R'de shapefile açılıyor? [kapalı]

Daha ileri geostatistik analizlerde kullanmak için ArcMap'ten R'de bir form dosyası açmam gerekiyor. ASCII metin dosyasına dönüştürdüm, ancak R'de data.frame olarak tanınıyor. Koordinatlar işlevi, x ve y'nin sayısal olmayan olarak algılanması durumunda çalışmaz.

Başa çıkmak için yardım edebilir misin?

Doğrudan shapefile kullanın. Bunu rgdalveya sfpaketleriyle kolayca yapabilirsiniz ve bir nesnedeki şekli okuyabilirsiniz. Sağlamanız gereken her iki paket için de dsn- bir shapefile olması durumunda dizin olan veri kaynağı ve layer- shapefile adı olan eksi uzantısı:

# Read SHAPEFILE.shp from the current working directory (".")

require(rgdal)
shape <- readOGR(dsn = ".", layer = "SHAPEFILE")

require(sf)
shape <- read_sf(dsn = ".", layer = "SHAPEFILE")

(Rgdal için OSX veya Linux veri kaynağı (gibi ev dizini için '~' steno kullanamaz dsn. Aksi takdirde mesaj "açık veri kaynağı olamaz" yararsızdır alırsınız -) dizini sfpaket yok Diğer bazı avantajların yanı sıra bu sınırlamaya sahip olmalısınız.

Bu size Mekansal * DataFrame (noktalar, çizgiler veya çokgenler) olan bir nesne verecektir - özellik tablosunun alanlarına sıradan bir veri çerçevesiyle aynı şekilde erişilebilir, yani shape$IDkimlik sütunu için.

Aldığınız ASCII dosyasını kullanmak istiyorsanız, o zaman x (y) ve x alanlarını sayılara dönüştürmelisiniz, örneğin:

shape$x <- as.numeric(as.character(shape$x))
shape$y <- as.numeric(as.character(shape$y))
coordinates(shape) <- ~x + y

Edit 2015-01-18: rgdal'ın, esasen projeksiyon bilgisini otomatik olarak okuyup yazdığı için (başlangıçta burada önerdiğim) maptools'tan biraz daha iyi olduğuna dikkat edin.

Notlar:

• iç içe geçmiş as.numeric(as.character())işlevler - eğer ASCII metniniz bir faktör olarak okunmuşsa (muhtemelen), bu faktör seviyeleri yerine sayısal değerleri almanızı sağlar.
• rgdalve sffarklı dosya ve veritabanı türlerine (örneğin bir GPX dosyası için, dsn dosya adıdır ve ara noktalar, yol noktaları, vb. gibi bireysel bileşenleri katmanlara ayırır) erişmek için kafa karıştırıcı yollara sahiptir ve çevrimiçi örneklerin dikkatlice okunması gerekir.

Simbamangu ile aynı fikirdeyim ve şekil dosyasını tutmak konusunda anlamsız görünüyorum ama dikkatinizi özellikle rgdal kütüphanesine yönlendirmek istiyorum. NCEAS için gissolved tarafından önerilen bağlantıyı izleyin ve rgdal için talimatlara uyun. Bazı makinelere kurmak zor olabilir, ancak projeksiyonlar söz konusu olduğunda sonuçları büyük ölçüde iyileştirebilir.

Maptools kütüphanesi mükemmeldir ve okuduğunuz şekil dosyası için izdüşümü tanımlamanıza izin verir, ancak bunun için izdüşümü proj4 biçiminde nasıl belirteceğinizi bilmeniz gerekir. bir örnek şöyle bir şeye benzeyebilir:

project2<-"+proj=eqdc +lat_0=0 +lon_0=0 +lat_1=33 +lat_2=45 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=GRS80    
   +datum=NAD83 +units=m +no_defs" #USA Contiguous Equidistant Conic Projection
data.shape<-readShapePoly("./MyMap.shp",IDvar="FIPS",proj4string=CRS(project2))
plot(data.shape)

Bu rotaya gitmek istiyorsanız, http://spatialreference.org adresini projeksiyonun proj4 formatında nasıl göründüğünü bulmak için gidilecek yer olarak tavsiye ederim . Bu size bir güçlük gibi gözüküyorsa, rgdal, ESRI shapefile'nin .prj dosyasını (ESRI'nin shapefile için projeksiyon tanımını içeren dosya.) Okuyarak kolaylaşacaktır.

library(rgdal)
data.shape<-readOGR(dsn="C:/Directory_Containing_Shapefile",layer="MyMap")
plot(data.shape)

Yalnızca tek bir şekil dosyasıyla çalışıyorsanız, bunu yapmadan kayma yapabilirsiniz; ancak birden fazla veri kaynağına bakmaya başladığınızda veya Google Haritalar ile paylaşmaya başladığınızda, projeksiyonlarınızı iyi durumda tutmak önemlidir.

R modelindeki uzaysal verilerle ilgili bazı yararlı adımlar için, nokta desenleri alma ve alma ile ilgili bir sürü şey dahil, https://csde.washington.edu/workshop/point-patterns-and-raster adresinde çevrimiçi olarak bazı eski ders materyallerine sahibim. Bu yöntemlerin pratikte nasıl karşılaştırıldığını görmenize yardımcı olabilecek yüzeyler / ( burada daha fazla atölye çalışması bulunabilir ).

Bence şekil dosyasını bir ASCII'ye dönüştürmemelisin, bunun yerine şekil dosyasını doğrudan uzaysal uzantılardan biriyle kullanmalısın. Burada bir http://www.nceas.ucsb.edu/scicomp/usecases/ReadWriteESRIShapeFiles sayfasını okumak (ve yazmak) için üç yol bulabilirsiniz . Mekansal proje muhtemelen sizi de ilgilendirir: http://cran.r-project.org/web/packages/sp/index.html .

Shapefiles'u doğrudan sfaçmak için kütüphaneyi kullanabilirsiniz . Kütüphaneden daha hızlı , buraya bakın: R - Benchmark'lar için Basit Özellikler . Hakkında daha fazla bilgi için paketin proje anasayfa kontrol r-uzaysal .Rrgdalsf

# Load library
library('sf')

# Load shapefile
shapename <- read_sf('~/path/to/file.shp')

2017'de kolay bir çözüm kütüphanedeki shapefile()işlevdir raster.

#Load library
library(raster)

#Load shapefile
shp <- shapefile("myshapefile")

GÜNCELLEME: Bu, 2019'da hala iyi bir seçenek.

Bir alternatif daha sunan fastshp kütüphanesini kullanmak :

Büyük ESRI şekil dosyalarının (.shp) işlenmesi için rutinler. Bu, okuma, puanları inceltme ve puanları içeren şekillerle eşleştirmeyi içerir. Bu paketin temel amacı, büyük şekil dosyalarını (milyonlarca nokta) destekleme hızını sağlamaktır. Diğer bazı şekil dosyası paketlerinden daha hızlı maginute siparişleridir.

İşte benim ggplot2 ile nasıl kullanılacağı hakkında SE üzerine sorum:

Fastshp aracılığıyla yüklenen shapefile ggplot2 içinde nasıl çizebilirim?