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將緩沖區與向量相交以提取資訊

2022-11-11 05:40:11 前端設計

這是我第一次嘗試在 R 中進行 GIS 分析，所以希望我到目前為止所做的事情和我的問題是有道理的。

我在英國有一個點資料框，我已將其轉換為 sf 物件并計算每個點周圍的 250m 緩沖區。我也有一些土地覆寫矢量資料，我也將其轉換為 sf 物件。土地覆寫資料分為土地覆寫型別。

我想計算在每個 250m 緩沖區內發現的不同土地覆寫型別的百分比。我已經設法獲得了我認為是每個緩沖區的矢量資料，但我不確定如何從每個緩沖區中提取資訊（即每種土地覆寫型別的面積/比例）。

這是我到目前為止所得到的：

XY資料如下

require(rgdal)
library(mapview)
library(sf)

sites <- structure(list(plot = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 
11L, 12L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 
23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 
36L, 37L, 38L, 39L, 40L, 40L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 46L, 
47L, 48L, 49L, 50L, 51L, 52L, 53L, 54L, 55L, 55L, 56L, 57L, 58L, 
59L, 60L, 61L, 62L, 63L, 64L, 65L, 66L, 67L, 68L, 69L, 70L, 71L, 
72L, 73L, 74L, 75L, 76L, 77L, 78L, 79L, 80L, 81L, 82L, 83L, 84L, 
85L, 86L, 87L, 88L, 89L, 90L, 91L, 92L, 93L, 94L, 95L, 96L, 97L, 
98L, 99L, 100L, 101L, 102L, 103L, 104L, 105L, 106L, 107L, 108L, 
109L, 110L, 111L, 112L, 113L, 114L, 115L, 116L, 117L, 118L, 119L, 
120L, 171L, 172L, 173L, 174L, 175L, 176L, 177L, 178L, 179L, 180L, 
181L, 182L, 183L, 184L, 185L, 186L, 187L, 188L, 189L, 190L), 
    gridref = c("ST7498436114", "ST7492436114", "ST7486436114", 
    "ST7528433234", "ST7516436174", "ST7498436174", "ST7522433294", 
    "ST7468435994", "ST7516436054", "ST7504436054", "ST7498436054", 
    "ST7576432994", "ST7576533004", "ST7492436054", "ST7486436054", 
    "ST7480436054", "ST7522436114", "ST7474435934", "ST7468435934", 
    "ST7570433114", "ST7504435994", "ST7582432874", "ST7498435994", 
    "ST7576432874", "ST7492435994", "ST7570432874", "ST7486435994", 
    "ST7480435994", "ST7474435994", "ST7564435094", "ST7558435094", 
    "ST7546432934", "ST7420435514", "ST7420435574", "ST7426435694", 
    "ST7576432814", "ST7426435754", "ST7420435754", "ST7426435814", 
    "ST7486435025", "ST7612432874", "ST7607132839", "ST7588435034", 
    "ST7582435034", "ST7576435034", "ST7522435034", "ST7498435034", 
    "ST7582432754", "ST7581632758", "ST7576435094", "ST7570435094", 
    "ST7570432754", "ST7516434914", "ST7564432754", "ST7510434914", 
    "ST7489834968", "ST7594434974", "ST7594432694", "ST7597532791", 
    "ST7588434974", "ST7528434974", "ST7522434974", "ST7504434974", 
    "ST7606434854", "ST7546434854", "ST7552432694", "ST7540434854", 
    "ST7522434854", "ST7492434854", "ST7600434914", "ST7540434914", 
    "ST7618432694", "ST7534434914", "ST7558434734", "ST7552434734", 
    "ST7504434734", "ST7498434734", "ST7576432574", "ST7606434794", 
    "ST7564432574", "ST7558434794", "ST7546434794", "ST7496634827", 
    "ST7618432634", "ST7630434494", "ST7624434554", "ST7522434554", 
    "ST7516434554", "ST7618434614", "ST7618434674", "ST7612434674", 
    "ST7564434734", "ST7648434314", "ST7648434374", "ST7570432454", 
    "ST7642434374", "ST7642434434", "ST7636434434", "ST7636434494", 
    "ST7576432394", "ST7522433714", "ST7588432274", "ST7516433774", 
    "ST7522433594", "ST7540433534", "ST7546433474", "ST7534433474", 
    "ST7528433474", "ST7492436174", "ST7522436234", "ST7486436234", 
    "ST7534433354", "ST7480436234", "ST7498436294", "ST7516433354", 
    "ST7492436294", "ST7486436294", "ST7516436114", "ST7504436114", 
    "ST7492433834", "ST7498433894", "ST7504433714", "ST7504433474", 
    "ST7576432634", "ST7527336046", "ST7533436050", "ST7496835930", 
    "ST7491135929", "ST7536336131", "ST7532436239", "ST7546033412", 
    "ST7533433668", "ST7546733054", "ST7546033171", "ST7460735809", 
    "ST7455135810", "ST7492533597", "ST7516133894", "ST7611032751", 
    "ST7599532629", "ST7563133004", "ST7558533053", "ST7594132635", 
    "ST7600032936"), lon = c(-2.35882798600066, -2.35968529791987, 
    -2.36054260970957, -2.35434318476877, -2.35626020256111, 
    -2.35883216905146, -2.35520415532218, -2.36310607872696, 
    -2.35625189650525, -2.35796650101658, -2.35882380307907, 
    -2.34747232387985, -2.34745871838488, -2.35968110501236, 
    -2.36053840681614, -2.36139570849011, -2.35539873703486, 
    -2.36224456469475, -2.36310184613728, -2.34833723210959, 
    -2.35796232820981, -2.3466074559054, -2.35881962028668, -2.34746423080273, 
    -2.35967691223436, -2.34832100557515, -2.36053420405253, 
