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shapefile (.shp)私は、大きな空間範囲と数十の関連する属性を持つ、重複しないポリゴンベースを持っています。シェープファイルはUTMで投影されます。ポリゴンを解像度グリッド内に間隔を置いて配置されたポイントに変換したいと思います。各ポイントは、その中にあるポリゴンの属性を保持します。30-m

出力は、単にポイントの表になります。

X, Y, attribute1, attribute2, attribute 3,etc...

理想的には、この操作をRで実行するか、（あまり理想的ではありませんが）Macで実行できる他の無料のプログラムで実行したいと思います。

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注：これを行うためのよりエレガントな方法があるかどうかを知るために、これを部分的に投げています。ですから、空間タイプ、改善のための提案を提案してください。

（特に、値が抽出されるポイントでグリッドを設定するステップ2は、"SpatialPoints"私には常に痛々しいほど低レベルに見えます。）

これは、その目的のために構築されたオブジェクトに含まれる座標でover()属性を抽出するために使用されます。"SpatialPolygonDataFrame""SpatialPoints"

library(rgdal)

## (1) Read in an example shapefile
dsn <- system.file("vectors", package = "rgdal")[1]
scot_BNG <- readOGR(dsn=dsn, layer="scot_BNG")
scot_BNG <- scot_BNG[1:5,]  # Let's just use part of it

## (2) Set up a SpatialPoints object with the grid of points 
##     for which you want to extract values
res <- 10000            ## Distance between grid points (30 in OP's question) 
BB <- bbox(scot_BNG)
BB <- res*round(BB/res) ## Pretty up the bounding box
GT <- GridTopology(cellcentre.offset = BB[,1], 
                   cellsize = c(res, res),
                   cells.dim = (c(diff(BB[1,]), diff(BB[2,]))/res) + 1)
SP <- SpatialPoints(GT, proj4string = CRS(proj4string(scot_BNG)))

## (3) Extract the values
vals <- over(SP, scot_BNG)
res <- cbind(coordinates(SP), vals)

## Finally, have a look at a few of the points.
x <- res[!is.na(res$SP_ID),]
rbind(head(x,3), tail(x,3))[1:10]
#          x      y SP_ID       NAME ID_x COUNT   SMR  LONG  LAT    PY
# 4   230000 970000     0 Sutherland   12     5 279.3 58.06 4.64 37521
# 5   240000 970000     0 Sutherland   12     5 279.3 58.06 4.64 37521
# 25  220000 960000     0 Sutherland   12     5 279.3 58.06 4.64 37521
# 425 260000 780000     4   Bedenoch   17     2 186.9 57.06 4.09 27075
# 426 270000 780000     4   Bedenoch   17     2 186.9 57.06 4.09 27075
# 427 280000 780000     4   Bedenoch   17     2 186.9 57.06 4.09 27075
于 2013-02-08T18:25:11.080 に答える