Abrindo shapefile em R? [fechadas]

Preciso abrir um shapefile do ArcMap no R para usá-lo para análises geoestatísticas adicionais. Eu o converti em arquivo de texto ASCII, mas em R é reconhecido como data.frame. A função de coordenadas não funciona assim que xey são reconhecidos como não numéricos.

Você poderia ajudar a lidar com isso?

Use o shapefile diretamente. Você pode fazer isso facilmente com os pacotes rgdalou sfe ler a forma em um objeto. Para ambos os pacotes, você precisa fornecer dsn- a fonte de dados, que no caso de um shapefile é o diretório , e layer- qual é o nome do shapefile, menos a extensão:

# Read SHAPEFILE.shp from the current working directory (".")

require(rgdal)
shape <- readOGR(dsn = ".", layer = "SHAPEFILE")

require(sf)
shape <- read_sf(dsn = ".", layer = "SHAPEFILE")

(Para rgdal, no OSX ou Linux, você não pode usar a abreviação '~' para o diretório inicial como o diretório da fonte de dados ( dsn) - caso contrário, receberá uma mensagem inútil "Não é possível abrir a fonte de dados". O sfpacote não tenha essa limitação, entre outras vantagens.)

Isso fornecerá um objeto que é um DataFrame * espacial (pontos, linhas ou polígonos) - os campos da tabela de atributos são acessíveis a você da mesma maneira que um quadro de dados comum, ou seja, shape$IDpara a coluna ID.

Se você deseja usar o arquivo ASCII importado, basta converter os campos x e y de texto (caractere) em números, por exemplo:

shape$x <- as.numeric(as.character(shape$x))
shape$y <- as.numeric(as.character(shape$y))
coordinates(shape) <- ~x + y

Editar 18/01/2015 : observe que o rgdal é um pouco melhor que o maptools (o que sugeri aqui inicialmente), principalmente porque ele lê e grava informações de projeção automaticamente.

Notas:

• os aninhados as.numeric(as.character())funções - se o seu texto ASCII foi lido como um fator (provável), isso garante que você obtenha os valores numéricos, em vez dos níveis de fator.
• rgdale sfpossui maneiras confusas de acessar diferentes tipos de arquivos e bancos de dados (por exemplo, para um arquivo GPX, o dsn é o nome do arquivo e coloca em camadas os componentes individuais, como waypoints, trackpoints, etc.), e é necessária uma leitura cuidadosa dos exemplos on-line.

Concordo com o Simbamangu e resolvi em termos de manter o shapefile, mas quero direcionar sua atenção especificamente para a biblioteca rgdal. Siga o link sugerido por gissolved para o NCEAS e siga as instruções para rgdal. Pode ser um desafio instalar em algumas máquinas, mas pode melhorar substancialmente os resultados quando se trata de projeções.

A biblioteca maptools é excelente e permite definir a projeção para o shapefile em que você está lendo, mas para isso, é necessário saber como especificar essa projeção no formato proj4. um exemplo pode ser algo como:

project2<-"+proj=eqdc +lat_0=0 +lon_0=0 +lat_1=33 +lat_2=45 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=GRS80    
   +datum=NAD83 +units=m +no_defs" #USA Contiguous Equidistant Conic Projection
data.shape<-readShapePoly("./MyMap.shp",IDvar="FIPS",proj4string=CRS(project2))
plot(data.shape)

Se você quiser seguir esse caminho, recomendo http://spatialreference.org como o local para descobrir a aparência da sua projeção no formato proj4. Se isso lhe parecer um aborrecimento, o rgdal facilitará a leitura do arquivo .prj do shapefile da ESRI (o arquivo que contém a definição de projeção da ESRI para o shapefile. Para usar o rgdal no mesmo arquivo, basta escrever:

library(rgdal)
data.shape<-readOGR(dsn="C:/Directory_Containing_Shapefile",layer="MyMap")
plot(data.shape)

Você provavelmente pode andar de skate sem fazer isso se estiver apenas trabalhando com um único arquivo de forma, mas assim que começar a olhar para várias fontes de dados ou sobrepor o Google Maps, será essencial manter suas projeções em boa forma.

Para algumas orientações úteis sobre dados espaciais no R, incluindo várias coisas sobre importação e trabalho com padrões de pontos, tenho alguns materiais antigos do curso on-line em https://csde.washington.edu/workshop/point-patterns-and-raster -superfícies / (mais workshops podem ser encontrados aqui ) que podem ajudá-lo a ver como esses métodos se comparam na prática.

Eu acho que você não deve converter o shapefile em um ASCII, mas sim usá-lo diretamente com uma das extensões espaciais. Aqui você encontra três maneiras de ler (e escrever) um arquivo shapefile http://www.nceas.ucsb.edu/scicomp/usecases/ReadWriteESRIShapeFiles . O projeto R-space provavelmente também lhe interessará http://cran.r-project.org/web/packages/sp/index.html .

Você pode usar a sfbiblioteca para abrir Shapefiles diretamente no R. É mais rápido que a rgdalbiblioteca, confira aqui: Recursos simples para R - Benchmarks . Para mais informações sobre o sfpacote, consulte a página inicial do projeto r-spatial .

# Load library
library('sf')

# Load shapefile
shapename <- read_sf('~/path/to/file.shp')

Uma solução fácil em 2017 é a shapefile()função na rasterbiblioteca.

#Load library
library(raster)

#Load shapefile
shp <- shapefile("myshapefile")

ATUALIZAÇÃO: Essa ainda é uma boa opção em 2019.

Mais uma alternativa é usar a biblioteca fastshp , que oferece:

Rotinas para manipulação de grandes arquivos de forma ESRI (.shp). Isso inclui leitura, afinamento de pontos e correspondência de pontos para conter formas. O principal objetivo deste pacote é fornecer a velocidade para suportar grandes arquivos de forma (milhões de pontos). São várias ordens de maginute mais rápidas que alguns outros pacotes shapefile.

Aqui está minha pergunta no SE sobre como usá-lo com o ggplot2:

Como plotar o shapefile carregado através do fastshp no ggplot2?