool Mergeを使用すると非常に簡単です）。Rでそれを完了する簡単な方法があるはずですが、方法がわかりません。マージ機能は、のみdata.framesをマージするようで集計機能1つのSHP、に複数のポリゴンを溶解gIntersectないすべてSPDFで、論理値を返します（入力して機能を結合します）。 データはこちらから入手できます：http : //ulozto.cz/xpoo5jfL/ab-zip library(sp) library(raster) library(rgeos) library(spatstat) library(rgdal) library(maptools) setwd("C:/...") a<-readOGR(dsn=getwd(), layer="pol.a") b<- readOGR(dsn=getwd(), layer="pol.b") ab<-merge(a, b) # what tool if not "merge" to use??

22 r  spatial-analyst  merge  maptools 

この質問は、地理情報システムStack Exchangeで回答できるため、Stack Overflowから移行されました。 4年前に移行され ました。 ポイントデータとポリゴンデータ間の空間結合を実行しようとしています。 CSVファイルAにイベントの空間座標を示すデータがあり、ポリゴンとして領域の境界を含む別のファイル、シェープファイルBがあります。 head(A) month longitude latitude lsoa_code crime_type 1 2014-09 -1.550626 53.59740 E01007359 Anti-social behaviour 2 2014-09 -1.550626 53.59740 E01007359 Public order 3 2014-09 -1.865236 53.93678 E01010646 Anti-social behaviour head(B@data) code name altname 0 E05004934 Longfield, New Barn and Southfleet <NA> 1 E05000448 Lewisham Central …

21 r  spatial-join  point-in-polygon 

ESRIファイルジオデータベースからRに直接テーブルを読み取ろうとしています。サンプルのデータファイルは、ここからダウンロードできます。データベースには、ポイントフィーチャクラス（Zone9_2014_01_Broadcast）と2つのリンクテーブル（Zone9_2014_01_VesselおよびZone9_2014_01_Voyage）が含まれています。パッケージreadOGRからRのシェープファイルを読むことができrgeosます： library(rgeos) library(downloader) download("https://coast.noaa.gov/htdata/CMSP/AISDataHandler/2014/01/Zone9_2014_01.zip", dest="Zone9_2014_01.zip", mode="wb") unzip("Zone9_2014_01.zip", exdir = ".") # Not Run (loads large point file) # broadcast <- readOGR(dsn = "Zone9_2014_01.gdb", layer = "Zone9_2014_01_Broadcast") ogrListLayersまたはを使用すると、2つのリンクテーブルも表示されますogrInfo。ただし、ogrInfo警告が表示されます。 警告メッセージ：ogrInfo（ "Zone9_2014_01.gdb"、layer = "Zone9_2014_01_Vessel"）：ogrInfo：すべての機能がNULL またreadOGR、テーブルで使用しようとすると、エラーが発生します。 vessel <- readOGR(dsn = "Zone9_2014_01.gdb", layer = "Zone9_2014_01_Vessel") readOGR（dsn = "Zone9_2014_01.gdb"、layer = "Zone9_2014_01_Vessel"）のエラー：機能が見つかりませんさらに：警告メッセージ：ogrInfo（dsn = dsn、layer = layer、encoding = …

21 r  file-geodatabase  table  rgdal 

maptools::pruneMap(lines, xlim= c(4, 10), ylim= c(10, 15))SpatialPolygonまたはSpatialLine に使用されるような、sfマップオブジェクトを切り取る機能はありますか？ 私は検討してst_intersection()いますが、適切な方法があります。

20 r  clip  sf 

不均一に分布したポイントの大きなサンプル（最大100万個）を指定すると、指定された最小数のnポイントを含む不規則なグリッド（サイズは可能ですが、形状が不規則になる可能性もあります）を生成できますか？ そのようなグリッドのジェネレートされた「セル」に正確にn個のポイントまたは少なくともn個のポイントが含まれている場合、私にとってはそれほど重要ではありません。 ArcGISのgenvecgridやQGIS / mmgisのグリッドレイヤーの作成などのソリューションを知っていますが、それらはすべて通常のグリッドを作成し、空のセル（小さな問題-単純に破棄できます）またはポイントカウントのセルを出力します。n未満（おそらくここからいくつかのツールを使用して、これらのセルを集約するソリューションが必要になるため、より大きな問題ですか？）。 私は何の役にも立ちませんでしたが、商用（ArcGISと拡張機能）または無料（Python、PostGIS、R）の両方のソリューションにオープンです。

