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B7_simplefeatures.md

File metadata and controls

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title author date output
B7 Simple Features
Jan-Philipp Kolb
23 Oktober 2018
slidy_presentation beamer_presentation
keep_md
true
colortheme fonttheme highlight keep_tex theme
beaver
structurebold
espresso
true
CambridgeUS

Themen dieses Abschnitts

  • Der Import von Geodaten mit dem Paket simple features (sf).
  • Die Verarbeitung der OSM-Daten mit dem Paket sf.
  • Die Daten visualisieren mit sf

Das Paket sf

Simple Features for R

library(sf)
## Linking to GEOS 3.6.1, GDAL 2.2.3, proj.4 4.9.3
  • Ein Demo ist im Paket sf integriert
demo(sf::affine)

Shapefiles mit sf importieren

st_layers("../data/london_sport.shp")
## Driver: ESRI Shapefile 
## Available layers:
##     layer_name geometry_type features fields
## 1 london_sport       Polygon       33      4

london <- st_read("../data/london_sport.shp")
## Reading layer `london_sport' from data source `D:\github\geocourse\data\london_sport.shp' using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 33 features and 4 fields
## geometry type:  POLYGON
## dimension:      XY
## bbox:           xmin: 503571.2 ymin: 155850.8 xmax: 561941.1 ymax: 200932.5
## epsg (SRID):    NA
## proj4string:    +proj=tmerc +lat_0=49 +lon_0=-2 +k=0.9996012717 +x_0=400000 +y_0=-100000 +ellps=airy +units=m +no_defs

Das Shapefile plotten

plot(london$geometry)

Graphiken mit sf

plot(london)

Die Hilfe für die Funktion plot im sf Paket

?plot

Der london shapefile als Beispiel

head(london)
## Simple feature collection with 6 features and 4 fields
## geometry type:  POLYGON
## dimension:      XY
## bbox:           xmin: 503571.2 ymin: 156480.8 xmax: 561941.1 ymax: 194889.3
## epsg (SRID):    NA
## proj4string:    +proj=tmerc +lat_0=49 +lon_0=-2 +k=0.9996012717 +x_0=400000 +y_0=-100000 +ellps=airy +units=m +no_defs
##   ons_label                 name Partic_Per Pop_2001
## 1      00AF              Bromley       21.7   295535
## 2      00BD Richmond upon Thames       26.6   172330
## 3      00AS           Hillingdon       21.5   243006
## 4      00AR             Havering       17.9   224262
## 5      00AX Kingston upon Thames       24.4   147271
## 6      00BF               Sutton       19.3   179767
##                         geometry
## 1 POLYGON ((541177.7 173555.7...
## 2 POLYGON ((522957.6 178071.3...
## 3 POLYGON ((505114.9 184625.1...
## 4 POLYGON ((552108.3 194151.8...
## 5 POLYGON ((519370.8 163657.4...
## 6 POLYGON ((525554.3 166815.8...

Die Farben verändern

plot(london,col=1:20)

Nur eine Karte

Beispiel Bevölkerung in London`s Stadtteilen

london2 <- london[,-(1:3)]
plot(london2)

Das Paket colorRampsverwenden

Cheatsheet zum Thema Farbpaletten

library("colorRamps")
plot(london2,col=blue2yellow(10))

Beispieldaten bekommen

library(osmdata)
## Data (c) OpenStreetMap contributors, ODbL 1.0. http://www.openstreetmap.org/copyright

bb_poly <- getbb(place_name = "Amsterdam", 
                 format_out = "polygon")
ls <- st_multilinestring(bb_poly)
pol <- sf::st_polygon(bb_poly)
class(pol)
## [1] "XY"      "POLYGON" "sfg"

bb_poly_ma<-getbb(place_name="Mannheim",format_out="polygon")

Das Ergebnis plotten

plot(bb_poly_ma,type="l")

Eine .osm Datei importieren

  • In einer .osm Datei sind verschiedene Layer vorhanden.
  • Mit st_layers kann man sich anzeigen lassen, welche das sind.
st_layers("../data/ams_centraal.osm")
## Driver: OSM 
## Available layers:
##         layer_name       geometry_type features fields
## 1           points               Point       NA     10
## 2            lines         Line String       NA      9
## 3 multilinestrings   Multi Line String       NA      4
## 4    multipolygons       Multi Polygon       NA     25
## 5  other_relations Geometry Collection       NA      4

