如何添加一个基于位置的数据列到R中的SpatialPolygonsDataFrame？ [英] How to add a column with location-based data to a SpatialPolygonsDataFrame in R?

问题描述

我有R中的空间数据作为 SpatialPolygonsDataFrame 加载：

  library（sp）
库（tmap）
d<  -  readRDS（data.rds）
 qtm（d）
  / pre> 
 
 
例如，我使用的数据来自 
解决方案
我对空间数据不是很有经验，但是，也许你可以使用它作为起始点：
 
库（栅格）
库（rgeos）
 
＃load map 
d<  -  getData（GADM country =Germany，level = 2）
 
＃生成一些随机点
 set.seed（1）
p<  -  data.frame（
 lon =抖动（样本（8:13，20，T）），
 lat =抖动（样本（49:52，20，T））
）
 
＃多边形
 mat<  -  gContains（d，SpatialPoints（p，proj4string = CRS（sp :: proj4string（d））），byid = TRUE）
命中<  -  colSums（mat）
 cols<  -  rev（heat.colors（diff（range（hits））+ 1））
 
＃plot 
 plot（d，col = cols [hits + 1] =green）
 with（p，p oints（lon，lat，col =blue，pch = 19，cex = .5））
  
  
 
I have spatial data in R which is loaded as a SpatialPolygonsDataFrame:
library(sp)
library(tmap)
d <- readRDS("data.rds")
qtm(d)
For the example, I used data for Germany from http://www.gadm.org/download.

Below, you see the map plotted by qtm(d). However, I would like to display my own data. I have locations with longitude and lattitude, and I would like to count the number of points inside the mapped polygons and show those counts as the color of the map below.

I have no clue where to start. Is there a simple approach that maps locations to the polygons?

解决方案
I'm not very experienced with spatial data, however, maybe you can use this as a starter: 
library(sp)
library(raster)
library(rgeos)

# load map
d <- getData("GADM", country = "Germany", level = 2)

# generate some random points 
set.seed(1)
p <- data.frame(
  lon = jitter(sample(8:13, 20, T)), 
  lat = jitter(sample(49:52, 20, T))
)

# match points with polygons
mat <- gContains(d, SpatialPoints(p, proj4string=CRS(sp::proj4string(d))), byid=TRUE)
hits <- colSums(mat)
cols <- rev(heat.colors(diff(range(hits))+1))

# plot
plot(d, col = cols[hits+1], border = "green")
with(p, points(lon, lat, col = "blue", pch = 19, cex = .5))


                        
这篇关于如何添加一个基于位置的数据列到R中的SpatialPolygonsDataFrame？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！