consistent spatial overlay for points, grids and polygons
over.Rdconsistent spatial overlay for points, grids and polygons: at the spatial locations of object x retrieves the indexes or attributes from spatial object y
over(x, y, returnList = FALSE, fn = NULL, ...) x %over% y
Arguments
| x | geometry (locations) of the queries |
|---|---|
| y | layer from which the geometries or attributes are queried |
| returnList | logical; see value |
| fn | (optional) a function; see value |
| ... | arguments passed on to function |
Value
If y is only geometry an object of length length(x).
If returnList is FALSE, a vector with the (first) index
of y for each geometry (point, grid cell centre, polygon
or lines) matching x. if returnList is TRUE, a list of
length length(x), with list element i the vector of
all indices of the geometries in y that correspond to the
$i$-th geometry in x.
If y has attribute data, attribute data are
returned. returnList is FALSE, a data.frame with
number of rows equal to length(x) is returned, if it is
TRUE a list with length(x) elements is returned, with a list
element the data.frame elements of all geometries in y
that correspond to that element of x.
In case the rgeos over methods are used,
matching is done by gRelate, which uses DE-9IM
(https://en.wikipedia.org/wiki/DE-9IM). From the string
returned, characters 1, 2, 4 and 5 are used, indicating the dimension
of the overlap of the inner and boundary of each x geometry
with the inner and boundary of each y geometry. The order
in which matched y geometries are returned is determined by
the dimension of the overlap (2: area overlap, 1: line in common,
0: point in common), and then by the position in the string (1,
2, 4, 5, meaning points in polygons are preferred over points on
polygon boundaries).
Methods
returns a numeric
vector of length equal to the number of points; the number is the
index (number) of the polygon of y in which a point falls;
NA denotes the point does not fall in a polygon; if a point falls
in multiple polygons, the last polygon is recorded.
equal
to the previous method, except that an argument fn=xxx is
allowed, e.g. fn = mean which will then report a data.frame
with the mean attribute values of the x points falling
in each polygon (set) of y
returns a data.frame of the second argument with row entries corresponding to the first argument
returns
the polygon index of points in y; if x is
a SpatialPolygonsDataFrame, a data.frame with rows from
x corresponding to points in y is returned.
returns object of class SpatialPointsDataFrame with grid attribute values x at spatial point locations y; NA for NA grid cells or points outside grid, and NA values on NA grid cells.
returns grid values x at spatial point locations y; NA for NA grid cells or points outside the grid
returns grid values x at spatial point locations y; NA for NA grid cells or points outside the grid
returns grid values x at spatial point locations y; NA for NA grid cells or points outside the grid
xx
xx
xx
xx
xx
Note
over can be seen as a left outer join in SQL; the
match is a spatial intersection.
points on a polygon boundary and points corresponding to a polygon vertex are considered to be inside the polygon.
These methods assume that pixels and grid cells are never
overlapping; for objects of class SpatialPixels this is
not guaranteed.
over methods that involve SpatialLines objects, or
pairs of SpatialPolygons require package rgeos,
and use gIntersects.
See also
vignette("over") for examples and figures;
point.in.polygon, package gIntersects
Examples