Daten vom Amsterdam Beispiel

  • Mit der Funktion st_read kann der gewünschte Layer importiert werden.
datm <- st_read("../data/ams_centraal.osm","multipolygons")
## Reading layer `multipolygons' from data source `D:\github\geocourse\data\ams_centraal.osm' using driver `OSM'
## Simple feature collection with 2796 features and 25 fields
## geometry type:  MULTIPOLYGON
## dimension:      XY
## bbox:           xmin: 4.874776 ymin: 52.36088 xmax: 4.929755 ymax: 52.39393
## epsg (SRID):    4326
## proj4string:    +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs

Die Funktion st_geometry

Get, set, or replace geometry from an sf object

?st_geometry
geom_datm <- st_geometry(datm)
plot(geom_datm)

Die Häuser auswählen

library(dplyr)
buis <- datm %>% select(building)
plot(buis)

Welche Häusertypen gibt es?

buis2 <- datm %>% as.data.frame %>% select(building)
datbuis <- datm[, "building", drop = TRUE]
plot(datbuis)

plot(st_geometry(houses))

-->

Alle Häuser herausnehmen

houses <- datm[datm$building %in% c("house","yes",
                                    "apartments"),]
  • Im ersten Teil des Objekts sind allgemeine Informationen zum Geometrietyp, zur Bounding Box und zum EPSG Code enthalten.
Simple feature collection with 2131 features and 25 fields
geometry type:  MULTIPOLYGON
dimension:      XY
bbox:           xmin: 4.887275 ymin: 52.37334 xmax: 4.91342 ymax: 52.38366
epsg (SRID):    4326
proj4string:    +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs

Zweiter Teil des Objekts houses

  • Im zweiten Teil sind dann spezifische Informationen zu den einzelnen Features aufgelistet.
  • Es handelt sich beispielsweise um die OSM id und in der letzten Spalte die Geometrie, die wir später zum visualisieren brauchen.
    osm_id osm_way_id name         type    building craft
5  3580102       <NA> <NA> multipolygon  apartments  <NA>
6  3580414       <NA> <NA> multipolygon         yes  <NA>
7  3580416       <NA> <NA> multipolygon  apartments  <NA>
8  3580417       <NA> <NA> multipolygon  apartments  <NA>
9  3580420       <NA> <NA> multipolygon  apartments  <NA>
10 3580421       <NA> <NA> multipolygon  apartments  <NA>
11 3580422       <NA> <NA> multipolygon  apartments  <NA>
12 3580423       <NA> <NA> multipolygon  apartments  <NA>
13 3580427       <NA> <NA> multipolygon  apartments  <NA>
14 3580428       <NA> <NA> multipolygon       house  <NA>

Das Objekt houses transformieren

class(houses)
## [1] "sf"         "data.frame"

class(st_geometry(houses))
## [1] "sfc_MULTIPOLYGON" "sfc"

Das Ergebnis visualisieren

library(tmap)
(map1 <- qtm(st_geometry(houses)))

Wohnstraßen hinzufügen

datl <- st_read("../data/ams_centraal.osm","lines")
## Reading layer `lines' from data source `D:\github\geocourse\data\ams_centraal.osm' using driver `OSM'
## Simple feature collection with 2372 features and 9 fields
## geometry type:  LINESTRING
## dimension:      XY
## bbox:           xmin: 4.826049 ymin: 52.33891 xmax: 4.95717 ymax: 52.43813
## epsg (SRID):    4326
## proj4string:    +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs

roads <- datl[datl$highway %in% c("residential"),]

Der Straßen-Typ residential

(map2 <- map1+qtm(st_geometry(roads),lines.col="purple"))

Weitere Straßen hinzufügen

roads2 <- datl[datl$highway %in% c("tertiary","secondary",
                                  "primary"),]
(map3 <- map2+qtm(st_geometry(roads2),lines.col="red"))

Eine Demonstartion von sf

Beispieldatensatz nc

demo(nc, ask = FALSE, echo = FALSE)
## Reading layer `nc.gpkg' from data source `D:\Eigene Dateien\Dokumente\R\win-library\3.5\sf\gpkg\nc.gpkg' using driver `GPKG'
## Simple feature collection with 100 features and 14 fields
## Attribute-geometry relationship: 0 constant, 8 aggregate, 6 identity
## geometry type:  MULTIPOLYGON
## dimension:      XY
## bbox:           xmin: -84.32385 ymin: 33.88199 xmax: -75.45698 ymax: 36.58965
## epsg (SRID):    4267
## proj4string:    +proj=longlat +datum=NAD27 +no_defs

Die Vignetten für das Paket sf

https://r-spatial.github.io/sf/reference/st_as_sf.html

https://r-spatial.github.io/sf/reference/st_read.html

https://r-spatial.github.io/sf/articles/sf1.html