-
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
_08-ex-ja.Rmd
82 lines (62 loc) · 3.28 KB
/
_08-ex-ja.Rmd
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
```{r 08-ex-e0, message=FALSE}
library(sf)
library(terra)
```
E1. ベクタ、ラスタ、地理データベースの形式を 3 つ挙げて説明しなさい。
```{asis 08-ex-e0-asis}
Vector formats: Shapefile (old format supported by many programs), GeoPackage (more recent format with better support of attribute data) and GeoJSON (common format for web mapping).
Raster formats: GeoTiff, Arc ASCII, ERDAS Imagine (IMG).
Database formats: PostGIS, SQLite, FileGDB.
```
E2. **sf** 関数 `read_sf()` と `st_read()` の違いを 2 つ以上述べなさい。
```{asis 08-ex-e2-asis}
`read_sf()` は、`st_read()` のラッパである。つまり、裏で `st_read()` を呼び出している。違いは、`read_sf` は `quiet = TRUE`、`stringsAsFactors = FALSE`、`as_tibble = TRUE` である。
- `read_sf()` は、デフォルトで `quiet`、つまりコンソールへの情報が少ない。
- `read_sf()` は、デフォルトで tibble、つまりデータフレームに機能が追加されている。
- `read_sf()` は、デフォルトで文字を因子に変換しない。
違いを見るためには、関数のヘルプ (`?st_read`) にあるように、`nc = st_read(system.file("shape/nc.shp", package="sf"))` と `nc = read_sf(system.file("shape/nc.shp", package="sf"))` を実行してみる。
```
```{r 08-ex-e2}
read_sf
nc = st_read(system.file("shape/nc.shp", package="sf"))
nc = read_sf(system.file("shape/nc.shp", package="sf"))
```
E3. パッケージ **spData** から `cycle_hire_xy.csv` ファイルを空間オブジェクトとして読みこみなさい (ヒント: `misc` フォルダにある)。
読み込んだオブジェクトのジオメトリ型は何か?
```{r 08-ex-e3}
c_h = read.csv(system.file("misc/cycle_hire_xy.csv", package = "spData")) |>
st_as_sf(coords = c("X", "Y"))
c_h
```
E4. **rnaturalearth** を使ってドイツの国境をダウンロードし、`germany_borders` というオブジェクトを作りなさい。
このオブジェクトを GeoPackage 形式のファイルに書き込みなさい。
```{r 08-ex-e4}
library(rnaturalearth)
germany_borders = ne_countries(country = "Germany", returnclass = "sf")
plot(germany_borders)
st_write(germany_borders, "germany_borders.gpkg")
```
E5. **geodata** パッケージを用い、世界の月毎の最低気温を、空間解像度 5 分でダウンロードしなさい。
6 月の値を抽出し、`tmin_june.tif` というファイルに保存しなさい (ヒント: `terra::subset()` を使う)。
```{r 08-ex-e5}
library(geodata)
gmmt = worldclim_global(var = "tmin", res = 5, path = tempdir())
names(gmmt)
plot(gmmt)
gmmt_june = terra::subset(gmmt, "wc2.1_5m_tmin_06")
plot(gmmt_june)
writeRaster(gmmt_june, "tmin_june.tif")
```
E6. ドイツの国境の性的地図を作成し、PNG ファイルとして保存しなさい。
```{r 08-ex-e6}
png(filename = "germany.png", width = 350, height = 500)
plot(st_geometry(germany_borders), axes = TRUE, graticule = TRUE)
dev.off()
```
E7. `cycle_hire_xy.csv` ファイルのデータを使ってインタラクティブ地図を作りなさい。
この地図を `cycle_hire.html` に書き出しなさい。
```{r 08-ex-e7, eval=FALSE}
library(mapview)
mapview_obj = mapview(c_h, zcol = "nbikes", legend = TRUE)
mapshot(mapview_obj, file = "cycle_hire.html")
```