如何使用R包从点创建Thiessen多边形？

Question

我有多组点数据（不同的年份约20组）

我想使用R空间包为每组点生成泰森多边形。

我知道这可以在GIS中完成，但由于我需要批量处理，所以用R完成会更方便。

- user2760

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安装包并加载库：install.packages("sos"); library("sos");，搜索"thiessen"函数：findFn("thiessen")。 - Ben Bolker

我现在正在使用ArcGIS。 - user2760

Answer 1

您没有给我们访问您的数据的权限，但是这里有一个关于代表世界城市的点的例子，使用了Carson Farmer在他的博客中描述的一种方法。希望这能帮助您入门...

# Carson's Voronoi polygons function
voronoipolygons <- function(x) {
  require(deldir)
  require(sp)
  if (.hasSlot(x, 'coords')) {
    crds <- x@coords  
  } else crds <- x
  z <- deldir(crds[,1], crds[,2])
  w <- tile.list(z)
  polys <- vector(mode='list', length=length(w))
  for (i in seq(along=polys)) {
    pcrds <- cbind(w[[i]]$x, w[[i]]$y)
    pcrds <- rbind(pcrds, pcrds[1,])
    polys[[i]] <- Polygons(list(Polygon(pcrds)), ID=as.character(i))
  }
  SP <- SpatialPolygons(polys)
  voronoi <- SpatialPolygonsDataFrame(SP, data=data.frame(x=crds[,1],
    y=crds[,2], row.names=sapply(slot(SP, 'polygons'), 
    function(x) slot(x, 'ID'))))
}

示例1：输入为SpatialPointsDataFrame：

# Read in a point shapefile to be converted to a Voronoi diagram
library(rgdal)
dsn <- system.file("vectors", package = "rgdal")[1]
cities <- readOGR(dsn=dsn, layer="cities")

v <- voronoipolygons(cities)

plot(v)

示例2：输入为x、y坐标向量：

dat <- data.frame(x=runif(100), y=runif(100))
v2 <- voronoipolygons(dat)
plot(v2)

- jbaums

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我已经修改了函数，使其能够接受坐标向量（期望按照 x、y 的顺序）以及一个 SpatialPointsDataFrame。 - jbaums

有没有办法为不规则多边形边界执行此操作？ 您可以在此处找到我的问题 http://stackoverflow.com/questions/29746150/r-calculating-thiessen-weights-for-an-area-with-irregular-boundary/29751220#29751220 - rm167

谢谢，这正是我在寻找的！！;) - maycca

Answer 2

与jbaums所示的原理相同，但代码更简单:

library(dismo)
library(rgdal)
cities <- shapefile(file.path(system.file("vectors", package = "rgdal")[1], "cities"))

v <- voronoi(cities)
plot(v)

- Robert Hijmans

Answer 3

请注意 Voronoi cell也被称为Thiessen多边形。

另外，可以使用R的简单特征, 特别是sf::st_voronoi()函数。以下是从此帮助页面启发的示例：

library(sf)
#> Linking to GEOS 3.8.0, GDAL 3.0.4, PROJ 6.3.1

# generate some random points
set.seed(2020-05-27)
n <- 50
points <- runif(n) %>% 
  matrix(ncol = 2) %>% 
  st_multipoint()

# Voronoi tesselation
voronoi_grid <- st_voronoi(points)

plot(voronoi_grid, col = NA)
plot(points, add = TRUE, col = "blue", pch = 16)

^{由 reprex包（v0.3.0）于2020年5月27日创建}

既然您提到有多组点集，每组代表一年，您可以利用列表并对其进行迭代，例如：

library(sf)
#> Linking to GEOS 3.8.0, GDAL 3.0.4, PROJ 6.3.1

# generate a list of length 20, each element containing with random points 
set.seed(2020-05-27)
yrs <- 20
n <- 50
points_lst <- vector(mode = "list", length = yrs)
for (i in 1:yrs) {
  points_lst[[i]] <- runif(n) %>% 
    matrix(ncol = 2) %>% 
    st_multipoint()
}

# Voronoi tesselation for each element of the list
voronoi_grids_lst <- lapply(points_lst, st_voronoi)

# plot 1st element
plot(voronoi_grids_lst[[1]], col = NA)

^{2020年5月27日使用reprex package (v0.3.0)创建}

- Valentin_Ștefan