使用 st_intersection 中的原点值聚合层内重叠多边形的值

Question

我想获取一个具有重叠多边形的空间层并对其进行转换，以便创建一个没有任何重叠的层，并将重叠多边形的属性聚合为一个列表或一个总和（将根据分析领域和目标）。基于这些帖子 https://github.com/r-spatial/sf/issues/1230 , 我认为我应该能够使用 st_intersection() 与单个输入一起使用时创建的 origins 字段来执行此操作。

一个带有一些虚拟数据的例子：

set.seed(123)
p1 = st_cast(st_sfc(st_multipoint(cbind(runif(10),runif(10)))),"POINT")

b1 =st_buffer(p1, .15)

b1d = data.frame(id=1:10, class=rep(c("high", "low"), times=5), value= rep(c(10,5),times=5))
b1d$geometry = b1
b1d = st_as_sf(b1d)


b1d_intersect <- st_intersection(b1d)%>% 
  mutate(id_int=seq(from=1, to=nrow(.), by=1)) %>% 
  st_collection_extract()

ggplot(b1d)+geom_sf(aes(fill=class), alpha=0.5)

ggplot(b1d_intersect)+geom_sf(aes(fill=class), alpha=0.5)

在我想要的输出中，每个多边形的属性会叠加重叠的属性值，例如：

b1d_intersect_values <- b1d_intersect %>% 
  group_by(rownames(.)) %>% 
  summarise(Class_List=paste0(class, collapse = "; "), value_sum=sum(value))

但这实际上可以通过使用 origins 字段链接回原始 b1d 层来实现吗？我觉得我需要在那里的某个地方使用 map()。

我也曾尝试使用 st_join 来解决它，但效果不佳，因为它为 n.overlaps=1 的多边形分配了多个类，并且当应用于大型数据集时，它似乎比使用索引花费的时间更长，因为它需要使用 st_join.

的额外空间处理步骤

b1d_intersect_values_2 <- st_join(b1d_intersect, b1d) %>% 
  group_by(id_int, n.overlaps) %>% 
  summarise(class_list=paste0((class.y),collapse="; "), value_sum=sum(value.y))

如有任何关于如何进行的建议，我们将不胜感激。

Answer 1

最终弄明白了，自己回答，这样就不会浪费时间或精力，万一对其他人有帮助。

b1d_intersect_values <- b1d_intersect %>% 
  mutate(class_list=map_chr(origins,  ~ paste0(class[.], collapse = "; ")),
         value_sum=map_dbl(origins,  ~ sum(value[.])))




ggplot(b1d_intersect_values)+geom_sf(aes(fill=class_list, alpha=value_sum))

使用 st_intersection 中的原点值聚合层内重叠多边形的值

Aggregating values of overlapping polygons within a layer using the origins value from st_intersection

r

spatial

sf