【发布时间】:2023-03-29 00:14:01
【问题描述】:
我想获取具有重叠多边形的空间层并对其进行转换,以便创建没有任何重叠的层,并将重叠多边形的属性聚合为列表或总和(将根据字段和分析目标)。基于这些帖子https://github.com/r-spatial/sf/issues/1230,summarise attributes from sf::st_intersection() where geometries overlaps 我认为我应该能够使用 st_intersection() 与单个输入一起使用时创建的 origins 字段来执行此操作。
带有一些虚拟数据的示例:
set.seed(123)
p1 = st_cast(st_sfc(st_multipoint(cbind(runif(10),runif(10)))),"POINT")
b1 =st_buffer(p1, .15)
b1d = data.frame(id=1:10, class=rep(c("high", "low"), times=5), value= rep(c(10,5),times=5))
b1d$geometry = b1
b1d = st_as_sf(b1d)
b1d_intersect <- st_intersection(b1d)%>%
mutate(id_int=seq(from=1, to=nrow(.), by=1)) %>%
st_collection_extract()
ggplot(b1d)+geom_sf(aes(fill=class), alpha=0.5)
ggplot(b1d_intersect)+geom_sf(aes(fill=class), alpha=0.5)
在我想要的输出中,每个多边形的属性会加剧重叠的属性值,例如:
b1d_intersect_values <- b1d_intersect %>%
group_by(rownames(.)) %>%
summarise(Class_List=paste0(class, collapse = "; "), value_sum=sum(value))
但这实际上是通过使用 origins 字段链接回原始 b1d 层来实现的?我觉得我需要在那里的某个地方使用 map()。
我也尝试使用 st_join 来解决它,但这并不完全正确,因为它为 n.overlaps=1 的多边形分配多个类,而且似乎比使用索引需要更长的时间当应用于大型数据集时,因为它需要使用 st_join 进行额外的空间处理步骤。
b1d_intersect_values_2 <- st_join(b1d_intersect, b1d) %>%
group_by(id_int, n.overlaps) %>%
summarise(class_list=paste0((class.y),collapse="; "), value_sum=sum(value.y))
任何关于如何进行的建议将不胜感激。
【问题讨论】: