我想找到点和多边形边界之间的最小距离(所有点都在多边形内)。如果可能的话,我该如何提取这些值?,这样我就可以找到个体数量与与边界的距离之间的相关性。
多边形采用 .SHP 格式,点在 X/Y 坐标上。
任何遗漏的信息请告诉我!非常感谢您的帮助!
单位正方形多边形:
library(sp)
x = cbind(c(0,1,1,0,0),c(0,0,1,1,0))
pol = SpatialPolygons(list(Polygons(list(Polygon(x)), "ID")))
单位平方中的随机点:
set.seed(131)
pts = SpatialPoints(cbind(runif(10), runif(10)))
plot(pol)
points(pts, col = 'red')
计算距离:
library(rgeos)
gDistance(pts, pol, byid = TRUE) # will be 0, all inside
gDistance(pts, as(pol, "SpatialLines"), byid = TRUE) # dist to line
添加到情节:
text(coordinates(pts),
as.character(
round(as.vector(gDistance(pts, as(pol, "SpatialLines"), byid = TRUE)), 3)),
pos = 4)
readOGR
使用in package将 shapefile 中的多边形数据读入 Rrgdal
该spatstat
包有一个功能nncross
,可以找到两组点或一组点和一组线段之间的最近邻居。
加载一组 x/y 值来创建 spatstat 点模式对象相对容易:如果 X 和 Y 是包含坐标的两个向量,则可以使用以下命令创建点模式对象
library(spatstat)
p = ppp(x,y)
您需要将 shp 数据转换为 spatstat 段模式对象。为此,您可以使用 maptools 中的命令加载 shp 文件,然后将其转换为 spatstat 对象:
library(maptools)
shp = readShapeSpatial("yourdata.shp") #read shp file
shp = as.psp(shp) # convert to psp object
要计算您最近的邻居距离,您必须使用 nncross
nncross(p,shp)
按照@xraynaud 的步骤(稍作修改):
library(maptools)
shp = readShapeSpatial("yourdata.shp") #read shp file
W = as.owin(shp) # convert to owin object
library(spatstat)
p = ppp(x, y, window = W)
现在p
是一个点模式,包含由多边形包围的点。计算每个点到边界多边形的距离(通常称为spatstat
术语窗口):
d = bdist.points(p)
现在d
是距离向量。