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    -2.35018546484601, -2.35175219973381, -2.36992990937229, 
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    -2.36908990589506, -2.36994715632925, -2.36909420798293, 
    -2.36046634739346, -2.34232357955569, -2.34307806730496, 
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    -2.3587527131752, -2.34659938326637, -2.34671388643665, -2.34761403365783, 
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    -2.34916964776812, -2.357030127205, -2.35997665493164, -2.34503455939921, 
    -2.3448818567799, -2.34444568960825, -2.3458916836673, -2.35446291945093, 
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    -2.35531176136585, -2.35959727405167, -2.34417342420112, 
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    -2.33728113125349, -2.34829261396095, -2.33813815683999, 
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    -2.35540702337447, -2.3605510158859, -2.35349458523648, -2.36140834751853, 
    -2.35884053554068, -2.35606514581882, -2.35969787741951, 
    -2.36055521916881, -2.35625604946904, -2.35797067395225, 
    -2.35952605843373, -2.35867330390757, -2.35780385700866, 
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    -2.35182550302169, -2.3641931796262, -2.36499336018916, -2.35949523507335, 
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    -2.34937223011837, -2.35003243626169, -2.34492074441706, 
    -2.34409838966173), lat = c(51.1237571019443, 51.123754466421, 
    51.1237518246133, 51.0978735338664, 51.1243044830452, 51.1242966140316, 
    51.0984104468623, 51.1226648376649, 51.123225458519, 51.1232202189951, 
    51.1232175898066, 51.0957360604064, 51.0958260221032, 51.1232149543339, 
    51.1232123125767, 51.1232096645353, 51.1237675811927, 51.1221279861883, 
    51.12212532568, 51.0968125396748, 51.1226807067568, 51.0946595744632, 
    51.1226780776186, 51.0946570295548, 51.1226754421963, 51.0946544783684, 
    51.1226728004898, 51.122670152499, 51.1226674982241, 51.1146139554378, 
    51.1146113898789, 51.0951837260487, 51.1183272329659, 51.1188667448915, 
    51.1199484791649, 51.0941175140535, 51.1204879909912, 51.1204852803661, 
    51.1210275027673, 51.1139596733116, 51.0946722048351, 51.0943552673697, 
    51.1140846411133, 51.1140821007327, 51.1140795540699, 51.1140563514, 
    51.1140458757624, 51.0935805433128, 51.0936161720752, 51.1146190677084, 
    51.1146165147143, 51.0935754474132, 51.1129747154744, 51.0935728900467, 
    51.1129720998063, 51.1134486332581, 51.1135476613768, 51.0930460983536, 
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    51.1135089910009, 51.1124736826157, 51.1124481860401, 51.0930282410747, 
    51.1124456018318, 51.1124378115152, 51.1124247020154, 51.1130106752108, 
    51.1129851153262, 51.0930561644051, 51.1129825247864, 51.1113743081748, 
    51.1113717366288, 51.1113509381199, 51.1113483100386, 51.0919594515448, 
    51.1119341685333, 51.091954343383, 51.111913821918, 51.1119086724458, 
    51.1121837658749, 51.0925166484142, 51.1092466189503, 51.1097836374543, 
    51.1097402440333, 51.109737634947, 51.1103206495309, 51.1108601638605, 
    51.1108576551798, 51.111376873439, 51.1076355248773, 51.1081750396969, 
    51.0908778691438, 51.1081725626614, 51.1087120773832, 51.1087095940192, 
    51.1092491086431, 51.0903409041346, 51.1021870483868, 51.0892669548417, 
    51.1027239542518, 51.1011080196316, 51.1005762922147, 51.1000393606328, 
    51.1000341882122, 51.1000315925832, 51.1242939784578, 51.1248466057182, 
    51.1248308485354, 51.0989551588552, 51.1248282003419, 51.1253756380551, 
    51.0989473534293, 51.1253730023804, 51.125370360421, 51.1237649708073, 
    51.1237597311831, 51.1032529717066, 51.1037951193141, 51.1021792043864, 
    51.1000211472752, 51.0924989672475, 51.1231582609789, 51.1231968706504, 
    51.1221018957455, 51.1220903988326, 51.1239264662945, 51.1248959019189, 
    51.0994816900486, 51.1017781863846, 51.0962628852802, 51.0973146386257, 
    51.1209979188271, 51.1210044144558, 51.1011219350515, 51.1038028520133, 
    51.0935656115046, 51.092463770299, 51.0958203158045, 51.0962589537862, 
    51.092515448027, 51.0952245028064)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-144L))

