如何在R的sf包中查找區域級幾何圖形

我想使用sf和plotly包繪制地理空間地圖。但是，我沒有國家級資料，只有地區級資料（亞洲、歐洲、拉丁美洲等）。這是我將要處理的資料集的模型，我正在尋找一種查找經度、緯度和幾何形狀的方法。我打算先在Excel中收集所有資料，然后將它們移動到R分析

我已經查找了幾個包/資料集，例如rnaturalearth、maps::map等，但我找不到正確的緯度/經度/坐標或區域的幾何形狀。我在哪里可以找到它們？提前致謝

uj5u.com熱心網友回復：

在這里，您對您的問題有一些想法：

1. 由于不確定您需要如何定義每個區域（國家的區域分類有很多可能性），也許您應該首先將世界上的每個國家映射到您認為它所屬的區域。之后，您只需將相應區域加入每個國家/地區即可。
2. 在 excel 中存盤幾何圖形不是一個好的選擇（欄位長度、正在使用什么 crs 等）。存盤空間物件的更好選擇是.gpkg格式。

請在此處找到如何生成您提到的資料集。

我將在這里使用聯合國的地理區域分類。這在countrycode包裝上可用，所以基本上我將每個 ISO-3 國家代碼映射到相應的區域。之后，我按地區對國家進行分組，這樣我就可以按地區擁有一個幾何圖形。最后，我提取邊界框并將它們附加到資料集：

library(giscoR)
library(countrycode)
library(sf)

world <- gisco_get_countries()

# Add the subregion

world$region <- countrycode(world$ISO3_CODE,
                                origin = "iso3c",
                                destination = "un.regionsub.name")

#> Warning in countrycode_convert(sourcevar = sourcevar, origin = origin, destination = dest, : Some values were not matched unambiguously: ATA, CPT, XA, XB, XC, XD, XE, XF, XG, XH, XI, XL, XM, XN, XO, XU, XV

unique(world$region)
#>  [1] "Latin America and the Caribbean" "Polynesia"                      
#>  [3] "Western Europe"                  NA                               
#>  [5] "Southern Europe"                 "Western Asia"                   
#>  [7] "Southern Asia"                   "Sub-Saharan Africa"             
#>  [9] "Australia and New Zealand"       "Eastern Europe"                 
#> [11] "Northern America"                "South-eastern Asia"             
#> [13] "Eastern Asia"                    "Micronesia"                     
#> [15] "Northern Europe"                 "Melanesia"                      
#> [17] "Central Asia"                    "Northern Africa"


# Group regions
library(dplyr)
library(ggplot2)


subworld <- world %>% 
  group_by(region) %>%
  # Mock the data field
  summarise(data=n())

ggplot(subworld)  
  geom_sf(aes(fill=region))

# Create final table
bbox <- lapply(st_geometry(subworld), st_bbox) %>%
  bind_rows() %>% 
  mutate(across(where(is.numeric), as.double))


# Final dataset

end <- subworld %>% bind_cols(bbox) %>%
  select(region, data, xmin, xmax, ymin, ymax)

head(end)
#> Simple feature collection with 6 features and 6 fields
#> Geometry type: MULTIPOLYGON
#> Dimension:     XY
#> Bounding box:  xmin: -180 ymin: -59.51912 xmax: 180 ymax: 81.85799
#> Geodetic CRS:  WGS 84
#> # A tibble: 6 x 7
#>   region               data   xmin   xmax  ymin   ymax                  geometry
#>   <chr>               <int>  <dbl>  <dbl> <dbl>  <dbl>        <MULTIPOLYGON [°]>
#> 1 Australia and New ~     6 -178.  179.   -53.2 -9.21  (((143.5617 -13.77157, 1~
#> 2 Central Asia            5   46.6  87.3   35.2 55.4   (((50.3399 45.05235, 50.~
#> 3 Eastern Asia            7   73.6 146.    18.2 53.5   (((120.8954 22.336, 120.~
#> 4 Eastern Europe         10 -180   180.    41.2 81.9   (((68.7333 76.49168, 68.~
#> 5 Latin America and ~    48 -118.    3.43 -59.5 32.7   (((-64.01772 -54.74885, ~
#> 6 Melanesia               5 -180   180.   -22.7 -0.826 (((178.2331 -17.34448, 1~

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