Моментальний просторовий багатокутник без використання файлу форми у R

Отже, звичайний спосіб, коли ми читаємо файл форми у R через пакет maptools, наприклад:

sfdata <- readShapeSpatial("/path/to/my/shapefile.shp", proj4string=CRS("+proj=longlat"))

Однак у мене є випадок використання, коли я не маю shapefile.shp, але натомість у мене є ряд координат багатокутника

16.484375 59.736328125,17.4951171875 55.1220703125,24.74609375 55.0341796875,22.5927734375 61.142578125,16.484375 59.736328125

та її відповідна проекція

coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 

Як я "інстанціюю" sfdata (який буде "об'єктом багатокутника") безпосередньо з цих даних? .

Спочатку отримайте координати в матрицю з двома стовпцями:

> xym
         [,1]     [,2]
[1,] 16.48438 59.73633
[2,] 17.49512 55.12207
[3,] 24.74609 55.03418
[4,] 22.59277 61.14258
[5,] 16.48438 59.73633

Потім створіть Полігон, оберніть його в об’єкт Полігони, а потім оберніть його в об’єкт SpatialPolygons:

> library(sp)
> p = Polygon(xym)
> ps = Polygons(list(p),1)
> sps = SpatialPolygons(list(ps))

Причина такого рівня складності полягає в тому, що Полігон - це просте кільце, об'єктом "Полігонів" може бути кілька кілець з ідентифікатором (тут встановлено 1) (так, як одна особливість у ГІС), а просторові полігони можуть мати CRS . О, я, мабуть, мушу його встановити:

> proj4string(sps) = CRS("+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0")

Якщо ви хочете перетворити його на SpatialPolygonsDataFrame (саме це і є у нас із ReadShapeSpatial, коли файл форми є багатокутниками), виконайте такі дії:

> data = data.frame(f=99.9)
> spdf = SpatialPolygonsDataFrame(sps,data)
> spdf

даючи це:

> summary(spdf)
Object of class SpatialPolygonsDataFrame
Coordinates:
       min      max
x 16.48438 24.74609
y 55.03418 61.14258
Is projected: FALSE 
proj4string :
[+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0]
Data attributes:
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
   99.9    99.9    99.9    99.9    99.9    99.9 

Щоб виконати відмінну відповідь Spacedman на випадок, коли ваші дані містять кілька полігонів, ось код, використовуючи dplyr:

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(sp)
## use data from ggplot2:::geom_polygon example:
positions <- data.frame(id = rep(factor(c("1.1", "2.1", "1.2", "2.2", "1.3", "2.3")), each = 4),
                    x = c(2, 1, 1.1, 2.2, 1, 0, 0.3, 1.1, 2.2, 1.1, 1.2, 2.5, 1.1, 0.3,
                          0.5, 1.2, 2.5, 1.2, 1.3, 2.7, 1.2, 0.5, 0.6, 1.3),
                    y = c(-0.5, 0, 1, 0.5, 0, 0.5, 1.5, 1, 0.5, 1, 2.1, 1.7, 1, 1.5,
                          2.2, 2.1, 1.7, 2.1, 3.2, 2.8, 2.1, 2.2, 3.3, 3.2)) %>% as.tbl


df_to_spp <- positions %>%
  group_by(id) %>%
  do(poly=select(., x, y) %>%Polygon()) %>%
  rowwise() %>%
  do(polys=Polygons(list(.$poly),.$id)) %>%
  {SpatialPolygons(.$polys)}

## plot it
plot(df_to_spp)

Для задоволення ви можете порівняти сюжет, отриманий з ggplot2використанням початкового фрейму даних:

ggplot(positions) + 
  geom_polygon(aes(x=x, y=y, group=id), colour="black", fill=NA)

Зауважте, що наведений вище код передбачає, що у вас є лише один поліогн на ідентифікатор. Якщо деякі ідентифікатори мали роз'єднані багатокутники, я думаю, слід додати ще один стовпець у набір даних, спочатку group_byсуб-ідентифікатор, а потім використовувати group_by(upper-id)замістьrowwise

Той самий код за допомогою purrr::mapфункції:

df_to_spp <- positions %>%
  nest(-id) %>%
  mutate(Poly=purrr::map(data, ~select(., x, y)  %>% Polygon()),
         polys=map2(Poly, id, ~Polygons(list(.x),.y))) %>%
  {SpatialPolygons(.$polys)}