Как пространственный полигон% над% полигоном работает при агрегировании значений в r?

Я работаю над проектом по экологической эпидемиологии, где у меня есть точечные воздействия (~ 2000 операций по свиноводству - МГО). Эти МГО распыляют на близлежащие поля, но капли воды и запах фекалий могут преодолевать мили. Таким образом, эти точечные экспозиции получают 3-миллиметровые буферы, и я хочу знать количество экспозиций IHO (различных видов - сумма количества навоза, количество свиней, что угодно; самое простое, просто количество перекрывающихся буферов экспозиции) на блоки переписи NC (~ 200 000). Блоки переписи исключений (синие) - это (1) все, что находится в топ-5 самых густонаселенных городов, и (2) округа, которые не граничат с округом с IHO в нем (примечание: это было сделано с помощью функции gRelate и кодов DE-9IM - очень гладко!) См. Изображение ниже для визуального

Последний шаг - агрегирование буферизованного представления рисков для каждого блока переписи. Вот где я в тупике.

До сих пор я хорошо проводил время с функциями% over% в пакете sp, но из овернета я понимаю, что poly-poly и poly-line over реализованы в rgeos. Виньетка покрывает только poly-poly и самоссылающиеся poly, а не агрегацию, поэтому я немного запутался в том, что мои варианты для poly-poly с агрегацией функций, такие как sum или mean.

В качестве тестового примера рассмотрим приведенный ниже несколько подробный фрагмент, работающий с файлом границ стран мира. Это должно быть в состоянии быть скопировано и выполнено как есть, так как я использую случайное начальное число для точек и так как я загружаю и разархивирую файл мира в коде.

Сначала мы создаем 100 точек, затем используем функцию over с аргументом fn для добавления элемента во фрейм данных. Здесь много точек, но взгляните на Австралию: 3 балла, номер 3 в качестве метки. Все идет нормально.

Теперь мы трансформируем геометрию, чтобы мы могли создавать буферы, преобразовывать обратно и отображать эти буферы. (Включено в предыдущую карту, так как я ограничен двумя ссылками.) Мы хотим знать, сколько буферов перекрывают каждую страну - в случае Австралии, на глаз, это 4. Я не могу на всю жизнь понять, что происходит хотя, чтобы получить это с помощью функции over. Смотрите мой беспорядок попыток в последних строках кода.

РЕДАКТИРОВАТЬ: Обратите внимание, что комментатор на r-sis-geo упомянул агрегатную функцию - также упоминается в вопросе обмена стека 63577 - так что обход этой функции / поток может быть через эту функцию, но я не понимаю, почему мне нужно идти агрегировать для полиополии, когда кажется, что сверх имеет такую ​​функциональность для других пространственных объектов.

require(maptools)
require(sp)
require(rgdal)
require(rgeos)

download.file("http://thematicmapping.org/downloads/TM_WORLD_BORDERS_SIMPL-0.3.zip", destfile="world.zip")
unzip("world.zip")
world.map = readOGR(dsn=".", "TM_WORLD_BORDERS_SIMPL-0.3", stringsAsFactors = F)
orig.world.map = world.map #hold the object, since I'm going to mess with it.

#Let's create 500 random lat/long points with a single value in the data frame: the number 1
set.seed(1)
n=100
lat.v = runif(n, -90, 90)
lon.v = runif(n, -180, 180)
coords.df = data.frame(lon.v, lat.v)
val.v = data.frame(rep(1,n))
names(val.v) = c("val")
names(coords.df) = c("lon", "lat")
points.spdf = SpatialPointsDataFrame(coords=coords.df, proj4string=CRS("+proj=longlat +datum=WGS84"), data=val.v)
points.spdf = spTransform(points.spdf, CRS(proj4string(world.map)))
plot(world.map, main="World map and points") #replot the map
plot(points.spdf, col="red", pch=20, cex=1, add=T) #...and add points.

