如何使用SF通过因数从点构造/绘制多边形的凸包？

Question

我有一个物种发生的数据集，我正在尝试通过制作凸包将其转换为发生区域。我可以手动执行此操作（即一次只输入一个物种），但我真的很希望能够通过物种名称自动处理它。

可在此处找到经过简化的示例数据集：https://pastebin.com/dWxEvyUB

这是我当前手动执行的操作：

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))

这将显示一个地图，其中包含基于其观察的凸包的两个物种发生区域。我意识到我在这里混合了不同的空间库，因此如果可能的话，最好在SF中完成所有操作。在我的真实数据中，我有两个以上的物种，我可以复制并粘贴每个物种获得的代码，但是似乎应该可以简化此过程，以便按因子级别构造多边形（以及随后的凸包）自动。像这样：

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

我一直在寻找几天，并在大量文档中进行挖掘。这些空间方面的很多东西对我来说都不是直觉，因此我希望我缺少很多基本的理解。能做到吗？

Answer 1

这是使用tidyverse（实际上只有dplyr）和sf软件包（以及mapview软件包以便快速查看）的可能解决方案。 / p>

您与自己的解决方案（工藤）非常接近。诀窍是summarise分组的数据，然后创建船体。

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 ) )