將 XY 資料轉換為 sf 物件并創建緩沖區

sites2 = st_as_sf(sites,coords=c("lon","lat"), dim = "XY", crs=4326)
coords <- st_geometry(sites2)
st_crs(coords)

buff_coords <- st_buffer(coords, dist = 250)
mapview(coords)   mapview(buff_coords)

此處的土地覆寫資料

讀入土地覆寫資料并使用 st_intersection 獲取每個緩沖區內的土地覆寫資料

land_cover <- st_read(
 "land_cover.shp")

buf_intersects <- st_intersection(buff_coords, land_cover)
buff <- st_as_sf(buf_intersects) # convert to sf object

mapview(coords, col.regions="red", cex=2)   mapview(buff)

這是我必須要去的地方。看起來是正確的，每個緩沖區中都有矢量線。

我正在努力解決的是如何從 buff 物件中提取資訊。我想要每種土地覆寫型別的面積或比例。

有任何想法嗎？謝謝！

uj5u.com熱心網友回復：

您需要考慮的是，st_intersection()保留while的屬性的x輸出y僅用于裁剪。由于buff_coords是沒有任何屬性的幾何集型別，因此您的輸出僅包含幾何資訊。這就是您的結果看起來正確的原因。缺少的以及您感興趣的是計算面積的所有屬性，因此只需切換輸入：

st_intersection(land_cover, buff_coords)
#> Simple feature collection with 2153 features and 12 fields
#> Geometry type: GEOMETRY
#> Dimension:     XY
#> Bounding box:  xmin: -2.373569 ymin: 51.087 xmax: -2.333649 ymax: 51.12766
#> Geodetic CRS:  WGS 84
#> First 10 features:
#> [...]

為了確定土地覆寫類別的比例，您可能需要計算每個站點緩沖區內的類別面積，并用于aggregate()對同一類別的面積求和以獲得所需的權重。

我不太確定您是否可以一次完成此操作，因此我將僅展示第一個站點功能的作業流程，以便您應該能夠構建一個 for 回圈以迭代所有功能：

# clipping lc data with buffer of first site
x <- st_intersection(land_cover, sites[1,] |> st_geometry() |> st_buffer(dist = 250))

# calculate area
x["area"] <- st_area(x)

# sum area per INTCODE
aggregate(area ~ INTCODE, x, sum)
#>   INTCODE               area
#> 1       1  49098.67741 [m^2]
#> 2       2 148094.15274 [m^2]
#> 3       3   2090.11273 [m^2]
#> 4       4     55.95573 [m^2]
#> 5       5     41.40524 [m^2]

編輯：

我還注意到該區域并沒有完全加起來pi * 250^2，我猜這是在具有大地坐標參考系統（EPSG：4326）的資料集上使用st_buffer()和處理的結果。st_area()為了將您的資料（土地覆寫和站點）重新投影到您感興趣的區域中常用的投影系統 - 我在這里使用了 WGS 84 / UTM zone 30N (EPSG: 32630)，但您可能會更清楚 - 您可以使用產生st_transform()所需的值：

a1 <- sites |> st_buffer(dist = 250) |> st_area()
head(a1)
#> Units: [m^2]
#> [1] 199380.3 199244.6 199278.6 199276.3 199343.5 199301.7

a2 <- sites |> sf::st_transform("epsg:32630") |> st_buffer(dist = 250) |> st_area()
head(a2)
#> Units: [m^2]
#> [1] 196259.8 196259.8 196259.8 196259.8 196259.8 196259.8

但是，由于您似乎只對比例感興趣，而不是對絕對區域本身感興趣，因此根據您選擇的半徑，我不希望在這里出現明顯的扭曲 - 但我可能仍會選擇合適的投影參考系統。

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qianduan/531345.html

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