20 r  clustering  quadtree 

lon-latポイントを単純なフィーチャ（sfg）に変換し、単純なフィーチャコレクション（sfc）に入れるにはどうすればよいですか？ これは機能しないが、私が手に入れた最も近いMWEです。 library(data.table) library(sf) # The DT data.table is the data I have (but 10,000s of rows, each row is a point) DT <- data.table( place=c("Finland", "Canada", "Tanzania", "Bolivia", "France"), longitude=c(27.472918, -90.476303, 34.679950, -65.691146, 4.533465), latitude=c(63.293001, 54.239631, -2.855123, -13.795272, 48.603949), crs="+proj=longlat +datum=WGS84") DT[, rowid:=1:.N] # The following two rows do …

20 r  sf 

(lon, lat)Stream APIを使用して収集されたツイートのジオロケーションを7miでプロットしています。半径。以下の図は、同じデータの2つのマップを示していますが、観測ごとに異なるアルファ/透明度を使用しています。 左側の地図を見ると、ジオロケーションはほとんど特定のノードを持つ想像上の「グリッド」に沿っていることがわかりました。誰もがこのパターンが表面化する理由を理解するのに役立ちますか？ もちろん、座標には丸めがあります。たとえば： "loc: 42.7388,13.1798" "loc: 42.6252,13.2948" "loc: 42.6008,13.293" "loc: 42.73,13.2028" "loc: 42.66918468,13.27893702" しかし、私の質問は、Twitter APIが同じレベルの精度を保証すると仮定して、これらの丸めが発生する理由です。

19 r  geolocation  twitter 

coast<-readShapeSpatial("coastline.shp") landc<-readShapeSpatial("landcover.shp") ro<-readShapeSpatial("roads.shp") bc<-gBuffer(ro,width=100) landc$ratings=1 landc$ratings[landc$LANDUSE_ID==4]=0 上記では、4のカテゴリを取り上げ、新しい列に0を入力しています。 この時点で、私が指定したカラムたいratingsためだけでなくbc、それは外であれば、それはそれは、バッファ内にある場合は0を取り、1になります。問題があるということbcでSpatialPolygons、それは属性テーブルが含まれていません。 明らかにSpatialPolygonオブジェクトに列を追加するにはSpatialPolygonsDataFrame、それをに変換する必要がありますが、その方法はわかりません。 私はこれを試しました： buf_df<-as.data.frame(bc) s_po<-SpatialPolygonsDataFrame(bc,buf_df) s_po$ratings=0 しかし、このエラーはポップアップします： row.names of data and Polygons IDs do not match

19 r  cartography 

長年にわたる特定の月を表す一連のラスターイメージがあり、シェープファイルを使用してエリアの平均値のタイムラインを作成します。 ラスタから値を抽出し、それらを使用できる方法でRにインポートするにはどうすればよいですか？

