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。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22