#Let's use over with the point data
join.df = over(geometry(world.map), points.spdf,  fn=sum)
plot(world.map, main="World with sum of points, 750mi buffers") #Note - happens to be the count of points, but only b/c val=1.
plot(points.spdf, col="red", pch=20, cex=1, add=T) #...and add points.
world.map@data = data.frame(c(world.map@data, join.df))
#world.map@data = data.frame(c(world.map@data, over(world.map, points.spdf, fun="sum")))
invisible(text(getSpPPolygonsLabptSlots(world.map), labels=as.character(world.map$val), cex=1))
#Note I don't love making labels like above, and am open to better ways... plus I think it's deprecated/ing

#Now buffer...
pointbuff.spdf = gBuffer(spTransform(points.spdf, CRS("+init=EPSG:3358")), width=c(750*1609.344), byid=T)
pointbuff.spdf = spTransform(pointbuff.spdf, world.map@proj4string)
plot(pointbuff.spdf, col=NA, border="pink", add=T)



#Now over with the buffer (poly %over% poly).  How do I do this?
world.map = orig.world.map
join.df = data.frame(unname(over(geometry(world.map), pointbuff.spdf, fn=sum, returnList = F)) ) #Seems I need to unname this...?
names(join.df) = c("val")
world.map@data = data.frame(c(world.map@data, join.df)) #If I don't mess with the join.df, world.map's df is a mess..
plot(world.map, main="World map, points, buffers...and a mess of wrong counts") #replot the map
plot(points.spdf, col="red", pch=20, cex=1, add=T) #...and add points.
plot(pointbuff.spdf, col=NA, border="pink", add=T)
invisible(text(getSpPPolygonsLabptSlots(world.map), labels=as.character(world.map$val), cex=1)) 
#^ But if I do strip it of labels, it seems to be misassigning the results?
# Australia should now show 4 instead of 3.  I'm obviously super confused, probably about the structure of over poly-poly returns.  Help?

Спасибо за ясный вопрос и воспроизводимый пример.

Ваше понимание верно, и это сводится к ошибке в rgeos :: over, которая была исправлена месяц назад, но еще не превратилась в релиз CRAN. Ниже приведен обходной вариант, если вас интересует только количество пересечений:

world.map$val = sapply(over(geometry(world.map), pointbuff.spdf, returnList = TRUE), NROW)

Я использую NROWздесь вместо того, lengthчтобы он работал не с rgeos (0.3-8, от CRAN), а с исправленными (0.3-10, от r-forge). Более раннее предложение об использовании

a = aggregate(pointbuff.spdf, world.map, sum)

также подсчитывает количество пересечений, но только с установленной версией rgeos. Его преимущество, помимо более интуитивного имени, состоит в том, что он напрямую возвращает Spatialобъект с геометрией world.map.

Чтобы заставить работать rgeos 0.3-8, добавьте

setMethod("over",
    signature(x = "SpatialPolygons", y = "SpatialPolygonsDataFrame"),
        rgeos:::overGeomGeomDF)

в ваш сценарий, прежде чем использовать over.

Тем временем я подхватил быстрый (и плохо закодированный) заменитель, который создает нужный мне фрейм данных, поскольку на мой вопрос не совсем ответили вышеупомянутое решение только для подсчета или «отработать новые rgeos», которые я Я не достаточно опытен, чтобы понять, как это сделать.

Эта функция явно (1) неполна (обратите внимание, как я игнорирую аргумент fn) и (2) неэффективна, так как я иду на нее без мощных манипуляций с массивом R / sapply ... (ясно, что я прихожу из других языков без эта сила) но, честно говоря, я все еще не понимаю, что возвращает структура функции over (список списков ...? И пустые списки, если нет данных?). Что бы это ни стоило (редактирование приветствуется), эта функция успешно выполняет ту работу, которая мне нужна, и имитирует действие других над функциями.

Редактирование приветствуется:

overhelper <- function(pol, pol.df, fn=sum, verbose=F){
   if(verbose) {cat("Building over geometry...\n"); t=Sys.time(); t}
   geolist = over(geometry(pol), pol.df, returnList = T)
   if(verbose) {cat("Geometry done. Aggregating df. \n"); Sys.time()-t;t=Sys.time();t;}
   results = data.frame(matrix(0,nrow=length(pol), ncol=ncol(pol.df)))
   names(results) = names(pol.df)
   end = length(geolist)

   for (i in 1:end){
     if(verbose) cat(i, "...")
     results[i,] = sapply(pol.df@data[unlist(geolist[i]),], fn)
   }
   if(verbose) cat("Aggregation done! (", Sys.time()-t, ") \n Returning result vector.")
   return (results)
}