使用 over(), R 加入 SpatialPointsDataFrame 和 SpatialLinesDataFrame

Question

我被一些看起来应该很简单的东西所困扰。抱歉，我是在 R 中使用空间数据的新手。

我正在尝试将城市数据映射到世界海岸线的地图上。我从自然地球数据集 (https://www.naturalearthdata.com/downloads/) 1:110m 数据中获取了海岸线并生成了空间线数据框：

coast_rough_sldf
class       : SpatialLinesDataFrame 
features    : 134 
extent      : -180, 180, -85.60904, 83.64513  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
variables   : 3
names       : scalerank, featurecla, min_zoom 
min values  :         0,  Coastline,      0.0 
max values  :         1,    Country,      1.5 

我还有一个城市数据集，其中的一个样本如下所示：

city_coast <- data.frame(Latitude = c(-34.60842, -34.47083, -34.55848, -34.76200, -34.79658, -34.66850), 
              Longitude = c(-58.37316, -58.52861, -58.73540, -58.21130, -58.27601, -58.72825), 
              Name1 = c("Buenos Aires", "San Isidro", "San Miguel", "Berazategui", "Florencio Varela", "Merlo"), 
              distance = c(7970.091,  5313.518, 26156.700, 11670.274, 18409.738, 33880.259))
city_coast

Latitude Longitude            Name1  distance
1 -34.60842 -58.37316     Buenos Aires  7970.091
2 -34.47083 -58.52861       San Isidro  5313.518
3 -34.55848 -58.73540       San Miguel 26156.700
4 -34.76200 -58.21130      Berazategui 11670.274
5 -34.79658 -58.27601 Florencio Varela 18409.738
6 -34.66850 -58.72825            Merlo 33880.259

然后我成功创建了空间点数据框：

city_spdf <- SpatialPointsDataFrame(coords = select(city_coast, c("Longitude", "Latitude")),
                                    proj4string = CRS("+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84"),
                                    data = select(city_coast, c("Name1", "distance")))

city_spdf

class       : SpatialPointsDataFrame 
features    : 6 
extent      : -58.7354, -58.2113, -34.79658, -34.47083  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
variables   : 2
names       :       Name1,  distance 
min values  : Berazategui,  5313.518 
max values  :  San Miguel, 33880.259 

现在我想加入 city_spdf 和 Coast_sldf，这样我就可以使用 tmap 绘制它们。看教程似乎我应该使用 over()：

city_coast_shp <- over(coast_rough_sldf, city_spdf)

city_coast_shp

Name1 distance
1  <NA>       NA

这显然是错误的。切换对象的顺序会改变一些事情，但仍然没有给我我需要的东西。

谁能告诉我这个 over 函数我有什么不对劲的地方吗？我看到的每个示例都只是让人们加入两个空间对象。抱歉，如果我遗漏了一些非常简单的东西。

Answer 1

就像@elmuertefurioso 在 cmets 中指出的那样，我认为这不能按您的预期工作的一个原因是几何类型的混淆。

由于coastline 数据是线，而不是像tmap 中的data(World) 这样的多边形，因此您在使用cities（即点）进行的计算和比较时会受到一些限制。

以sf方式读入数据：

library(sf)

# downloaded from https://www.naturalearthdata.com/http//www.naturalearthdata.com/download/110m/physical/ne_110m_coastline.zip
coastline <- read_sf("~/Downloads/ne_110m_coastline/ne_110m_coastline.shp")

cities <- data.frame(
  Latitude = c(-34.60842, -34.47083, -34.55848, -34.76200, -34.79658, -34.66850), 
  Longitude = c(-58.37316, -58.52861, -58.73540, -58.21130, -58.27601, -58.72825), 
  Name1 = c("Buenos Aires", "San Isidro", "San Miguel", "Berazategui", "Florencio Varela", "Merlo"), 
  distance = c(7970.091,  5313.518, 26156.700, 11670.274, 18409.738, 33880.259)
  )

为了在sf 对象之间进行任何比较，它们必须具有相同的坐标参考系。因此，当我们在cities 中阅读时，我们会将 CRS 设置为 coastline 的 CRS。

cities <- st_as_sf(
  cities,
  coords = c("Longitude", "Latitude"), # must be x, y order
  crs = st_crs(coastline) # must be equivilant between objects
  )

现在您可以使用st_{comparison}() 系列函数进行比较。

函数over() 及其对应的sf st_intersects() 可以在一组点和多边形上工作，但我们这里没有。我们可以使用距离函数，如 st_nearest_feature() 与点和线，从 coastline 获取每个城市的最接近几何形状。

st_nearest_feature(cities, coastline)

它返回coastlines 中最近几何图形的行索引，这对于这里的所有城市来说都是相同的，因为它们都在阿根廷。函数中的顺序很重要，因为它定义了要问的问题如果我们将其翻转为 st_nearest_feature(coastline, cities)，它将返回 coastline 中每个几何图形的最近城市，因此返回将有 134 个元素。

也就是说，您实际上不需要进行任何连接或比较即可将您的观点集中在同一个 tmap 上。

library(tmap)

tmap_mode("view")

tm_shape(coastline) +
  tm_lines() +
tm_shape(cities) +
  tm_bubbles("distance")

我不是tmap 用户，但我只是放大了这个屏幕截图以显示它的工作原理。