带R的SpatialPolygonsDataFrame中重叠多边形的属性值求和

Question

我有一个形状文件，其中包含许多部分重叠的SpatialPolygon。 这些多边形属于杀真菌剂在田间的施用，并且每个多边形具有关联的施用率作为属性。

我要获得的是考虑到重叠区域来更正AsApplied地图，这意味着如果两个（或更多）多边形重叠，则应该对比率求和并合并。

以下示例代码创建一个SpatialPolygonsDataFrame来简化此问题：

library(raster)
library(sp)

p<-SpatialPolygons(list(Polygons(list(Polygon(cbind(c(1,4,4,3,3,1,1),c(1,1,3,3,4,4,1)),hole = F)), "1_ "),
                    Polygons(list(Polygon(cbind(c(3,4,4,3,3),c(3,3,4,4,3)),hole = F)), "1_2"),
                    Polygons(list(Polygon(cbind(c(3,4,4,3,3),c(3,3,4,4,3)),hole = F)), "2_1"),
                    Polygons(list(Polygon(cbind(c(4,4,5,5,3,3,4),c(4,3,3,5,5,4,4)),hole = F)),"2_")))

pid <- sapply(slot(p, "polygons"), function(x) slot(x, "ID"))
p.df <- data.frame( ID=1:length(p), row.names = pid) 
p <- SpatialPolygonsDataFrame(p, p.df)
p$Rate <- c(100, 100, 100, 100)
crs(p) <- "+proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0"
plot(p)

您可以从四个部分重叠的多边形中看到两个正方形。 每个多边形的关联费率为100。我想拥有三个多边形。 两个不重叠的多边形的比率应为100，而两个重叠的多边形的比率应为一个值为200的多边形。

我已经尝试了栅格数据包的并集或相交功能，但只能获取多边形重叠的信息，而不能求和和合并。 另外，我正在明确寻求R中的解决方案。

非常感谢您对解决此问题的任何帮助。

更新：下面提供的RobertH提供的解决方案适用于我的简单示例。 已经非常感谢您了！

但是，当切换到实际用例时，我会遇到以下错误和警告：

Error in if (is.numeric(i) && i < 0) { : 
  missing value where TRUE/FALSE needed
In addition: Warning messages:
1: In RGEOSUnaryPredFunc(spgeom, byid, "rgeos_isvalid") :
  Too few points in geometry component at or near point 8.3634020800000002 50.056772690000003
...

示例形状文件已上传到此处：（已淘汰）

有什么想法如何处理这个问题？

更新＃2使用当前的开发版本2.5-10确实可以修复RGEOSUnaryPredFunc中的警告。 但是，如果多边形仅重叠得很少，我仍然会收到错误：

Error in if (is.numeric(i) && i < 0) { : 
  missing value where TRUE/FALSE needed

发生这种情况的示例形状文件上传到此处： http : //www.share-online.biz/dl/O4ZIVH8OBW 。 更准确地说，该字段如下所示：

多边形示例2的图像

用红色标记的两个多边形会导致错误，并且如果删除了其中两个之一，则合并效果很好。

非常感谢您的大力帮助！

Answer 1

我认为您确实追求的是union 。 它合并并标识重叠的多边形。 有了它，您可以求和费率。

# example data
library(raster)
p1 <- cbind(c(1,4,4,1),c(1,1,4,4))
p2 <- cbind(c(3,5,5,3),c(3,3,5,5))
p <- spPolygons(p1, p2, crs="+proj=longlat +datum=WGS84", 
                        attr=data.frame(ID=1:2, Rate =c(50,100)))

#data.frame(p)
#  ID Rate
#1  1   50
#2  2  100

首次使用工会

x <- union(p)
ud <- data.frame(x)
ud$count <- NULL

对贡献多边形的比率求和

udRate <- t( t(ud) * p$Rate )
x$Rate <- rowSums(udRate)
data.frame(x)

#  ID.1 ID.2 count Rate
#1    1    0     1   50
#2    0    1     1  100
#3    1    1     2  150