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我正在尝试使用 R 将包含北距和东距数据的向量转换为十进制度。到目前为止，我已经能够使用 rgdal 包来执行投影，但我遇到了问题。UTM 区域的参数必须是单个字符串，但我的数据中有多个 UTM 区域。有没有办法使用 rgdal::SpatialPoints() 函数来设置多个 UTM 区域？我尝试在 CRS() 函数中输入设置字符串并使用向量，但我收到一条警告消息，指出仅使用了第一个区域。


df<- data.frame(X = c(774869, 771437, 1051883, 524468), 
                Y = c(414498, 403790, 184967, 779682), 
                WGS.1984.UTM.Zone = c("57N", "57N", "54N", "59N"))

 library(rgdal)
  sputm <- SpatialPoints(df[c("X", "Y")], proj4string=CRS("+proj=utm +zone=57N +datum=WGS84"))  
  spgeo <- spTransform(sputm, CRS("+proj=longlat +datum=WGS84"))


#resultant coordinates are all transformed relative to UTM zone 57N

df$projargs<- paste("+proj=utm +zone=", df$WGS.1984.UTM.Zone, " +datum=WGS84", sep = "")

#trying again with set projargs character strings

spUTM<- SpatialPoints(df[c("X", "Y")], proj4string=CRS(df$projargs))

警告信息：

1: 在 if (!is.na(projargs)) { : 条件长度 > 1 并且只使用第一个元素

2: 在 if (!is.na(projargs)) { : 条件长度 > 1 并且只使用第一个元素

3：在 if (is.na(projargs)) uprojargs <- projargs else uprojargs <- paste(unique(unlist(strsplit(projargs, : 条件长度 > 1 并且只使用第一个元素

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2 回答 2

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这是该软件包的另一种解决方案sf。

用 . 制作 sf 对象st_as_sf()。注意新geometry列。

library(sf)
library(dplyr)

df_sf <- st_as_sf(df,
                  coords = c("X", "Y"),
                  remove = FALSE,
                  crs = projargs)

df_sf

Simple feature collection with 4 features and 4 fields
geometry type:  POINT
dimension:      XY
bbox:           xmin: 524468 ymin: 184967 xmax: 1051883 ymax: 779682
epsg (SRID):    32657
proj4string:    +proj=utm +zone=57 +datum=WGS84 +units=m +no_defs
        X      Y WGS.1984.UTM.Zone                         projargs               geometry
1  774869 414498               57N +proj=utm +zone=57N +datum=WGS84  POINT (774869 414498)
2  771437 403790               57N +proj=utm +zone=57N +datum=WGS84  POINT (771437 403790)
3 1051883 184967               54N +proj=utm +zone=54N +datum=WGS84 POINT (1051883 184967)
4  524468 779682               59N +proj=utm +zone=59N +datum=WGS84  POINT (524468 779682)

st_transform()通过使用which 更新几何列重新投影。我们可以用 将它们拉到新列中st_coordinates()，它为每一行返回一个两列矩阵。

df_sf_longLat <- st_transform(df_sf, crs = "+proj=longlat +datum=WGS84") %>% 
  mutate(long_degrees = st_coordinates(.)[,1],
         lat_degrees = st_coordinates(.)[,2])

df_sf_longLat

Simple feature collection with 4 features and 6 fields
geometry type:  POINT
dimension:      XY
bbox:           xmin: 159.2216 ymin: 1.667156 xmax: 163.9555 ymax: 7.053618
epsg (SRID):    4326
proj4string:    +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs
        X      Y WGS.1984.UTM.Zone                         projargs                  geometry long_degrees lat_degrees
1  774869 414498               57N +proj=utm +zone=57N +datum=WGS84 POINT (161.4747 3.746529)     161.4747    3.746529
2  771437 403790               57N +proj=utm +zone=57N +datum=WGS84  POINT (161.4435 3.64983)     161.4435    3.649830
3 1051883 184967               54N +proj=utm +zone=54N +datum=WGS84 POINT (163.9555 1.667156)     163.9555    1.667156
4  524468 779682               59N +proj=utm +zone=59N +datum=WGS84 POINT (159.2216 7.053618)     159.2216    7.053618
于 2020-02-05T02:34:38.793 回答
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该函数未矢量化。所以我们需要循环

library(rgdal)
spUTM <- lapply(df$projargs, function(x)  
          SpatialPoints(df[c("X", "Y")], proj4string=CRS(x)))

str(spUTM)
#List of 4
# $ :Formal class 'SpatialPoints' [package "sp"] with 3 slots
#  .. ..@ coords     : num [1:4, 1:2] 774869 771437 1051883 524468 414498 ...
#  .. .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
#  .. .. .. ..$ : NULL
#  .. .. .. ..$ : chr [1:2] "X" "Y"
#  .. ..@ bbox       : num [1:2, 1:2] 524468 184967 1051883 779682
#  .. .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
#  .. .. .. ..$ : chr [1:2] "X" "Y"
# ...

或map使用purrr

library(dplyr)
library(purrr)
df %>% 
     mutate(spUTM = map(projargs, ~ 
          SpatialPoints(df[c('X', 'Y')], proj4string = CRS(.x))))
于 2020-02-05T02:05:46.230 回答