Question

我想通过查看400m（步行5分钟）内其他点的数量来评估每个点与其他等效点的空间接近程度。

我在地图上有一些要点。我可以在它们周围绘制一个简单的400 m缓冲区。我想确定哪些缓冲区重叠，然后计算重叠的数量。该重叠数应与原始点相关，因此我可以看到哪个点具有最高重叠数，因此，如果我要从该点步行400 m，则可以确定可以到达的其他点数。

我已经在GIS溢出中问了这个问题，但是我不确定它是否会在ArcGIS中得到解答，我想我更愿意在R中进行这项工作。

这是我的目标 https://www.newham.gov.uk/Documents/Environment%20and%20planning/EB01.%20Evidence%20Base%20-%20Cumulative%20Impact%20V2.pdf

为简化此处的一些代码

# load packages
library(easypackages)
needed<-c("sf","raster","dplyr","spData","rgdal",
          "tmap","leaflet","mapview","tmaptools","wesanderson","DataExplorer","readxl",
          "sp" ,"rgisws","viridis","ggthemes","scales","tidyverse","lubridate","phecharts","stringr")
easypackages::libraries(needed)

## read in csv data; first column is assumed to be Easting and second Northing
polls<-st_as_sf(read.csv(url("https://www.caerphilly.gov.uk/CaerphillyDocs/FOI/Datasets_polling_stations_csv.aspx")),
                coords = c("Easting","Northing"),crs = 27700)
polls_buffer_400<-st_buffer(plls,400)
polls_intersection<-st_intersection(x=polls_buffer_400,y=polls_buffer_400)
plot(polls_intersection$geometry)

这应该显示轮询站周围的重叠缓冲区。我想做的是计算重叠的次数：

polls_intersection_grouped<-polls_intersection%>%group_by(Ballot.Box.Polling.Station)%>%count()

这是我不确定的一点，要获得所需的输出（在这种情况下，它将显示投票站的“热点”）我该如何为事物着色？我怎么能够：通过查看400m（步行5分钟）内其他点的数量，评估每个点与其他等效点的空间接近程度。

这可能是非常糟糕的形式，但这是我最初的GIS问题 https://gis.stackexchange.com/questions/328577/buffer-analysis-of-points-counting-intersects-of-resulting-polygons

编辑：这给了路口不同的颜色，很棒。 plot（polls_intersection $ geometry，col = sf.colors（categorical = TRUE，alpha = .5））

summary(lengths(st_intersects(polls_intersection)))

我在这里涂什么？我的意思是看起来不错，但我真的不知道自己在做什么。

Answer 1

我如何通过查看400m（步行5分钟）内其他点的数量来评估每个点与其他等效点的空间接近程度。

以下是在初始sfc投票站中添加一列的方法，该列告诉您sfc中每个要素的400m范围内有多少个投票站。

请注意，最小值为1，因为投票站始终位于其自身的400m之内。

# n_neighbors shows how many polling stations are within 400m
polls %>% 
  mutate(n_neighbors = lengths(st_is_within_distance(polls, dist = 400)))

类似地，对于您的sfc相交多边形集合，您可以添加一列来计算包含每个相交多边形的缓冲多边形的数量：

polls_intersection %>% 
  mutate(n_overlaps = lengths(st_within(geometry, polls_buffer_400)))

这是我不确定的一点，要获得想要的输出（在这种情况下，它将显示投票站的“热点”）我该如何为事物着色？

如果要绘制这些图形，我强烈建议使用ggplot2。它使您非常清楚如何将颜色等属性与特定变量相关联。

例如，以下示例将每个多边形的alpha（透明度）映射到n_overlaps列的缩放版本：

library(ggplot2)
polls_intersection %>% 
  mutate(n_overlaps = lengths(st_covered_by(geometry, polls_buffer_400))) %>% 
  ggplot() + 
  geom_sf(aes(alpha = 0.2*n_overlaps), fill = "red")

最后，应该有一种更好的方法来生成已经计数重叠的相交多边形。这是st_intersection函数的内置函数，用于查找sfc对象与其自身的交集。

但是，当您尝试执行此操作时，您的数据尤其会产生错误：

st_intersection(polls_buffer_400)

# > Error in CPL_nary_intersection(x) : 
#>  Evaluation error: TopologyException: side location conflict at 315321.69159061194 199694.6971799387.

我不知道什么是“边位置冲突”。也许@edzer可以帮上忙。但是，数据的大多数子集都不包含该冲突。例如：

# this version adds an n.overlaps column automatically:
st_intersection(polls_buffer_400[1:10,]) %>% 
  ggplot() + geom_sf(aes(alpha = 0.2*n.overlaps), fill = "red")

R中使用sf

1 个答案: