Пространственное слияние двух sf-объектов

Question

Я пытаюсь объединить два кадра данных (основной и вспомогательный). Я хочу, чтобы «переменные» данные из «sub» были объединены с «main» на основе расстояния или еще лучше, в зависимости от того, какая «sub» строка / сайт находится ближе всего к «основной» строке / site.

library(sf)

a <- structure(list(`Site#` = c("Site1", "Site2", "Site3", "Site4", "Site5", "Site6"), Longitude = c(-94.609, -98.1391, -99.033, -98.49, -96.4309, -95.99), `Latitude` = c(38.922, 37.486111, 37.811, 38.364, 39.4402, 39.901)), row.names = c(NA, -6L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

main <- st_as_sf(a, coords = c("Longitude", "Latitude"), crs = 4326)

b <- structure(list(Longitude = c(-98.49567, -96.22451, -98.49567, -98.941391, -95.91411, -99.031113), `Latitude` = c(38.31264,39.97692, 38.31264, 37.486111, 39.92143, 37.814171), Variable = c(400, 50, 100, 201, 99, 700)), row.names = c(NA, -6L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

sub <- st_as_sf(b, coords = c("Longitude", "Latitude"), crs = 4326)

c <- st_intersection(main,sub)
c <- st_is_within_distance(main,sub,dist=0.001)

Я считаю, что st_intersection - это то, что я хочу, но если бы я мог сделать это один на один, основываясь на расстоянии, это заставило бы его работать. Кто-нибудь знает, что может дать результат, который я ищу?

Answer 1

st_join() допускает объединение за один шаг:

st_join(main, sub, join = st_nearest_feature, left = T)


#> although coordinates are longitude/latitude, st_nearest_feature assumes that they are planar
#> Simple feature collection with 6 features and 2 fields
#> geometry type:  POINT
#> dimension:      XY
#> bbox:           xmin: -99.033 ymin: 37.48611 xmax: -94.609 ymax: 39.901
#> epsg (SRID):    4326
#> proj4string:    +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs
#> # A tibble: 6 x 3
#>   `Site#`            geometry Variable
#>   <chr>           <POINT [°]>    <dbl>
#> 1 Site1      (-94.609 38.922)       99
#> 2 Site2   (-98.1391 37.48611)      201
#> 3 Site3      (-99.033 37.811)      700
#> 4 Site4       (-98.49 38.364)      400
#> 5 Site5    (-96.4309 39.4402)       50
#> 6 Site6       (-95.99 39.901)       99

^{Создано в 2020-01-19 пакетом Представить (v0.3.0)}

Answer 2

Это то, что я пытался. Кажется, вам нужен st_nearest_feature(), который получает индекс ближайшего объекта. Когда у вас есть индексы, вы добавляете их к main. Вы также добавляете номера строк (индексы) к b. Затем вы хотите обработать соединение.

library(dplyr)
library(sf)

# Which feature in y is closest to each feature in x?
# You get row index
st_nearest_feature(x = main, y = sub)

# Add the index number to main.
mutate(main, ind = st_nearest_feature(x = main, y = sub)) -> main

# Add row numbers (index) to b
mutate(b, ind = 1:n()) -> b

left_join(main, b, by = "ind")

#  `Site#`            geometry   ind Longitude Latitude Variable
#  <chr>           <POINT [°]> <int>     <dbl>    <dbl>    <dbl>
#1 Site1      (-94.609 38.922)     5     -95.9     39.9       99
#2 Site2   (-98.1391 37.48611)     4     -98.9     37.5      201
#3 Site3      (-99.033 37.811)     6     -99.0     37.8      700
#4 Site4       (-98.49 38.364)     1     -98.5     38.3      400
#5 Site5    (-96.4309 39.4402)     2     -96.2     40.0       50
#6 Site6       (-95.99 39.901)     5     -95.9     39.9       99