rgdal

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我試圖在R中繪製我的研究區域。到目前爲止，我已經下載了人口普查OA邊界數據，並且已經將屬性數據合併到了我希望查看的OA中。因此可以從總共1000個OA中說出。我只想看看這些OA中的500個，爲此我有外部數據集。土地是包含1,000個OA的我的空間多邊形數據框。它有一列是OA名稱「地理編碼」。然而，它有它的座標，因爲你運行： coordinates(land) 它產生所有的座標。 House

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將多個`.shp`文件作爲一個對象讀取？

如何將多個.shp文件作爲一個對象讀取？我想簡單地閱讀代碼。 nc <- st_read(dsn = "nc", layer = c("nc1","nc2")) 將多個文件作爲對象讀取的最佳方法是什麼？ library(sf) nc <- st_read(system.file("shape/nc.shp", package="sf")) nc1 <- nc[1:50,

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readOGR未命中ExtendedData

下面是我試圖用readOGR來讀入的KML的摘錄。該<ExtendedData>內容被遺漏了： test.kml <?xml version='1.0' encoding='utf-8'?> <kml xmlns="http://www.opengis.net/kml/2.2"> <Document> <Schema name="election-presidentielle

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proj4string似乎沒有完全定義ESRI投影信息

我有一個shapefile，我使用rgdal包中的readOGR導入到R中。我對它做了一些工作，比如添加屬性信息等，然後再以一個新名稱將它作爲ESRI shapefile導出。但是，當我將原始和新的shapefile都放入ArcGIS中時，它會告訴我CRS不匹配。所以，指出所有的投影參數保持不變，但在投影和座標系的名稱不同，並且基準名被丟棄，我questionas是：是第二CRS的與第一個相

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使用不帶地理配準的writeGDAL創建PNG（.aux.xml）

使用writeGDAL創建PNG文件時，會創建一個地理配準文件（.aux.xml）以及PNG文件。有沒有辦法來防止這種情況發生？以下代碼按照上面的說明創建文件。 library(raster) library(rgdal) r <- raster(xmn=742273.5, xmx=742702.5, ymn=6812515.5, ymx=6812995.5, ncols=144, nro

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R如何提取海拔高於600m的每個多邊形柵格的平均值？

首先，我設法提取平均光柵溫度值爲每個多邊形，而下面的程序：您可以下載這個鏈接上的GIS圖層： https://depots.univ-perp.fr/get?k=iTzEDSUkdyZVw2st78G ## load packages library(raster); library(rgdal) ## Read rasters ras_temp<-raster("ras_temp.

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writeOGR錯誤：輸出文件的創建失敗

我的R新秀，並試圖使用adehabitatHR包內的內核密度估計創建活動範圍從魚的遙測數據 kud <- kernelUD(muskydetectdata.P[,6], h="href", extent = 5) class(kud) image(kud) kud[[1]]@h muskykud.P95 <- getverticeshr(kud, per

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無法繪製R中具有相同CRS的兩個空間對象

我有兩個空間對象，一個是空間多邊形對象，另一個是.csv文件，我轉變爲空間點對象。第一個是來自智利政府的一個官方形狀文件，另一個是通過與HERE API進行地理編碼創建的，同一公社的街道地址。首先我裝空間多邊形對象與readOGR從： quilpue <- readOGR(dsn= getwd() , layer="quilpue-rgdal", encoding = "UTF-

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合併SpatialPolygonDataframe的多邊形

我已經創建了一個SpatialPolygonsDataFrame，其中的國家與區域相關聯。這裏是什麼樣子https://cloudstor.aarnet.edu.au/plus/index.php/s/RpYr3xyMrmhaGKA（有數據EDU鏈接）：由於對象太大用，並作爲我只是在信息的區域，而不是國家的相關工作，我要合併各地區內的國家。換句話說，我希望爲每個區域創建一個多邊形。我試圖運行下

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R錯誤中得到：對象.xts_chob'未找到

我想執行以下代碼 - library(dplyr) ; library(rgdal) ; library(leaflet); crimes <- read.csv("crime_data.csv", header = T) %>% filter(borough == "Manchester", date == "2015-11-01") %>% group_by(