如何使用 sf 按因子从点 construct/plot 多边形的凸包？

Question

我有一个物种出现的数据集，我正试图通过制作凸包将其转换为出现区域。我可以手动执行此操作（即一次一个物种），但我真的很想能够通过物种名称自动处理它。

可以在此处找到简化的示例数据集：https://pastebin.com/dWxEvyUB

这是我目前手动执行的方式：

library(tidyverse)
library(sf)
library(rgeos)
library(maps)
library(mapview)
library(mapdata)
library(ggplot2)


fd <- read_csv("occurrence.csv")

spA.dist <- fd %>%
  filter(species == "sp.A") %>%
  dplyr::select(lon,lat) %>%
  as.matrix() %>%
  coords2Polygons(ID="distribution") %>%
  gConvexHull() %>%
  gBuffer()

spB.dist <- fd %>%
  filter(species == "sp.B") %>%
  dplyr::select(lon,lat) %>%
  as.matrix() %>%
  coords2Polygons(ID="distribution") %>%
  gConvexHull() %>%
  gBuffer() 

wrld2 = st_as_sf(map('world2', plot=F, fill=T))
ggplot() + 
  geom_sf(data=wrld2, fill='gray20',color="lightgrey",size=0.07) +
  geom_polygon(aes(x=long,y=lat,group=group),color="red",data=spA.dist,fill=NA) +
  geom_polygon(aes(x=long,y=lat,group=group),color="blue",data=spB.dist,fill=NA) + 
  coord_sf(xlim=c(100,300), ylim=c(-60,60))

这显示了一张地图，其中包含两个物种的发生区域，这些区域基于他们观察的凸包。我意识到我在这里混合了不同的空间库，所以如果可能的话最好在 sf 中完成。在我的真实数据中，我有两个以上的物种，我可以复制并粘贴我为每个物种获得的代码，但似乎应该可以简化它，以便多边形（和随后的凸包）按因子级别构建自动地。更像是这样的：

polys <- st_as_sf(fd) %>%
  group_by(species) %>%
  magically_make_polygons(lon,lat) %>%
  st_convex_hull() %>%
  st_buffer()

我已经搜索了好几天，还翻阅了大量的文档。很多这种空间的东西对我来说是不直观的，所以我希望我缺少很多基本的理解。这能做到吗？

Answer 1

这是一个可能的解决方案，使用 tidyverse（实际上只有 dplyr）和 sf 包（以及 mapview 包以供快速查看） .

您非常接近自己的解决方案 (kudo's)。诀窍是 summarise 分组数据，然后创建外壳..

library( tidyverse )
library( sf )

#create simple feature
df.sf <- df %>%
  st_as_sf( coords = c( "lon", "lat" ), crs = 4326 )
#what are we working with? 
# perform fast visual check using mapview-package
mapview::mapview( df.sf )

#group and summarise by species, and draw hulls
hulls <- df.sf %>%
  group_by( species ) %>%
  summarise( geometry = st_combine( geometry ) ) %>%
  st_convex_hull()

#result
mapview::mapview( list( df.sf, hulls ) )

如何使用 sf 按因子从点 construct/plot 多边形的凸包？

How to construct/plot convex hulls of polygons from points by factor using sf?

r

spatial

sf

geos

r-mapview