问题描述
> head(df1)
Cell_ID Spot_ID X Y
1 0 600000000 193.722 175.733
2 0 600000001 192.895 176.727
3 0 600000002 193.828 177.462
4 8 600000003 178.173 178.220
5 7 600000004 187.065 178.285
6 0 600000005 190.754 178.186
> df1_sf <- st_as_sf(df1,coords = c('X','Y')) %>%
group_by(Cell_ID) %>%
summarise() %>%
ungroup() %>%
st_convex_hull()
>plot(st_geometry(df1_sf),border = "red")
现在,我想获取每个多边形的邻居的ID。为此,我正在做
n = st_set_geometry(st_intersection(df1_sf,df1_sf),NULL)
head(n)
# A tibble: 6 x 2
Cell_ID Cell_ID.1
<int> <int>
1 0 0
2 7 0
3 51 0
4 1 1
5 4 1
6 5 1
但是这做得很平庸,因为它需要一个交集,而我也对它们是否是最接近的交集感兴趣(接近,尽管没有像下面的图所示那样触摸,但Cell_ID 1将作为邻居单元3-6,但是也将检测像元7,因为它在给定的半径内)。 有人可以帮我解决这个问题吗?
解决方法
为说明在每个多边形周围使用缓冲区的绝佳建议
(每个多边形的数学膨胀)在这里是一种快速而肮脏的spatstat
解决方案。
首先加载软件包并制作一些示例数据:
library(spatstat)
dat <- tiles(dirichlet(cells))
ii <- seq(2,42,by=2)
dat[ii] <- lapply(dat[ii],erosion,r = .01)
dat <- lapply(seq_along(dat),function(i) cbind(Cell_ID = i,as.data.frame(dat[[i]])))
dat <- Reduce(rbind,dat)
df1 <- cbind(Spot_ID = 1:nrow(dat),dat)
head(df1)
#> Spot_ID Cell_ID x y
#> 1 1 1 0.4067780 0.0819020
#> 2 2 1 0.3216680 0.1129640
#> 3 3 1 0.1967080 0.0000000
#> 4 4 1 0.4438430 0.0000000
#> 5 5 2 0.5630909 0.1146781
#> 6 6 2 0.4916145 0.1649979
为每个Cell_ID
拆分,找到凸包并绘制数据:
dat <- split(df1[,c("x","y")],df1$Cell_ID)
dat <- lapply(dat,convexhull)
plot(owin(),main = "")
for(i in seq_along(dat)){
plot(dat[[i]],add = TRUE,border = "red")
}
扩大每个多边形:
bigdat <- lapply(dat,dilation,r = 0.0125)
进行天真的for循环分配,以指定哪些膨胀多边形重叠(即完全 n ^ 2个成对相交):
neigh <- list()
for(i in seq_along(bigdat)){
overlap <- sapply(bigdat[-i],function(x) !is.empty(intersect.owin(x,bigdat[[i]])))
neigh[[i]] <- which(overlap)
}
绘制具有邻居数量的膨胀多边形(邻居的ID在
列表neigh
):
plot(owin(),main = "")
for(i in seq_along(bigdat)){
plot(bigdat[[i]],border = "red")
}
text.ppp(cells,labels = sapply(neigh,length))
基于细分的解决方案
是否需要使用凸包作为单元格的定义 地区?我很想简单地用质心表示每个单元 采样点,然后使用Dirichlet / Voronoi镶嵌作为 地区。这些到处都有明确定义的邻居,唯一的问题是 如何定义细胞集合的边界区域。
对每个Cell_ID
进行拆分,找到质心,细分并绘制数据:
dat <- split(df1[,df1$Cell_ID)
dat <- t(sapply(dat,colMeans))
X <- as.ppp(dat,W = ripras)
D <- dirichlet(X)
plot(D)
用于查找邻居ID的其他代码:
eps <- sqrt(.Machine$double.eps) # Epsilon for numerical comparison below
tilelist <- tiles(D)
v_list <- lapply(tilelist,vertices.owin)
v_list <- lapply(v_list,function(v){ppp(v$x,v$y,window = Window(X),check = FALSE)})
neigh <- list()
dd <- safedeldir(X)
for(i in seq_len(npoints(X))){
## All neighbours from deldir (infinite border tiles)
all_neigh <- c(dd$delsgs$ind1[dd$delsgs$ind2==i],dd$delsgs$ind2[dd$delsgs$ind1==i])
## The remainder keeps only neighbour tiles that share a vertex with tile i:
true_neigh <- sapply(v_list[all_neigh],function(x){min(nncross.ppp(v_list[[i]],x))}) < eps
neigh[[i]] <- sort(all_neigh[true_neigh])
}
plot(D,main = "Tessellation with Cell_ID")
text(X)
neigh[[1]] # Neighbours of tile 1
#> [1] 2 7 8
neigh[[10]] # Neighbours of tile 10
#> [1] 3 4 5 9 15 16 20
,
从您的问题来看,您似乎对通用的最近邻居类型方法更感兴趣。如果这过于简单,请纠正我。
只需考虑中心坐标并使用任何knn
类型算法将k nearest neighbours
分类到给定坐标即可,而不是考虑每个多边形及其边界。
由于我无权访问您的数据,因此创建了一些虚拟坐标。
使用软件包RANN
和函数nn2
see here。
install.packages('RANN')
library(RANN)
# Make dummy coordinates
df <-
data.frame( X = runif(100),Y = runif(100)
)
# Find closest 5 points between df and itself
closest <- nn2(data = df,query = df,k = 5)
closest$nn.idx # Index of Closest neigbours
closest$nn.dists # Euclidean distance of Closest neigbours
# Note the first colum is a reference to itself,so real 5 nearest neighbours (not including itself) would mean you select k = 6.
> head(closest$nn.idx) # Euclidean distance of Closest neigbours
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 82 31 86 49
[2,] 2 22 41 34 91
[3,] 3 96 20 55 32
[4,] 4 65 53 77 14
[5,] 5 38 48 59 30
[6,] 6 36 43 97 61
> head(closest$nn.dists) # Euclidean distance of Closest neigbours
[,1] [,2] [,3] [,4] [,] 0 0.04971692 0.06305752 0.08597908 0.09485483
[2,] 0 0.03668956 0.05248395 0.09570358 0.10489092
[3,] 0 0.07257007 0.10263107 0.11204297 0.13275642
[4,] 0 0.07209561 0.07227328 0.07259919 0.07326718
[5,] 0 0.02842711 0.06003873 0.08930219 0.12286905
[6,] 0 0.08018734 0.09312385 0.10844622 0.11368332
您还可以根据问题中提到的半径方法,使用searchtype = "radius"
和radius
进行此操作。