用 R 对 SpatialPolygonsDataFrame 中重叠多边形的属性值求和

Question

我有一个包含许多部分重叠的 SpatialPolygons 的形状文件。这些多边形属于杀真菌剂在田间的应用，每个多边形都有一个相关的施用率作为属性。

我想要获得的是在考虑重叠区域的情况下更正 AsApplied 地图，这意味着如果两个（或更多）多边形重叠，则应将速率求和并合并。

以下示例代码创建了一个 SpatialPolygonsDataFrame 来简化问题：

library(raster)
library(sp)

p<-SpatialPolygons(list(Polygons(list(Polygon(cbind(c(1,4,4,3,3,1,1),c(1,1,3,3,4,4,1)),hole = F)), "1_ "),
                    Polygons(list(Polygon(cbind(c(3,4,4,3,3),c(3,3,4,4,3)),hole = F)), "1_2"),
                    Polygons(list(Polygon(cbind(c(3,4,4,3,3),c(3,3,4,4,3)),hole = F)), "2_1"),
                    Polygons(list(Polygon(cbind(c(4,4,5,5,3,3,4),c(4,3,3,5,5,4,4)),hole = F)),"2_")))

pid <- sapply(slot(p, "polygons"), function(x) slot(x, "ID"))
p.df <- data.frame( ID=1:length(p), row.names = pid) 
p <- SpatialPolygonsDataFrame(p, p.df)
p$Rate <- c(100, 100, 100, 100)
crs(p) <- "+proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0"
plot(p)

您可以从四个部分重叠的多边形中看到两个正方形。每个多边形的相关比率为 100。 我想要的是三个多边形。两个不重叠的应该有 100 的比率，两个重叠的应该连接到一个值为 200 的多边形。

我已经尝试过栅格包的联合或相交功能，但只能获得多边形重叠的信息，而不能获得求和和合并的信息。此外，我正在明确寻求 R 中的解决方案。

非常感谢任何解决此问题的帮助。

更新： 下面提供的 RobertH 提供的解决方案适用于我的简单示例。已经非常感谢了！

但是，当切换到我的真实用例时，我会遇到以下错误和警告：

Error in if (is.numeric(i) && i < 0) { : 
  missing value where TRUE/FALSE needed
In addition: Warning messages:
1: In RGEOSUnaryPredFunc(spgeom, byid, "rgeos_isvalid") :
  Too few points in geometry component at or near point 8.3634020800000002 50.056772690000003
...

此处上传了一个示例形状文件：（已过时）

任何想法如何处理这个问题？

更新 #2 使用当前的开发版本 2.5-10 确实修复了 RGEOSUnaryPredFunc 中的警告。但是，如果多边形仅重叠很少，我仍然会收到错误：

Error in if (is.numeric(i) && i < 0) { : 
  missing value where TRUE/FALSE needed

在此处上传了发生这种情况的示例形状文件：http://www.share-online.biz/dl/O4ZIVH8OBW。更精确的字段如下所示：

Image of polygon example 2

标记为红色的两个多边形会导致错误，如果删除两个多边形之一，则联合工作正常。

非常感谢您的大力帮助！

Answer 1

我想你确实是union。它合并并识别重叠的多边形。有了它，你可以总结费率。

# example data
library(raster)
p1 <- cbind(c(1,4,4,1),c(1,1,4,4))
p2 <- cbind(c(3,5,5,3),c(3,3,5,5))
p <- spPolygons(p1, p2, crs="+proj=longlat +datum=WGS84", 
                        attr=data.frame(ID=1:2, Rate =c(50,100)))

#data.frame(p)
#  ID Rate
#1  1   50
#2  2  100

第一次使用联合

x <- union(p)
ud <- data.frame(x)
ud$count <- NULL

对贡献多边形的比率求和

udRate <- t( t(ud) * p$Rate )
x$Rate <- rowSums(udRate)
data.frame(x)

#  ID.1 ID.2 count Rate
#1    1    0     1   50
#2    0    1     1  100
#3    1    1     2  150