在R里面根据shp文件进行点的抠图

[toc]

在R中根据shapefile进行点的抠取

当我们有一个图层文件时候,然后再放些采样点在该图层上,发现,某些采样点落在地图的外面,如下图所示。如果用Arcgis操作,很容易把外围的点抹去,保留图层内的点,那么如果在R里面,实现该操作呢。


image.png

本篇文章,主要介绍在R中实现根据shp文件进行地图点的抠取。

数据准备

首先我们利用广西,云南为案例,随机生成一些散在的点。然后将点的df_point转成SpatialPointsDataFrame格式;同样云南地图也转成SpatialPointsDataFrame格式(我这里是用sf读取,如果用SpatialPointsDataFrame读取,则不用转换),记住这里需要设置地图的投影格式为"+proj=longlat +ellps=WGS84"

# point data
set.seed(124)
df_point=tibble(x=rnorm(100,101,2.3),
                y=rnorm(100,24,2.3))
# shapefile
Yun= read_sf("https://geo.datav.aliyun.com/areas_v2/bound/530000.json")%>%
  st_transform(., 4326)  

# plot
ggplot()+
  geom_sf(data=Yun,fill=NA,size=0.2)+
  geom_point(data = df_point,aes(x,y))

抠取操作

主要借助于point.in.poly函数对两个SpatialPointsDataFrame对象进行操作。这样一来就可以了。

#### 根据shp文件进行抠图
library(rgdal)
spg = df_point 
# 1)point change to SpatialPixelsDataFrame
coordinates(spg) = ~ x + y
proj4string(spg) =  CRS("+proj=longlat +ellps=WGS84")
# 2)SHP change to SpatialPixelsDataFrame
Yun_shp = as(Yun, 'Spatial')
proj4string(Yun_shp) =  CRS("+proj=longlat +ellps=WGS84")

library(spatialEco)
library(ggspatial)
# 3) intersect points in polygon
df_overlap_sp = point.in.poly(spg, Yun_shp)

# convert to data frame, keeping your data
df_overlap = as.data.frame(df_overlap_sp) %>% na.omit() 

#plot
ggplot()+
  geom_sf(data=Yun,fill=NA,size=0.2)+
  geom_point(data=df_overlap,aes(coords.x1,coords.x2))

# change to sf
df_sf = st_as_sf(df_overlap,coords = c("coords.x1","coords.x2")) %>% 
  st_set_crs(4326)

ggplot()+
  geom_sf(data=Yun,fill=NA,size=0.2)+
  geom_sf(data=df_sf,fill=NA,size=0.2)




image.png
image.png
library(ncdf4)
library(rgdal)
library(gdalUtils)
library(raster)
library(rasterVis)
library(sf)
library(exactextractr)
library(tidyverse)

rm(list = ls())
filter=dplyr::filter
select=dplyr::select

set.seed(124)
df_point=tibble(x=rnorm(10,101,2.3),
                y=rnorm(10,24,2.3))
# shapefile
Yun= read_sf("https://geo.datav.aliyun.com/areas_v2/bound/530000_full.json")%>%
  st_transform(., 4326)  

# plot
ggplot()+
  geom_sf(data=Yun,fill=NA,size=0.2)+
  geom_point(data = df_point,aes(x,y))


#### 根据shp文件进行抠图
library(rgdal)
spg = df_point 
# 1)point change to SpatialPixelsDataFrame
coordinates(spg) = ~ x + y
proj4string(spg) =  CRS("+proj=longlat +ellps=WGS84")
# 2)SHP change to SpatialPixelsDataFrame
Yun_shp = as(Yun, 'Spatial')
proj4string(Yun_shp) =  CRS("+proj=longlat +ellps=WGS84")

library(spatialEco)
library(ggspatial)
# 3) intersect points in polygon
df_overlap_sp = point.in.poly(spg, Yun_shp)

# convert to data frame, keeping your data
df_overlap = as.data.frame(df_overlap_sp) %>% na.omit() 

#plot
ggplot()+
  geom_sf(data=Yun,fill=NA,size=0.2)+
  geom_point(data=df_overlap,aes(coords.x1,coords.x2))

# change to sf
df_sf = st_as_sf(df_overlap,coords = c("coords.x1","coords.x2")) %>% 
  st_set_crs(4326)

ggplot()+
  geom_sf(data=Yun,fill=NA,size=0.2)+
  geom_sf(data=df_sf,fill=NA,size=0.2)


df=Yun %>% select(adcode,name,subFeatureIndex,geometry) %>% 
  mutate(val=ifelse(subFeatureIndex %in% c(df_overlap$subFeatureIndex),1,0))


ggplot()+
  geom_sf(data=df,fill=NA,size=0.2)


library(raster)
shape = as(df, 'Spatial')
proj4string(Yun_shp) =  CRS("+proj=longlat +ellps=WGS84")

r = raster(shape, res=0.05)    
shape_r = rasterize(shape, r, "val")
plot(shape_r)
plot(shape,add=T)

参考

point.in.poly (spatialEco) returns non-intersecting points

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 219,539评论 6 508
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,594评论 3 396
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 165,871评论 0 356
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,963评论 1 295
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,984评论 6 393
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,763评论 1 307
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,468评论 3 420
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,357评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,850评论 1 317
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 38,002评论 3 338
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,144评论 1 351
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,823评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,483评论 3 331
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 32,026评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,150评论 1 272
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,415评论 3 373
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 45,092评论 2 355

推荐阅读更多精彩内容