r1 = cbind(c(180114, 180553, 181127, 181477, 181294, 181007, 180409, 180162, 180114), c(332349, 332057, 332342, 333250, 333558, 333676, 332618, 332413, 332349)) r2 = cbind(c(180042, 180545, 180553, 180314, 179955, 179142, 179437, 179524, 179979, 180042), c(332373, 332026, 331426, 330889, 330683, 331133, 331623, 332152, 332357, 332373)) r3 = cbind(c(179110, 179907, 180433, 180712, 180752, 180329, 179875, 179668, 179572, 179269, 178879, 178600, 178544, 179046, 179110), c(331086, 330620, 330494, 330265, 330075, 330233, 330336, 330004, 329783, 329665, 329720, 329933, 330478, 331062, 331086)) r4 = cbind(c(180304, 180403,179632,179420,180304), c(332791, 333204, 333635, 333058, 332791)) sr1=Polygons(list(Polygon(r1)),"r1") sr2=Polygons(list(Polygon(r2)),"r2") sr3=Polygons(list(Polygon(r3)),"r3") sr4=Polygons(list(Polygon(r4)),"r4") sr=SpatialPolygons(list(sr1,sr2,sr3,sr4)) srdf=SpatialPolygonsDataFrame(sr, data.frame(cbind(1:4,5:2), row.names=c("r1","r2","r3","r4"))) data(meuse) coordinates(meuse) = ~x+y plot(meuse)polygon(r1)polygon(r2)polygon(r3)polygon(r4)# retrieve mean heavy metal concentrations per polygon: over(sr, meuse[,1:4], fn = mean)#> cadmium copper lead zinc #> r1 4.036000 44.48000 147.2600 475.8800 #> r2 2.910526 40.22807 145.4035 452.0702 #> r3 2.820833 36.08333 169.1667 484.2500 #> r4 NA NA NA NA# return the number of points in each polygon: sapply(over(sr, geometry(meuse), returnList = TRUE), length)#> r1 r2 r3 r4 #> 50 57 48 0data(meuse.grid) coordinates(meuse.grid) = ~x+y gridded(meuse.grid) = TRUE over(sr, geometry(meuse))#> r1 r2 r3 r4 #> 1 44 70 NAover(sr, meuse)#> cadmium copper lead zinc elev dist om ffreq soil lime landuse #> r1 11.7 85 299 1022 7.909 0.00135803 13.6 1 1 1 Ah #> r2 1.3 21 62 258 9.280 0.32057200 2.0 1 2 0 Ah #> r3 3.9 47 268 703 5.760 0.07568690 7.0 1 1 1 Ab #> r4 NA NA NA NA NA NA NA <NA> <NA> <NA> <NA> #> dist.m #> r1 50 #> r2 360 #> r3 80 #> r4 NA#> $r1 #> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 #> [20] 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 #> [39] 39 40 41 42 43 45 52 84 124 129 130 133 #> #> $r2 #> [1] 44 46 47 48 49 50 51 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 #> [20] 65 66 67 68 69 83 85 86 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 #> [39] 114 115 116 117 119 120 121 122 123 125 126 127 128 131 132 134 135 136 137 #> #> $r3 #> [1] 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 87 88 89 90 91 92 #> [20] 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 118 138 139 140 141 142 143 144 145 #> [39] 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 #> #> $r4 #> integer(0) #>over(sr, meuse, returnList = TRUE)#> $r1 #> cadmium copper lead zinc elev dist om ffreq soil lime landuse #> 1 11.7 85 299 1022 7.909 0.00135803 13.6 1 1 1 Ah #> 2 8.6 81 277 1141 6.983 0.01222430 14.0 1 1 1 Ah #> 3 6.5 68 199 640 7.800 0.10302900 13.0 1 1 1 Ah #> 4 2.6 81 116 257 7.655 0.19009400 8.0 1 2 0 Ga #> 5 2.8 48 117 269 7.480 0.27709000 8.7 1 2 0 Ah #> 6 3.0 61 137 281 7.791 0.36406700 7.8 1 2 0 Ga #> 7 3.2 31 132 346 8.217 0.19009400 9.2 1 2 0 Ah #> 8 2.8 29 150 406 8.490 0.09215160 9.5 1 1 0 Ab #> 9 2.4 37 133 347 8.668 0.18461400 10.6 1 1 0 Ab #> 10 1.6 24 80 183 9.049 0.30970200 6.3 1 2 0 W #> 11 1.4 25 86 189 9.015 0.31511600 6.4 1 2 0 Fh #> 12 1.8 25 97 251 9.073 0.22812300 9.0 1 1 0 Ag #> 13 11.2 93 285 1096 7.320 0.00000000 15.4 1 1 1 W #> 14 2.5 31 183 504 8.815 0.11393200 8.4 1 1 0 Ah #> 15 2.0 27 130 326 8.937 0.16833600 9.1 1 1 0 Ah #> 16 9.5 86 240 1032 7.702 0.00000000 16.2 1 1 1 W #> 17 7.0 74 133 606 7.160 0.01222430 16.0 