ggspatial: geom_sf在coord_sf中使用某些xlim值失败

Question

我要做的是:用ggspatial::geom_sf()绘制空间对象，使用coord_sf()或ggspatial::layer_spatial()和ggspatial::annotation_spatial()的组合来指定地块的范围。

这种ggplot/ggplot行为已经在几个帖子中描述过，但是“解决方案”只是一些临时的黑客，它们不能保证问题不会再次发生。见：Setting limits for x and y using coord_sf after updating ggplot2 Error when plotting latitude and longitude points on US map in RStudio

这段代码工作得很好：

require(sf); require(ggspatial); require(rnaturalearth)    
country_polygons <- st_as_sf(ne_countries())
ggplot() + geom_sf(data=country_polygons)

这一点也是如此：

ggplot() + geom_sf(data=country_polygons) + coord_sf(xlim=c(-100,100), ylim=c(-60,60))

但是：

ggplot() + geom_sf(data=country_polygons) + coord_sf(xlim=c(-160,150), ylim=c(-60,60))

错误的结果:st_cast.POINT中的错误(X[i]，.)：无法从点创建多个

显然，这种情况不应该发生。我不明白为什么geom_sf调用st_cast.POINT()，因为输入中不应该有任何点。我尝试了三种不同的世界地图( GADM 3.6 shapefile，rworldmap:countriesLow和rnaturalearth 1)，所以它似乎并不是特定于数据集的。

使用这些x和y限制值，甚至一个简单的sf点对象也无法绘制！

set.seed(80085)
tibble(Lon=runif(1000,-180,180),
       Lat=runif(1000,-90,90)) %>% 
  st_as_sf(coords=1:2, remove=F, crs=4326) -> random_points

random_points %>% 
      ggplot() + geom_sf() + coord_sf(xlim=c(-160,150), ylim=c(-60,60))

错误消息再次是“不能从点创建MULTILINESTRING”，我不知道为什么它会尝试创建一个MULTILINESTRING。

更新:这里建议的解决方案不起作用：Why do some xlims and ylims produce this error in ggplot and sf?

random_points %>% 
  st_crop(xmin=-160, xmax=150, ymin=-60, ymax=60) %>% 
  ggplot() + geom_sf()

结果，奇怪的是，仅在150°E至160°W之间的点，即180°经度附近的太平洋上空，才被保存下来。我试着用经度从0到360，交换xmin和xmax，但没有结果。

撇开st_crop的错误行为不谈，传递一个正确的裁剪对象会再次产生相同的错误：

random_points %>% 
  filter(Lon<150, Lon>-160, Lat>-60, Lat<60) %>% 
  ggplot() + geom_sf()

> Error in st_cast.POINT(x[[1]], to, ...) : 
  cannot create MULTILINESTRING from POINT
In addition: Warning message:
In st_cast.GEOMETRYCOLLECTION(X[[i]], ...) :
  only first part of geometrycollection is retained

结束更新

有解决办法或解决办法吗？

Answer 1

我相信这与s2几何引擎以一种意想不到的方式运行有关。

TL;DR:考虑在代码中使用sf_use_s2(F)。

长篇版本：

library(sf)
library(dplyr)
library(mapview)

set.seed(80085)

random_points <- tibble(Lon = runif(1000,-180,180),
                        Lat = runif(1000,-90,90)) %>% 
  st_as_sf(coords=1:2, remove=F, crs=4326) 


mapview(random_points)  # this is "truth"

​

​

area_of_interest <- matrix(c(-160, -60, 
                             150, -60, 
                             150, 60, 
                             -160, 60,
                             -160, -60), 
                           byrow = TRUE, 
                           ncol = 2) %>%
  list() %>% 
  st_polygon() %>% 
  st_sfc(crs = 4326) 

mapview(area_of_interest) # this is our area of interest

​

​

# an atribute of points - in AOI or not?
random_points$aoi <- st_contains(area_of_interest,
                                 random_points,
                                 sparse = F) %>% 
  t() %>% 
  c()

# a visual overview; this is _not_ expected!
# the topology of AOI was not applied correctly
mapview(random_points, zcol = "aoi")

​

​

# let us try turning S2 engine off, and fall back to good old GEOS
sf_use_s2(F)

# exactly the same code as before!!
random_points$aoi <- st_contains(area_of_interest,
                                 random_points,
                                 sparse = F) %>% 
  t() %>% 
  c()

# but the output behaves much better!
mapview(random_points, zcol = "aoi")

​

​

# a seletion of random points; cropped to area of interest
library(ggplot2)

random_points %>% 
  filter(aoi) %>% 
  ggplot() + geom_sf(pch = 4, color = "red")

​

​