Question

我有一个物种数据集及其在100 x 200米范围内的粗略位置。数据框的位置部分不是我认为可用的格式。在这个100 x 200米的矩形中，有两百个10 x 10米的正方形，名为A到CV。在每个10×10平方内，有四个5×5米的正方形，分别命名为1,2,3和4（1位于2的南边，3的西边.4位于2的东边，3的北边）。我想让R知道A是在（0,0），（10,0），（0,0）和（0,10）处有角的正方形，B就在A的北边并且有角（ 0,10），（0,20），（10,10）和（10,20），K位于A的东边，在（10,0），（10,10），（20，对于所有10×10米的正方形，0）和（20,10）等等。另外，我想让R知道每个5 x 5米的正方形在100 x 200米的情节中的位置。

所以，我的数据框看起来像这样

10x10    5x5     Tree    Diameter
A    1     tree1    4
B    1     tree2    4
C    4     tree3    6
D    3     tree4    2
E    3     tree5    3
F    2     tree6    7
G    1     tree7    12
H    2     tree8    1
I    2     tree9    2
J    3     tree10   8
K    4     tree11   3
L    1     tree12   7
M    2     tree13   5

最终，我希望能够绘制100 x 200米的区域并且每个10 x 10米的方格显示树木数量，物种数量或总生物量将我拥有的数据转换为R可用于绘图和分析的空间数据的最佳方法是什么？

Answer 1

这是一个开始。

## set up a vector of all 10x10 position tags
tags10 <- c(LETTERS,
            paste0("A",LETTERS),
            paste0("B",LETTERS),
            paste0("C",LETTERS[1:22]))

将{"J",3}转换为相应子广场中心的函数。

convpos <- function(pos10,pos5) {
    ## convert letters to major (x,y) positions
    p1 <- as.numeric(factor(pos10,levels=tags10))  ## or use match()
    p1.x <- ((p1-1) %% 10) *10+5    ## %% is modulo operator
    p1.y <- ((p1-1) %/% 10)*10+5    ## %/% is integer division
    ## sort out sub-positions
    p2.x <- ifelse(pos5 <=2,2.5,7.5)   ## {1,2} vs {3,4} values
    p2.y <- ifelse(pos5 %%2 ==1 ,2.5,7.5)  ## odd {1,3} vs even {2,4} values
    c(p1.x+p2.x,p1.y+p2.y)
}

用法：

convpos("J",2)
convpos(mydata$tenbytenpos,mydata$fivebyfivepos)

重要说明：

这是一个概念证明，我几乎可以保证我没有得到x和y坐标的对应关系。但你应该能够逐行追踪并看看它在做什么......
它应该在向量上正常工作（参见上面的第二个用法示例）：因此我从switch切换到ifelse
在将数据读入R时，您的列名称（10x10）可能会被误导为X10.10：请参阅?data.frame和?check.names

Answer 2

类似于@Ben Bolker所做的，这里是一个查找功能（尽管您可能需要转置一些东西以使标签与您描述的匹配）。

tenbyten <- c(LETTERS[1:26], 
  paste0("A",LETTERS[1:26]), 
  paste0("B",LETTERS[1:26]), 
  paste0("C",LETTERS[1:22]))

tenbyten <- matrix(rep(tenbyten, each = 2), ncol = 10)
tenbyten <- t(apply(tenbyten, 1, function(x){rep(x, each = 2)}))
# the 1234 squares
squares <- matrix(c(rep(c(1,2),10),rep(c(4,3),10)), nrow = 20, ncol = 20)
# stick together into a reference grid
my.grid <- matrix(paste(tenbyten, squares, sep = "-"), nrow = 20, ncol = 20)

# a lookup function for the site grid
coordLookup <- function(tbt, fbf, .my.grid = my.grid){
  x <- col(.my.grid) * 5 - 2.5
  y <- row(.my.grid) * 5 - 2.5
  marker <- .my.grid == paste(tbt, fbf, sep = "-")
  list(x = x[marker], y = y[marker])
}

coordLookup("BB",2)
$x
[1] 52.5

$y
[1] 37.5

如果这不是你想要的，那么也许你更喜欢SpatialPolygonsDataFrame，它有正确的多边形ID，你附加数据，等等。在这种情况下，只是谷歌周围的如何从头开始创建一个，并操纵row()和col()函数来获取多边形角，类似于此查找函数中给出的只返回质心的内容。

编辑：启动SPDF：

这是从功能示例中修改的，希望是一个好的开始：

library(sp)
# really you have a 20x20 grid, counting the small ones.
# c(2.5,2.5) specifies the distance in any direction from the cell center
grd <- GridTopology(c(1,1), c(2.5,2.5), c(20,20)))
grd <- as.SpatialPolygons.GridTopology(grd)
# get centroids
coords <- coordinates(polys)
# make SPDF, with an extra column for your grid codes, taken from the above.
# you can add further columns to this data.frame(), using polys@data
polys <- SpatialPolygonsDataFrame(grd, 
  data=data.frame(x=coords[,1], y=coords[,2], my.ID = as.vector(my.grid), 
  row.names=getSpPPolygonsIDSlots(grd)))

在R中创建空间数据

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