1 1 1 W #> 18 7.1 69 148 711 7.100 0.01222430 16.0 1 1 1 W #> 19 8.7 69 207 735 7.020 0.00000000 13.7 1 1 1 W #> 20 12.9 95 284 1052 6.860 0.00000000 14.8 1 1 1 <NA> #> 21 5.5 53 194 673 8.908 0.07034680 10.2 1 1 1 Am #> 22 2.8 35 123 402 8.990 0.09751360 7.2 1 1 1 Am #> 23 2.9 35 110 343 8.830 0.11393200 7.2 1 1 1 Ag #> 24 1.7 24 85 218 9.020 0.34232100 7.0 1 2 0 Ah #> 25 1.4 26 75 200 8.976 0.38580400 6.9 1 2 0 W #> 26 1.5 22 76 194 8.973 0.42928900 6.3 1 2 0 W #> 27 1.3 27 73 207 8.507 0.31511600 5.6 1 2 0 Ab #> 28 1.3 24 67 180 8.743 0.32057400 4.4 1 2 0 Ag #> 29 1.8 22 87 240 8.973 0.24986300 5.3 1 2 0 Ah #> 30 1.5 21 65 180 9.043 0.48906400 4.8 1 2 0 Ag #> 31 1.3 29 78 208 8.688 0.47277800 2.6 1 2 0 B #> 32 1.3 21 64 198 8.727 0.28795700 1.0 1 2 0 Ag #> 33 2.1 27 77 250 8.328 0.27162200 2.4 1 2 0 Ah #> 34 1.2 26 80 192 7.971 0.38580700 1.9 1 2 0 B #> 35 1.6 27 82 213 7.809 0.41841700 3.1 1 2 0 B #> 37 3.0 32 97 321 6.986 0.24447400 1.6 1 2 0 Ab #> 38 5.8 50 166 569 7.756 0.13570900 3.5 1 2 0 Ab #> 39 7.9 67 217 833 7.784 0.04849650 8.1 1 1 1 Am #> 40 8.1 77 219 906 7.000 0.00000000 7.9 1 1 1 W #> 41 14.1 108 405 1454 6.920 0.00135803 9.5 1 1 1 W #> 42 2.4 32 102 298 7.516 0.13570900 1.4 1 2 0 Am #> 43 1.2 21 48 167 8.180 0.26622000 NA 1 2 0 Ga #> 44 1.7 22 65 176 8.694 0.21184300 NA 1 2 0 W #> 46 4.2 51 281 746 7.940 0.08122200 5.1 1 2 0 Ah #> 53 8.2 47 191 812 8.060 0.00135803 11.1 1 1 1 Ah #> 163 2.1 32 116 279 7.720 0.21184300 5.9 1 2 0 W #> 130 2.4 47 297 832 8.809 0.04848840 10.0 2 1 0 Ah #> 135 0.4 26 148 415 9.518 0.08121940 2.3 2 1 0 Am #> 136 1.6 34 162 474 9.720 0.03733690 7.5 2 1 0 W #> 137 0.2 20 80 220 9.155 0.22812300 4.4 3 1 0 Aa #> dist.m #> 1 50 #> 2 30 #> 3 150 #> 4 270 #> 5 380 #> 6 470 #> 7 240 #> 8 120 #> 9 240 #> 10 420 #> 11 400 #> 12 300 #> 13 20 #> 14 130 #> 15 220 #> 16 10 #> 17 10 #> 18 10 #> 19 10 #> 20 10 #> 21 80 #> 22 140 #> 23 160 #> 24 440 #> 25 490 #> 26 530 #> 27 400 #> 28 400 #> 29 330 #> 30 630 #> 31 570 #> 32 390 #> 33 360 #> 34 500 #> 35 550 #> 37 340 #> 38 210 #> 39 60 #> 40 10 #> 41 20 #> 42 170 #> 43 320 #> 44 260 #> 46 100 #> 53 10 #> 163 290 #> 130 60 #> 135 100 #> 136 170 #> 137 290 #> #> $r2 #> cadmium copper lead zinc elev dist om ffreq soil lime landuse #> 45 1.3 21 62 258 9.280 0.3205720 2.0 1 2 0 Ah #> 47 4.3 50 294 746 6.360 0.1900860 5.3 1 2 0 Am #> 48 3.1 38 211 464 7.780 0.2879410 4.5 1 2 0 Ah #> 49 1.7 26 135 365 8.180 0.4238260 4.9 1 2 0 Ah #> 50 1.7 24 112 282 9.420 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159 765 5.700 0.0593662 12.8 1 1 1 W #> 70 1.8 25 81 241 7.932 0.1248100 2.9 2 2 1 Ah #> 71 2.2 27 131 317 7.820 0.1248100 4.5 2 1 0 W #> 108 0.4 23 63 203 8.760 0.5323510 7.2 2 2 0 W #> 109 0.4 23 48 143 9.879 0.6195130 6.6 2 3 0 Am #> 110 0.2 23 51 136 9.097 0.6847250 4.3 2 2 0 Ah #> 111 0.2 18 50 117 9.095 0.8097420 5.3 2 3 0 Fw #> 112 0.4 20 39 113 9.717 0.8803890 4.1 2 3 0 Ah #> 113 0.2 22 48 130 9.924 0.7495910 6.1 2 3 0 Ah #> 114 0.2 27 64 192 9.404 0.5757520 7.5 2 3 0 Fw #> 115 0.4 25 84 240 10.520 0.5814840 8.8 2 3 0 STA #> 116 0.2 30 67 221 8.840 0.4945200 5.7 2 3 0 DEN #> 117 0.2 23 49 140 8.472 0.3205800 6.1 2 3 0 Fw #> 118 0.2 24 48 128 9.634 0.3368510 7.1 2 3 0 Ah #> 119 0.2 21 56 166 9.206 0.2498520 4.1 2 2 0 Ah #> 120 0.2 24 65 191 8.470 0.0756869 6.0 2 1 0 Ah #> 121 0.2 21 84 232 8.463 0.0756869 6.6 2 1 0 W #> 122 0.2 23 75 203 9.691 0.1628530 6.8 2 1 1 STA #> 125 0.2 33 81 210 9.420 0.4401420 5.9 2 2 0 Ah #> 126 0.2 22 72 198 9.573 0.4619000 4.9 2 2 0 Aa #> 127 0.2 23 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