Блог

Я новичок в геоданных, так что, возможно, это глупый вопрос. У меня есть два мультиполигона, и я хочу проверить, в каком из многоугольников «округов» содержится каждый многоугольник «подопечных». В основном, чтобы увидеть для каждого прихода, в каком состоянии он находится.

Однако у меня возникли проблемы с функцией st_within() from sf , потому что она возвращает значение TRUE только в том случае, если первая геометрия полностью соответствует второй геометрии. Это проблема, когда меньшие единицы касаются границ более крупных. Вот пример

У меня есть один мультиполигон под названием «конъюнкции» и один под названием «подопечные». Вы можете найти их здесь: https://www.dropbox.com/sh/xu08wm79rym00zz/AADFDpyPe0EuDSDSY-6SvqpYa?dl=0

В округах есть 2 объекта:

 plot(constituencies$geometry)
 

Затем я пытаюсь присоединиться к ним в вопросе о том, находятся ли подопечные в пределах избирательных округов

 wards <- st_transform(wards, crs = st_crs(constituencies))
test98 <- st_join(wards, constituencies, join=st_within)
 

И результат выплевывает много NAs на название избирательных округов и ярлык, в пределах которого находится округ.

     head(test98)
Simple feature collection with 6 features and 4 fields
geometry type:  MULTIPOLYGON
dimension:      XY
bbox:           xmin: 531936.6 ymin: 180569.5 xmax: 533595.1 ymax: 182082.5
projected CRS:  OSGB 1936 / British National Grid
  WD98CD       WD98NM                             name label                       geometry
1 00AAFA   Aldersgate                             <NA>  <NA> MULTIPOLYGON (((532104.9 18...
2 00AAFB      Aldgate                             <NA>  <NA> MULTIPOLYGON (((533319.2 18...
3 00AAFC    Bassishaw Cities of London and Westminster   107 MULTIPOLYGON (((532587.3 18...
4 00AAFD Billingsgate Cities of London and Westminster   107 MULTIPOLYGON (((533167.9 18...
5 00AAFE  Bishopsgate                             <NA>  <NA> MULTIPOLYGON (((533410.7 18...
6 00AAFF Bread Street Cities of London and Westminster   107 MULTIPOLYGON (((532300.3 18...
 

Когда я строю их, чтобы увидеть, какие из них имеют NA в названии (красным цветом), вы можете видеть, что это те, которые касаются границ согласия:

 plot(constituencies_short$geometry)
plot(test98$geometry[!is.na(test98$name),], col = "green", add = T)
plot(test98$geometry[is.na(test98$name),], col = "red", add = T)
 

Я предполагаю, что происходит одна из двух вещей: 1) прикосновение к границам не считается полностью вписывающимся в геометрию, или 2) границы отделений и округов могут быть не совсем совпадающими, поэтому отделения не полностью находятся в пределах округа.

Мой вопрос заключается в следующем: есть ли способ идеально сопоставить границы, а затем проверить, какие приходы находятся в пределах каких округов, или есть способ проверить, в каких округах находятся не все, а большинство границ прихода?

Большое вам спасибо!

Ваши границы не совпадают точно. Давайте посмотрим, что произойдет, когда мы пересечем первый округ с двумя округами:

 > st_intersection(wards$geom[1], constituencies$geom)
Geometry set for 2 features 
geometry type:  GEOMETRY
dimension:      XY
bbox:           xmin: 531936.6 ymin: 181262.6 xmax: 532309 ymax: 182012
projected CRS:  OSGB 1936 / British National Grid
POLYGON ((532104.9 182011.9, 532126.3 181948, 5...
MULTIPOLYGON (((532022.4 181893.5, 532022.4 181...
 

мы получаем две функции вывода, потому что у прихода есть некоторые из них в обоих округах. Сколько? Давайте посмотрим:

 > st_area(st_intersection(wards$geom[1], constituencies$geom))
Units: [m^2]
[1] 1.298829e 05 9.542473e-01
 

Таким образом, это 129882 м^2 в одном и 0,95 м^2 в другом. Ваши границы смещены так, что 1 квадратный метр участка находится в «неправильном» избирательном округе!

Исправлением было бы вычисление площадей полного набора пересечений и порогового значения или доли площади отделения.

Вы можете использовать st_intersects , чтобы получить список всех перекрытий:

 > st_intersects(wards, constituencies)

Sparse geometry binary predicate list of length 25, where the predicate was `intersects'
first 10 elements:
 1: 1, 2
 2: 1
 3: 1
 4: 1
 5: 1, 2
 6: 1
 

Любые элементы этого списка с одним элементом являются отделениями, которые перекрывают один и только один округ, в противном случае вам необходимо вычислить пропорции площади перекрытия этого прихода с этими округами, чтобы определить, какие из них в основном закончены.

Поскольку мы имеем дело только с небольшими различиями, одним из подходов было бы создать небольшой буфер отрицания / вставки вокруг геометрии подопечных перед присоединением.

Подготовка

 library(sf)
library(tmap)

wards_transformed <- st_transform(wards, st_crs(constituencies))
 

Без буфера:

 wards_transformed %>%
  st_join(constituencies, st_within)
 

С отрицательным буфером:

 wards_transformed %>%
  st_buffer(-10) %>%
  st_join(constituencies, st_within)