19 r  spatial-statistics 

空間的自己相関の尺度であるMoran's Iは、特に堅牢な統計ではありません（空間データ属性の歪んだ分布に敏感になる可能性があります）。 空間的自己相関を測定するためのより堅牢な手法は何ですか？Rのようなスクリプト言語で容易に利用可能/実装可能なソ​​リューションに特に興味があります。ソリューションが固有の状況/データ分布に適用される場合は、回答でそれらを指定してください。 編集：いくつかの例を使って質問を拡大しています（元の質問に対するコメント/回答に応じて） 順列手法（MoranのIサンプリング分布がモンテカルロ手順を使用して生成される）が堅牢なソリューションを提供することが示唆されています。私の理解では、このようなテストは、およそいかなる仮定にする必要がなくなりますということですモーランI分布を、私はのための方法を置換技術を補正する参照に失敗し、（検定統計量は、データセットの空間構造によって影響を受ける可能性があることを考えると）が、非正常に分散属性データ。2つの例を示します。1つは、ローカルモランのI統計に対する歪んだデータの影響を示すもの、もう1つは置換テストの下でのグローバルモランのIに対するものです。 私はZhangなどを使用します。最初の例としての（2008）の分析。彼らの論文では、置換テスト（9999シミュレーション）を使用して、ローカルモランのIに対する属性データ分布の影響を示しています。GeoDaの元のデータ（左パネル）と同じデータのログ変換（右パネル）を使用して、鉛（Pb）濃度（5％信頼レベル）の著者のホットスポット結果を再現しました。元のPb濃度と対数変換されたPb濃度の箱ひげ図も表示されます。ここでは、データを変換すると、重要なホットスポットの数がほぼ2倍になります。この例は、モンテカルロ法を使用している場合でも、ローカル統計が属性データの分布に敏感であることを示しています！ 2番目の例（シミュレーションデータ）は、置換テストを使用する場合でも、歪んだデータがグローバルモランのIに与える影響を示しています。Rの例を次に示します。 library(spdep) library(maptools) NC <- readShapePoly(system.file("etc/shapes/sids.shp", package="spdep")[1],ID="FIPSNO", proj4string=CRS("+proj=longlat +ellps=clrk66")) rn <- sapply(slot(NC, "polygons"), function(x) slot(x, "ID")) NB <- read.gal(system.file("etc/weights/ncCR85.gal", package="spdep")[1], region.id=rn) n <- length(NB) set.seed(4956) x.norm <- rnorm(n) rho <- 0.3 # autoregressive parameter W <- nb2listw(NB) # Generate spatial weights # Generate autocorrelated …

19 algorithm  r  spatial-statistics 

Zillowには、米国の主要都市のさまざまな地域のシェープファイルのセットがあります。Rを使用して、特定の近隣に特定の建物が存在するかどうかを確認したかったのです。 library(rgeos) library(sp) library(rgdal) df <- data.frame(Latitude =c(47.591351, 47.62212,47.595152), Longitude = c(-122.332271,-122.353985,-122.331639), names = c("Safeco Field", "Key Arena", "Century Link")) coordinates(df) <- ~ Latitude + Longitude wa.map <- readOGR("ZillowNeighborhoods-WA.shp", layer="ZillowNeighborhoods-WA") sodo <- wa.map[wa.map$CITY == "Seattle" & wa.map$NAME == "Industrial District", ] 問題なくプロットできます plot(sodo) points(df$Latitude ~ df$Longitude, col = "red", cex …

19 r  rgdal  zillow 

2つのポリゴンがあります。1つにはフィールド（X、Y、Z）が含まれ、もう1つには土壌タイプ（A、B、C、D）が含まれます。すべてのフィールドのどの領域にどのタイプの土壌が含まれているかを知りたい。私は次を試しました： library(rgdal) library(rgeos) Field<-readOGR("./","Field") Soil<-readOGR("./","Soil") Results<-gIntersects(Soil,Field,byid=TRUE) rownames(Results)<-Field@data$FieldName colnames(Results)<-Soil@data$SoilType > Results A B C D Z TRUE FALSE FALSE FALSE Y FALSE TRUE TRUE FALSE X TRUE TRUE TRUE TRUE どのフィールドにどの土壌タイプが含まれているかを教えてくれて、良い結果を達成しました。ただし、代わりにどのように領域を取得しますか？

19 shapefile  polygon  r  intersection  rgdal 

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： …

18 polygon  r  merge 

私の目標は、特定のポリゴンをマージして既存のシェープファイルを修正することです。 シェープファイルをインポートし、UnionSpatialPolygonsコマンドを使用した後、必要なポリゴンアウトラインを取得します。 ただし、これはSpatialPolygonsオブジェクトであり、SpatialPolygonsDataFrameではないため、writeOGRを使用してシェープファイルにエクスポートすることはできません。 この問題を回避するにはどうすればよいですか？

18 shapefile  cartography  r  ogr