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我有一个 100 x 200 米区域内的物种及其大致位置的数据集。数据框的位置部分不是我认为可用的格式。在这个 100 x 200 米的矩形中，有两百个 10 x 10 米的正方形，命名为 A 到 CV。在每个 10 x 10 方格内，有四个 5 x 5 平方米的方格，分别命名为 1、2、3 和 4（1 在 2 的南边和 3 的西边。4 在 2 的东边和 3 的北边）。我想让 R 知道 A 是角在 (0 ,0)、(10,0)、(0,0) 和 (0,10) 处的正方形，B 就在 A 的北边并且有角 ( 0,10), (0,20), (10,10), 和 (10,20)，K 就在 A 的东边，在 (10,0), (10,10), (20, 0) 和 (20,10) 等所有 10 x 10 平方米。此外，我想让 R 知道每个 5 x 5 平方米在 100 x 200 米地块中的位置。

所以，我的数据框看起来像这样

10x10    5x5     Tree    Diameter
A    1     tree1    4
B    1     tree2    4
C    4     tree3    6
D    3     tree4    2
E    3     tree5    3
F    2     tree6    7
G    1     tree7    12
H    2     tree8    1
I    2     tree9    2
J    3     tree10   8
K    4     tree11   3
L    1     tree12   7
M    2     tree13   5

最终，我希望能够绘制 100 x 200 米的区域，并让每个 10 x 10 平方米的区域显示树木数量、物种数量或总生物量 什么是转换我拥有的数据的最佳方式到 R 可用于绘图和分析的空间数据？

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这是一个开始。

## set up a vector of all 10x10 position tags
tags10 <- c(LETTERS,
            paste0("A",LETTERS),
            paste0("B",LETTERS),
            paste0("C",LETTERS[1:22]))

将（例如）转换{"J",3}为相应子正方形中心的函数。

convpos <- function(pos10,pos5) {
    ## convert letters to major (x,y) positions
    p1 <- as.numeric(factor(pos10,levels=tags10))  ## or use match()
    p1.x <- ((p1-1) %% 10) *10+5    ## %% is modulo operator
    p1.y <- ((p1-1) %/% 10)*10+5    ## %/% is integer division
    ## sort out sub-positions
    p2.x <- ifelse(pos5 <=2,2.5,7.5)   ## {1,2} vs {3,4} values
    p2.y <- ifelse(pos5 %%2 ==1 ,2.5,7.5)  ## odd {1,3} vs even {2,4} values
    c(p1.x+p2.x,p1.y+p2.y)
}

用法：

convpos("J",2)
convpos(mydata$tenbytenpos,mydata$fivebyfivepos)

重要笔记：

  • 这是一个概念证明，我几乎可以保证我没有完全正确地得到 x 和 y 坐标的对应关系。但是您应该能够逐行跟踪并查看它在做什么...
  • 它应该在向量上正常工作（参见上面的第二个用法示例）：我从 切换switch到ifelse出于这个原因
  • 10x10你的列名X10.10（?data.frame?check.names
于 2012-08-24T22:10:40.080 回答
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与@Ben Bolker 所做的类似，这里有一个查找功能（尽管您可能需要转置一些内容以使标签与您描述的内容相匹配）。

tenbyten <- c(LETTERS[1:26], 
  paste0("A",LETTERS[1:26]), 
  paste0("B",LETTERS[1:26]), 
  paste0("C",LETTERS[1:22]))

tenbyten <- matrix(rep(tenbyten, each = 2), ncol = 10)
tenbyten <- t(apply(tenbyten, 1, function(x){rep(x, each = 2)}))
# the 1234 squares
squares <- matrix(c(rep(c(1,2),10),rep(c(4,3),10)), nrow = 20, ncol = 20)
# stick together into a reference grid
my.grid <- matrix(paste(tenbyten, squares, sep = "-"), nrow = 20, ncol = 20)

# a lookup function for the site grid
coordLookup <- function(tbt, fbf, .my.grid = my.grid){
  x <- col(.my.grid) * 5 - 2.5
  y <- row(.my.grid) * 5 - 2.5
  marker <- .my.grid == paste(tbt, fbf, sep = "-")
  list(x = x[marker], y = y[marker])
}

coordLookup("BB",2)
$x
[1] 52.5

$y
[1] 37.5

如果这不是您要寻找的，那么也许您更喜欢SpatialPolygonsDataFrame具有正确多边形 ID 的 ，并且您将数据附加到等等。在这种情况下，只需谷歌搜索如何从头开始制作并操作和函数来获取你的多边形角row()，col()类似于这个查找函数中给出的函数，它只返回质心。

编辑：开始 SPDF：

这是从函数示例修改而来的，有望成为一个好的开始：

library(sp)
# really you have a 20x20 grid, counting the small ones.
# c(2.5,2.5) specifies the distance in any direction from the cell center
grd <- GridTopology(c(1,1), c(2.5,2.5), c(20,20)))
grd <- as.SpatialPolygons.GridTopology(grd)
# get centroids
coords <- coordinates(polys)
# make SPDF, with an extra column for your grid codes, taken from the above.
# you can add further columns to this data.frame(), using polys@data
polys <- SpatialPolygonsDataFrame(grd, 
  data=data.frame(x=coords[,1], y=coords[,2], my.ID = as.vector(my.grid), 
  row.names=getSpPPolygonsIDSlots(grd)))
于 2012-08-24T22:40:34.730 回答