时空维度挖掘（二）之 leaflet

今朝 leaflet.extras 也支持更多的插件中的变乱。好比可以通过多边形的编辑实现地理围栏：

leaflet::leaflet() %>%
    leafletCN::amap()%>%
    leaflet::setView(lng = 116,lat = 39,zoom = 12) %>% 
    addDrawToolbar(
    targetGroup='draw',editOptions = editToolbarOptions(selectedPathOptions = selectedPathOptions()))  %>%
  addLayersControl(overlayGroups = c('draw'),options =
                     layersControlOptions(collapsed=FALSE)) %>%
  addStyleEditor()

# 通过 input$MAPID_draw_all_features 会返回地理围栏的相干信息
# input$MAPID_draw_start 返回 绘制开始 信息
# input$MAPID_draw_stop 返回 绘制遏制 信息
# input$MAPID_draw_new_feature 返回 建设绘制 信息
# input$MAPID_draw_edited_features 返回 编辑绘制 信息
# input$MAPID_draw_deleted_features 返回 删除绘制 信息

observeEvent(input$map_draw_all_features,{
  #print("All Features")
  num_features <- length(input$map_draw_all_features$features)
  if (is.null(unlist(input$map_draw_all_features$features[num_features]))){
    return(NULL)
  }#判空
  if(input$map_draw_all_features$features[[num_features]]$properties$feature_type != 'polygon') {
    return(NULL)
  }
  cords_list <- input$map_draw_all_features$features[[num_features]]$geometry$coordinates[[1]]
})

数据布局

这里有一个用于表述地理数据的非凡数据框，被称为 SpatialPointsDataFrame，通过它可以实现空间几许中点、线、面的表达。

它首要有下面5个部门构成：

1. data: 原始的dataframe

2. coords.nrs: 原始数据在那一列（nrow）

3. coords: 坐标信息

4. bbox: 通过一个矩形来界说舆图视野中的界线

5. proj4string: 这是坐标参考体系（Coor Reference System 简称 CRS）

算法

空间计较中点、线、面的数据

一、叠置说明

二、邻域说明

三、窗口说明

案例

参考资料

• leaflet in R

• awesome-gis

• leaflet and mapbox in R

• SF：R空间数据处理赏罚与可视化

• SF：上海地铁数据可视化

• bhaskarvk Rpub

• leaflet.esri

• karambelkar gis blog

• 舆图编辑器 geojson.io

• spatial computation

• raster cheatsheet

• Raster Data in R

• youtube： CRS Introduction

• rpubs: visual Raster computation

• stackoverflow: Raster image seems to be shifted using leaflet for R

• sf: simple feature

• Python pyproj

• 泰森多边形 Voronoi

• leaflet 教程

• Geostatystyka

• metro-systems-over-time

• zoom-level

相干产物

• 舆图无忧

• 智图

• （编辑：湖南网）

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