京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言读取空间数据
空间数据类型主要包括了三种:矢量数据(以最普遍的的shapefile为例),栅格(raster,这个格式就比较多了,不过大同小异),地理数据库(geodatabase也就是.gdb文件,Esri的数据库),本文对运用R语言读取矢量数据和栅格数据进行总结
一、矢量数据
矢量数据其实主要包括了三类:点,线和面,能读取的方式有很多种。
下面列举几种。
(1)使用maptools包读取数据
先从点线面分别读取的方式来看,主要包括readShapePoints(读取点),readShapeLines(读取线要素),readShapePoly(读取面要素)。这几个函数都是maptools包里面的。
所以第一步如果没安装的话请先安装。
install.packages(‘maptools’)
library(maptools)
接着定位到我们所需读取数据的工作路径上,然后就可以开始读取对应的数据了。
#设置工作路径
getwd()
setwd("C:/Users/HuFeiHu/Documents/HeiHe")
#使用可以读取三类要素Poly,Points,Lines的函数读取矢量数据
library(maptools)
X<-readShapeSpatial('data/MiddleNodeType/SoilNET.shp',verbose = TRUE)
plot(x)
#分别使用可以读取Poly的函数读取
y<-readShapePoints('data/UpperBondary/Babaohe_Booundary.shp')
y<-readShapeLines('data/UpperBondary/Babaohe_Booundary.shp')
y<-readShapePoly('data/UpperBondary/Babaohe_Booundary.shp')
如果不需要什么其他操作,读取数据只需要填入文件名字作为传入的参数即可。这几个函数完整的参数大体差不多,主要包括下面几个。
fn——文件名,一般能读的是.shp文件,.shx文件和.dbf文件
proj4string = CRS(as.character(NA))——坐标系的CRS字符串,关于坐标系的问题,这里不详讲。其实就是一个坐标系对应一个ID,把对应ID读进去,按照对应坐标系读取,这个是遵循规范的。
一般前两个参数用得多。后面这些只介绍这三个函数共有的参数,其他参数就请参照帮助文档。
verbose = FALSE——默认为False,这个主要是在读取数据后是否返回读入要素的类型和数量。
repair=FALSE——这个参数的话,主要是考虑到.shx索引文件太大,默认False会跳过读取数据,TRUE的话,会进行内部修复,读取这类文件。
事实上,maptools提供的函数读取只能传输较差分辨率的空间数据,所以更推荐的是用rgdal包的OGR驱动程序来读取。
(2)使用GDAL的R语言包rgdal读取矢量数据,这种方法也能够读取高精度数据(推荐使用)
读取方式如下,参数也是传入文件名即可简单读取,不过这个参数可以读具体文件也可以读文件夹名。对应上面proj4string也有一个参数p4s,其他参数参照文档。
library(rgdal)
rgdaltest<-readOGR('data/MiddleNodeType/SoilNET.shp')
plot(rgdaltest)
(3)使用shapefiles包读取数据文件
此外还有shapefiles包也可以进行读取。读取方式(可以读取shp和shx,shx读取结果为空间索引)如下:
library(shapefiles)
x<-read.shp('data/UpperBondary/Babaohe_Booundary.shp')
矢量数据读取主要通过以上几种方式就可以实现。
栅格数据的话,格式还是多种多样的。这边主要提供几种不同格式的读取方法(.img文件,.tif文件,ASCII码文件和.asc文件)。
(1)使用GDAL的rgdal包
栅格数据读取主要是基于rgdal包,读取方式如下,img和tif都可以通过readGDAL直接读取。
data<-readGDAL(“data/UpperBondary/Babaohe_Booundary.img”)
data<-readGDAL(“data/UpperBondary/Babaohe_Booundary.tif”)
这里面的参数我就不详细介绍了,主要解释几个个人认为比较重要的参数。有兴趣的同学可以去查询官方文档。
band——波段数,单纯栅格无所谓。做遥感影像数据处理时就会遇到需要几个波段的问题,如果缺省的话,是全部导入。
p4s——等同于上面的proj4string
type——像素深度:8bit,16bit等
读取ASCII码文件存储的数据
rastershange1=readGDAL('rasterTest/test.txt')
plot(rastershange1)
(2)用raster包读取栅格数据
通过raster包进行读取.img文件和.tif文件,这个更方便些。读取方式如下
data<-raster(“data/UpperBondary/Babaohe_Booundary.image”)
data<-raster(“data/UpperBondary/Babaohe_Booundary.tif”)
(3)运用sp包读取ASCII码文件
当然栅格数据还有较为普遍的以ASCII码文件存储的方式。这里也提供下如何读取ASCII码文件,这个方法是基于sp包的,所以需要先安装和载入sp包,这个包是R语言空间数据的基础包,指定了空间数据库的方法和对象。
rastershange2=read.asciigrid('rasterTest/test.txt')
plot(rastershange2)
当然ASCII码文件可能是以.asc文件存储的,只需把后缀名改成.asc即可读取。
运用R语言读取栅格和矢量数据的方法大概如上了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14