如何估算空间权重矩阵的缺失邻居（queen contiguity）

Question

我有一个很大的形状文件，其中包含大约 180.000 个 250m^2 多边形。我想创建一个空间权重矩阵（queen contiguity）。所以如果它是邻居则为 1，否则为 0。但是，有几个没有任何邻居（岛）的多边形。

如何为那些没有任何直接邻居的单元估算最近邻居？

（使用 sf 或 sp 包 - 在 R 中）

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使用数据样本并绘制它，它看起来像：

sample shape file

然后我可以使用以下代码创建一个 W-Matrix：

Create NB List
sample_queen_nb <- poly2nb(sp.sample, row.names=sp.sample$ID, queen=T)

# Create Weights/list
sample_W.list.queen <- nb2listw(sample_queen_nb, style="W", zero.policy = TRUE) 

# Create Matrix
sample_W.queen <- listw2mat(sample_W.list.queen)

并通过绘图检查其连通性：

# Plot ShpPolygons
plot(sp.sample)
# plot weightsmatrix to see connectivity
plot(sample_queen_nb, coords, add=TRUE, col="green", cex=0.5)

得到这个：

Connectivity Matrix

如您所见 - 有一个未连接的岛屿。我想为这个岛网格单元归因于附近的相邻单元。我该怎么做？

Answer 1

这就是我制作样本数据集的意思：

> library(spdep);example(columbus)
> sp.sample = columbus[c(1:5,10,23),]
> plot(sp.sample)

首先让我们检查一下我们有断开连接的区域：

> coords = coordinates(sp.sample)
> queen_nb = poly2nb(sp.sample, row.names=sp.sample$ID, queen=TRUE)
> plot(sp.sample);plot(queen_nb, coords, add=TRUE)

这里有一个函数，它接受一组区域，计算相同的邻接关系，然后如果有任何区域没有邻居，它会找到最近的邻居并将其添加到邻接对象中：

addnbs <- function(sp.sample){

    queen_nb <- poly2nb(sp.sample, row.names=sp.sample$ID, queen=TRUE)

    count = card(queen_nb)
    if(!any(count==0)){
        return(queen_nb)
    }

    ## get nearest neighbour index, use centroids:
    nnbs = knearneigh(coordinates(sp.sample))$nn

    no_edges_from = which(count==0)
    for(i in no_edges_from){
        queen_nb[[i]] = nnbs[i]
    }
    return(queen_nb)
}

让我们测试一下。

> n2 = addnbs(sp.sample)
> plot(sp.sample);plot(n2, coords, add=TRUE)

如何估算空间权重矩阵的缺失邻居（queen contiguity）

How to impute missing neighbours of a spatial weight matrix (queen contiguity)

r

spatial

matrix

neighbours

imputation