これは私が取り組んできたおもちゃの例です
# Make points
point1 <- c(.5, .5)
point2 <- c(.6, .6)
point3 <- c(3, 3)
mpt <- st_multipoint(rbind(point1, point2, point3)) # create multipoint
# Make polygons
square1 <- rbind(c(0, 0), c(1, 0), c(1,1), c(0, 1), c(0, 0))
square2 <- rbind(c(0, 0), c(2, 0), c(2,2), c(0, 2), c(0, 0))
square3 <- rbind(c(0, 0), c(-1, 0), c(-1,-1), c(0, -1), c(0, 0))
mpol <- st_multipolygon(list(list(square1), list(square2), list(square2))) # create multipolygon
# Convert to class' sf'
pts <- st_sf(st_sfc(mpt))
polys <- st_sf(st_sfc(mpol))
# Determine which points fall inside which polygons
st_join(pts, polys, join = st_contains)
最後の行は
Error in as.data.frame.default(x[[i]], optional = TRUE, stringsAsFactors = stringsAsFactors) :
cannot coerce class "c("sfc_MULTIPOINT", "sfc")" to a data.frame
空間結合を実行して、どのポイントがどのポリゴン内にあるかを判断するにはどうすればよいですか?
私はsf
パッケージの機能についても取り組んでいるので、これが正しくない場合は謝罪またはより良い方法があります。ここでの問題の1つは、例のようにジオメトリを構築すると、思ったとおりの結果が得られないことです。
> pts
Simple feature collection with 1 feature and 0 fields
geometry type: MULTIPOINT
dimension: XY
bbox: xmin: 0.5 ymin: 0.5 xmax: 3 ymax: 3
epsg (SRID): NA
proj4string: NA
st_sfc.mpt.
1 MULTIPOINT(0.5 0.5, 0.6 0.6...
> polys
Simple feature collection with 1 feature and 0 fields
geometry type: MULTIPOLYGON
dimension: XY
bbox: xmin: 0 ymin: 0 xmax: 2 ymax: 2
epsg (SRID): NA
proj4string: NA
st_sfc.mpol.
1 MULTIPOLYGON(((0 0, 1 0, 1 ...
pts
とpolys
の両方に「機能」が1つしかないことがわかります。これは、3つの異なるポリゴンではなく、1つの「マルチポリゴン」フィーチャ(つまり、3つのパーツで構成されるポリゴン)を構築していることを意味します。ポイントについても同様です。
少し掘り下げた後、WKT表記法を使用して、ジオメトリを構築する別の(そして私の意見では)方法を見つけました。
polys <- st_as_sfc(c("POLYGON((0 0 , 0 1 , 1 1 , 1 0, 0 0))",
"POLYGON((0 0 , 0 2 , 2 2 , 2 0, 0 0 ))",
"POLYGON((0 0 , 0 -1 , -1 -1 , -1 0, 0 0))")) %>%
st_sf(ID = paste0("poly", 1:3))
pts <- st_as_sfc(c("POINT(0.5 0.5)",
"POINT(0.6 0.6)",
"POINT(3 3)")) %>%
st_sf(ID = paste0("point", 1:3))
> polys
Simple feature collection with 3 features and 1 field
geometry type: POLYGON
dimension: XY
bbox: xmin: -1 ymin: -1 xmax: 2 ymax: 2
epsg (SRID): NA
proj4string: NA
ID .
1 poly1 POLYGON((0 0, 0 1, 1 1, 1 0...
2 poly2 POLYGON((0 0, 0 2, 2 2, 2 0...
3 poly3 POLYGON((0 0, 0 -1, -1 -1, ...
> pts
Simple feature collection with 3 features and 1 field
geometry type: POINT
dimension: XY
bbox: xmin: 0.5 ymin: 0.5 xmax: 3 ymax: 3
epsg (SRID): NA
proj4string: NA
ID .
1 point1 POINT(0.5 0.5)
2 point2 POINT(0.6 0.6)
3 point3 POINT(3 3)
polys
とpts
の両方に3つの機能があることがわかります。
これで、次のようにして「交差行列」を見つけることができます。
# Determine which points fall inside which polygons
pi <- st_contains(polys,pts, sparse = F) %>%
as.data.frame() %>%
mutate(polys = polys$ID) %>%
select(dim(pi)[2],1:dim(pi)[1])
colnames(pi)[2:dim(pi)[2]] = levels(pts$ID)
> pi
polys point1 point2 point3
1 poly1 TRUE TRUE FALSE
2 poly2 TRUE TRUE FALSE
3 poly3 FALSE FALSE FALSE
(コメントで@symbolixauで指摘されているように)ポリゴン1と2にはポイント1と2が含まれ、ポリゴン3にはポイントが含まれていないことを意味します。代わりに、ポイント3はどのポリゴンにも含まれていません。
HTH。
別の出力が表示されます。
> # Determine which points fall inside which polygons
> st_join(pts, polys, join = st_contains)
Simple feature collection with 1 feature and 0 fields
geometry type: MULTIPOINT
dimension: XY
bbox: xmin: 0.5 ymin: 0.5 xmax: 3 ymax: 3
epsg (SRID): NA
proj4string: NA
geometry
1 MULTIPOINT(0.5 0.5, 0.6 0.6...
これはsf
の最新のCRANバージョンでしたか?
新しいオブジェクトを作成せずに、マルチポイントとマルチポリゴンの元のセットをポイントとポリゴンに「キャスト」できることに注意してください。
st_contains(polys %>% st_cast("POLYGON"), pts %>% st_cast("POINT"), sparse = F)
# [,1] [,2] [,3]
#[1,] TRUE TRUE FALSE
#[2,] TRUE TRUE FALSE
#[3,] FALSE FALSE FALSE