如何使用光栅数据从交叉口生成sf空间数据

Question

我有一个矢量型空间数据文件，用于一个给定城市的街道，另一个文件具有栅格型空间数据和地形坡度。

我的目标是跨越这两条数据，找出哪些地方有最陡峭的街道。

如果两者都是sf类型的数据，我将使用st_intersection函数。但是，当数据是不同的类型时，如何处理呢？

我的最终目标是以向量的形式生成空间数据，其中有一列表示该拉伸的斜率。

可复制的例子：

library(elevatr) 
library(terra)
library(geobr)
library(osmdata) # package for working with streets

# 2 - get the municipality shapefile (vectorized spatial data)
municipality_shape <- read_municipality(code_muni = 3305802)

# 3 - get the raster topographical data
t <- elevatr::get_elev_raster(locations = municipality_shape, 
                              z = 10, prj = "EPSG:4674") 
obj_raster <- rast(t) 

# 4 - calculate the slope
aspect <- terrain(obj_raster, "aspect", unit = "radians")
slope <- terrain(obj_raster, "slope", unit = "radians")
hillshade <- shade(slope, aspect)

# 5 - get the streets data

getbb("Teresópolis")
big_streets <- getbb("Teresópolis") |>
  opq() |> # função que faz a query no OSM
  add_osm_feature(key = "highway", # selecionar apenas ruas
                  value = "primary") |> # característica das ruas
  osmdata_sf() # retorna a query como um objeto sf

# 6 - intersects the raster hillshade object with the sf object from streets available in big_streets$osm_lines$geometry.

Answer 1

如果您只想提取街道，那么将行字符串子集出来：

big_streets <- getbb("Teresópolis")%>%
  opq()%>% # função que faz a query no OSM
  add_osm_feature(key = "highway", # selecionar apenas ruas
                  value = "primary") %>% # característica das ruas
  osmdata_sf() %>%
  osm_poly2line() %>%
  `[[`("osm_lines")

现在，对于每条街道，使用extract获取与每个行字符串对应的数据。您需要对此进行平均值，以便每条街道都有一个平均值(但如果您愿意的话，也可以得到最大坡度)。

big_streets$avg_shade <- sapply(big_streets$geometry, function(x) {
  mean(extract(hillshade, vect(x))[[2]])
})

现在，big_streets有了一个额外的列，给出了每条街道上shade的平均值。我们可以看到这是什么样子：

ggplot(big_streets) + geom_sf(aes(color = avg_shade)) + scale_color_viridis()

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