按面积过滤 shapefile 多边形

Question

我有以下英国边界数据集，其中显示了所有县：

library(raster)
library(sp)
library(ggplot)

# Download the data
GB <- getData('GADM', country="gbr", level=2)

使用 subset 函数可以很容易地通过数据中的属性过滤 shapefile 多边形。例如，如果我想排除北爱尔兰：

GB_sub <- subset(UK, NAME_1 != "Northern Ireland")

然而，有很多小岛扭曲了比例尺数据范围，如下图所示：

关于如何优雅地将数据集划分为最小大小的子集有什么想法吗？理想的做法是采用与子集参数一致的格式。例如：

GB_sub <- subset(UK, Area > 20) # specify minimum area in km^2

Answer 1

这是一种可能的解决方案：

GB_sub = GB[sapply(GB@polygons, function(x) x@area>0.04),] # select min size
map.df <- fortify(GB_sub)
ggplot(map.df, aes(x=long, y=lat, group=group)) + geom_polygon()

查看此 link 以了解有关 km2 大小实际解释的具体信息：Getting a slot's value of S4 objects?

我也比较了两者，但它们似乎没有什么不同：

out1 = sapply(GB@polygons, function(x) x@area)
out2 = rgeos::gArea(GB, byid=TRUE)

Answer 2

这是另一个可能的解决方案。因为你的数据是经纬度投影，直接根据经纬度计算面积会产生偏差，最好根据geosphere包中的函数计算面积。

install.packages("geosphere")
library(geosphere)

# Calculate the area
GB$poly_area <- areaPolygon(GB) / 10^6

# Filter GB based on area > 20 km2
GB_filter <- subset(GB, poly_area > 20)

poly_area 包含所有多边形的面积（以 km2 为单位）。我们可以通过阈值过滤多边形，例如您示例中的 20 。 GB_filter 是最终输出。

按面积过滤 shapefile 多边形

Filter shapefile polygons by area

gis

r

sp

sf