Rに既に存在する地理空間ライブラリを置き換えるのではなく、必要な機能のみを簡単に使用できるようにする小さなツールを補完および作成します。
ジオソニオ
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geojsonioはgeojson形式との間でデータを変換するためのツールです。 さまざまなRクラス（ベクター、リスト、データフレーム、ベクターファイル、空間クラス）からGeoJSONへ/からデータを変換します。
例：
library("geojsonio") geojson_json(c(-99.74, 32.45), pretty = TRUE)
#> { #> "type": "FeatureCollection", #> "features": [ #> { #> "type": "Feature", #> "geometry": { #> "type": "Point", #> "coordinates": [-99.74, 32.45] #> }, #> "properties": {} #> } #> ] #> }
よく知られている
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wellknownは、よく知られている形式のテキストデータとの間で変換を行うためのツールです。 WKT / WKBをGeoJSONに、またはその逆に変換します。 GeoJSONとWKT / WKB間の変換、GeoJSONプロパティの作成、Rオブジェクト（リスト、データフレーム、ベクターなど）からのWKT / WKBの作成、WKTアセンブリの機能が含まれています。
例：
library("wellknown") point(data.frame(lon = -116.4, lat = 45.2))
#> [1] "POINT (-116.4000000000000057 45.2000000000000028)"
ギスト
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gistrは本質的に地理空間ツールではありませんが、マップの共有には非常に便利です。 ほんの数行で、GitHubでインタラクティブなマップを共有できます。
たとえば、上記の
geojsonio
を使用すると：
library("gistr") cat(geojson_json(us_cities[1:100,], lat = 'lat', lon = 'long'), file = "map.geojson") gist_create("map.geojson")
芝生
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turf.jsの Rクライアント（ ブラウザおよびモジュールの高度な地理空間分析 ）。
lawn
は、
turf.js
各メソッドの機能があります。 そしてまた：
- geojson-randomモジュラーパッケージのいくつかのラッパー関数（ランダムgeojsonプロパティの作成）;
-
lawn
機能の呼び出し結果を簡単に視覚化するための補助機能view()
。
例：
library("lawn") lawn_hex_grid(c(-96,31,-84,40), 50, 'miles') %>% view
ジオアックス
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地理空間オブジェクトをパーツに分割するためのRクライアント。
例：
library("geoaxe") library("rgeos") wkt <- "POLYGON((-180 -20, -140 55, 10 0, -140 -60, -180 -20))" poly <- rgeos::readWKT(wkt) polys <- chop(x = poly) plot(poly, lwd = 6, mar = c(0, 0, 0, 0))
そして、多面体は部分に分割されました：
plot(polys, add = TRUE, mar = c(0, 0, 0, 0))
プロジェクト
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proj4jsの Rクライアント、Javascriptプロジェクションライブラリ。
proj
はまだCRANにありません。
ゲトランサット
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AWSパブリックリポジトリからLandsatデータを受信するためのRクライアント。
getlandsat
はまだCRANにありません。
例：
library("getlandsat") head(lsat_scenes())
#> entityId acquisitionDate cloudCover processingLevel #> 1 LC80101172015002LGN00 2015-01-02 15:49:05 80.81 L1GT #> 2 LC80260392015002LGN00 2015-01-02 16:56:51 90.84 L1GT #> 3 LC82270742015002LGN00 2015-01-02 13:53:02 83.44 L1GT #> 4 LC82270732015002LGN00 2015-01-02 13:52:38 52.29 L1T #> 5 LC82270622015002LGN00 2015-01-02 13:48:14 38.85 L1T #> 6 LC82111152015002LGN00 2015-01-02 12:30:31 22.93 L1GT #> path row min_lat min_lon max_lat max_lon #> 1 10 117 -79.09923 -139.66082 -77.75440 -125.09297 #> 2 26 39 29.23106 -97.48576 31.36421 -95.16029 #> 3 227 74 -21.28598 -59.27736 -19.17398 -57.07423 #> 4 227 73 -19.84365 -58.93258 -17.73324 -56.74692 #> 5 227 62 -3.95294 -55.38896 -1.84491 -53.32906 #> 6 211 115 -78.54179 -79.36148 -75.51003 -69.81645 #> download_url #> 1 https://s3-us-west-2.amazonaws.com/landsat-pds/L8/010/117/LC80101172015002LGN00/index.html #> 2 https://s3-us-west-2.amazonaws.com/landsat-pds/L8/026/039/LC80260392015002LGN00/index.html #> 3 https://s3-us-west-2.amazonaws.com/landsat-pds/L8/227/074/LC82270742015002LGN00/index.html #> 4 https://s3-us-west-2.amazonaws.com/landsat-pds/L8/227/073/LC82270732015002LGN00/index.html #> 5 https://s3-us-west-2.amazonaws.com/landsat-pds/L8/227/062/LC82270622015002LGN00/index.html #> 6 https://s3-us-west-2.amazonaws.com/landsat-pds/L8/211/115/LC82111152015002LGN00/index.html
ふるさと
クランギットハブ
GeoJSONのスライスは、データフレームの場合と同じくらい簡単です。 これは
jqr
、
jqr
Rラッパー、JSONハンドラーです。
library("siftgeojson") # file <- system.file("examples", "zillow_or.geojson", package = "siftgeojson") json <- paste0(readLines(file), collapse = "") # (Multnomah), , (Multnomah) sifter(json, COUNTY == Multnomah) %>% jqr::index() %>% jqr::dotstr(properties.COUNTY)
#> [ #> "Multnomah", #> "Multnomah", #> "Multnomah", #> "Multnomah", #> "Multnomah", #> "Multnomah", #> "Multnomah", #> "Multnomah", #> "Multnomah", ...
陰謀
クラン github
plotly - Plotlyの Rクライアント-インタラクティブなグラフィックを作成するためのWebインターフェイスとAPI。
library("plotly") plot_ly(iris, x = Petal.Length, y = Petal.Width, color = Species, mode = "markers")
Maptoolsタスクビュー
github
Jeff Hollisterは、パッケージ、データソース、プロジェクション、静的およびインタラクティブマップ、データ変換など、Rのマップで作業を整理するためのmaptoolsタスクビューを作成しました。