将QGIS形状文件导出到R:如何确保多边形类型保存为因子而不是级别？

Question

删除了我以前的问题，因为我意识到这是问题的症结所在。我正在使用R中的siland软件包来创建最佳缓冲区大小，其中影响最大的是我所拥有的7个陆地覆盖变量中的每个观测点。这些土地覆盖变量是在QGIS中以多边形的形式手工创建的，然后在导出供在R中使用之前，合并成一个单层(脚本:试用-2)。我的问题是，当我将数据读取到R中时，我的多边形类型(例如农业、人为)被认为是因子“层”的层次，而不是自身的因素。我需要农业土地覆盖作为一个因素，这样我就可以计算出缓冲区中有多少区域，而不是用来分配一个多边形是否属于某种类型的非。任何帮助，在这方面做什么，将是超级感谢！

shapedata=st_read(dsn = "R/GIS transfer/", layer = "Trial-2", stringsAsFactors = T) 
#Simple feature collection with 7 features and 1 field
#Geometry type: MULTIPOLYGON
#Dimension:     XY
#Bounding box:  xmin: 442227.6 ymin: 5424196 xmax: 446567.3 ymax: 5428756
#Projected CRS: ETRS89 / UTM zone 32N

str(shapedata)
#Classes ‘sf’ and 'data.frame': 7 obs. of  2 variables:
#$ layer   : Factor w/ 7 levels "Agri T","Anthro T",..: 1 2 3 4 5 6 7
#$ geometry:sfc_MULTIPOLYGON of length 7; first list element: List of 195

编辑:我跟随着siland vignette -它的最终产品是创建一个缓冲区，其中变量与观测最相关(例如，259米用于农业土地覆盖，23m用于人类学等) (https://cran.r-project.org/web/packages/siland/vignettes/siland.html)。

我的代码是：

shapedata=st_read(dsn = "R/GIS transfer/", layer = "Trial-2",) 
#Simple feature collection with 7 features and 1 field
#Geometry type: MULTIPOLYGON
trapdata<-read.table("Trap-Data-PA.csv",header=T,sep=",")
> str(shapedata)
#Classes ‘sf’ and 'data.frame': 7 obs. of  2 variables:
#$ layer   : Factor w/ 7 levels "Agri T","Anthro T",..: 1 2 3 4 5 6 7
#$ geometry:sfc_MULTIPOLYGON of length 7; first list element: List of 195

下一步是绘制，我成功地为每个级别的多边形创建了一个对象。

Agri=st_geometry(shapedata[shapedata$layer == "Agri T",]) #extract an sf object with only polygons of type Agri T 
Anthro=st_geometry(shapedata[shapedata$layer == "Anthro T",]) #extract an sf object with only polygons of type Anthro T 
p<-ggplot(shapedata)+
  geom_sf(data=Agri,fill="red")+
  geom_sf(data=Anthro,fill="blue")+
  geom_point(data=trapdata, aes(x,y),col="green")
 p + coord_sf(xlim = c(8.228361,8.249213),   ylim = c(48.99159,48.99941))

然而，让我感到震惊的是将我的数据输入到siland函数本身：

resB1=Bsiland(obs~x1+L1+L2,land=shapedata,data=trapdata)#bisiland

我没有L1或L2的等价物，它们都是用于土地覆盖的变量。您可以在它们的str(shapedata)中看到它们具有：

str(landSiland)
## Classes 'sf' and 'data.frame':   4884 obs. of  3 variables:
##  $ L1      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ L2      : num  0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 ...
##  $ geometry:sfc_MULTIPOLYGON of length 4884; first list element: List of 1

我的变量似乎没有以相同的方式被视为类，这很可能是为什么当我试图将变量输入到bsiland函数时，它返回以下错误消息：“数据参数中没有用于观察的逗号X和Y”

Answer 1

现在我明白了问题所在。显然，siland包预计陆地覆盖多边形将是“一个热编码”。这意味着，需要对数据进行预处理，而不是像通常那样只处理一个土地覆盖类列，以便有多个列，每个陆地覆盖层有一列，每一列包含1或0的值，其中1表示特征属于该土地覆盖层，0表示不是该陆盖层。

实现这一目的的方法之一是在dummyVars包中使用caret函数。下面是它的工作原理：

library(sf)
library(caret)
library(siland)

landcover <- st_read("landcover.shp")
# Remove geometry
landcover_df <- st_drop_geometry(landcover)

# Prepare one hot encoded data.frame
landcover_onehot <- dummyVars("~.", data=landcover_df)
landcover_encoded <- data.frame(predict(landcover_onehot, newdata = landcover_df))
str(landcover_encoded)

# Join back to original 
landcover <- do.call(cbind, list(landcover, landcover_encoded)) 
str(landcover)

希望这能帮助你重回正轨。