[R 지리공간 데이터 분석] sf 클래스 = sfg 객체 (Geometry) + data.frame 속성 (Non-geometric attributes)

R 분석과 프로그래밍/R 지리공간데이터 분석 2021. 1. 3. 22:38

지난번 포스팅에서는 R의 sf 패키지를 사용해서


- 벡터 데이터의 기하 유형 (Geometry types of vector data)을 단순 지리특성 기하로 정의하기

- 벡터 데이터의 여러개 단순 지리특성 기하(sfg)를 하나의 단순 지리특성 칼럼(sfc) 객체로 합치기

- st_sfc() 함수로 좌표 참조 시스템(CRS, Coordinate Reference Systems) 을 설정하고 확인하기


에 대해서 소개하였습니다.


이번 포스팅에서는 앞서의 포스팅들에서 소개했던 내용을 모두 포괄하는 sf패키지의 "sf 클래스 (The sf class)" 를 만드는 방법을 소개하겠습니다.


(1) sf 패키지의 "sf 클래스(the sf class)"는 무엇인가?

(2) sf 클래스 만들기: st_sf()

(3) sf 클래스의 클래스, 기하유형, CRS 확인하기: class(), st_geometry_type(), st_crs)






  (1) sf 패키지의 "sf 클래스(the sf class)"는 무엇인가?


R의 sf 패키지의 "sf 클래스(the sf class)"는 위의 그림에서 설명하는 바와 같이,


>> 지리공간 벡터 데이터 (GeoSpatial Vector Data)의 단순 지리특성 기하 (sfg, Simple feature geometry) 객체들을 리스트로 하나의 객체로 합친 단순 지리특성 칼럼 (sfc, Simple feature columns) 과,

>> 지리공간 벡터의 단순 지리특성 기하별로 속성 값 (예: 이름, 용도, 면적, 가격, 인구수, 온도, 습도 등)들을 모아놓은 data.frame 데이터 구조를


하나의 "sf 클래스" ( = sfc + data.frame) 로 합쳐 놓은 것입니다.


실제 지리공간 벡터 데이터를 분석한다고 했을 때는 sfc 객체의 기하 (Geometry) 정보와 data.frame 의 속성 (Non-geometric Attributes) 정보가 모두 있어야지, 기하 유형(점, 선, 면/다각형 등) 별로 속성 값을 분석할 수 있겠지요.


R의 sf 패키지로 지리공간 벡터 데이터 분석을 한다고 했을 때 새로운 용어가 자꾸 나오다 보니 위계 체계 (hierarchy), 자료 유형과 구조가 혼란스러울 수 있는데요, 위의 그림의 위계 체계, Input/Output 관계를 참고하시기 바랍니다.




  (2) sf 클래스 만들기: st_sf()



(2-1) 기하 객체 (Geometry object)


아래의 예에서는 먼저, library(sf) 로 sf 패키지를 로딩하고, 지리공간 벡터 데이터(Vector data)의 점 기하 유형 (Point geometry types) 들로 이루어진 단순 지리특성 기하 (sfg, Simple feature geometry) 객체를 만들어 보겠습니다.


다음으로 st_sfc() 함수를 사용하여 앞서 만든 3개의 점(points) 단순 지리특성 기하(sfg) 객체를 하나의 단순 지리특성 칼럼 (sfc, Simple feature columns) 객체로 합치고, 이때 좌표 참조 시스템(CRS, Coordinate Reference Systems) 은 EPSG 코드 정의를 사용해서 WGS84 (World Geodetic System 1984) 인 crs = 4326 을 설정해주겠습니다.



library(sf)

## (1) sfg(Simple feature geometry) object
## points: the coordinate of (longitude, latitude)
seoul_point_sfg_1 = st_point(c(127.059, 37.511))
seoul_point_sfg_2 = st_point(c(127.063, 37.512))
seoul_point_sfg_3 = st_point(c(127.073, 37.516))


## (2) sfc(Simple feature columns) object
seoul_points_sfc = st_sfc(seoul_point_sfg_1, seoul_point_sfg_2, seoul_point_sfg_3,
                          crs = 4326) # EPSG code, WGS84

seoul_points_sfc
# Geometry set for 3 features
# geometry type:  POINT
# dimension:      XY
# bbox:           xmin: 127.059 ymin: 37.511 xmax: 127.073 ymax: 37.516
# geographic CRS: WGS 84
# POINT (127.059 37.511)
# POINT (127.063 37.512)
# POINT (127.073 37.516)

 




(2-2) 비기하 data.frame 속성 (data.frame Non-geometry Attributes)


이번에는 서울의 COEX, GBC(현대자동차 Global Business Center), JansilStadium(잠실 종합 운동장) 의 3개 POI (Point of Interest)별 면적(area)과 가격(price) 속성(Attributes) 정보를 가지는 data.frame을 만들어보겠습니다. (아래 속성 데이터 값은 모두 그냥 가짜로 입력한 예시 값입니다.)



## (3) data.frame object with non-geometric attributes
seoul_df_attrib = data.frame(
  poi = c("COEX", "GBC", "JamsilStadium"), # Point of Interest
  area = c(20, 25, 15),
  price = c(80, 100, 50)
)

seoul_df_attrib
#             poi area price
# 1          COEX   20    80
# 2           GBC   25   100
# 3 JamsilStadium   15    50




(2-3) sf 클래스 = sfc 기하 객체(sfc Geometry) + data.frame 속성 (Non-geometry Attributes)


마지막으로, st_sf() 함수를 사용하여 위의 (2-1)에서 정의한 벡터 데이터의 기하 정보와, (2-2)에서 정의한 비기하 속성값 data.frame (Non-geometry Attributes) 을 합쳐서 sf 클래스 (the sf class) 를 만들어보겠습니다.



## (4) sf object using st_sf() function
## : sfc object (geometry) + data.frame object (non-geometric attributes)
seoul_sf = st_sf(seoul_df_attrib, # data.frame object (non-geometric attributes)
                 geometry = seoul_points_sfc) # sfc object (geometry)

seoul_sf
# Simple feature collection with 3 features and 3 fields
# geometry type:  POINT
# dimension:      XY
# bbox:           xmin: 127.059 ymin: 37.511 xmax: 127.073 ymax: 37.516
# geographic CRS: WGS 84
# poi area price               geometry
# 1          COEX   20    80 POINT (127.059 37.511)
# 2           GBC   25   100 POINT (127.063 37.512)
# 3 JamsilStadium   15    50 POINT (127.073 37.516)




  (3) sf 클래스의 클래스, 기하 유형, CRS 확인하기: class(), st_geometry_type(), st_crs)

sf 클래스의 클래스를 class() 함수를 사용해서 확인해보면, 기하(Geometry) 정보를 가지고 있는 "sf" 클래스 객체와 속성 정보 값을 가지고 있는 "data.frame" 클래스의 두개 클래스 객체로 구성되어 있음을 알 수 있습니다.


## check the class
class(seoul_sf)
# [1] "sf"         "data.frame"



st_geometry_type() 함수를 사용해서 기하 유형을 확인해보면, 이 예제에서는 점(Point) 3개로 구성되어 있음을 알 수 있습니다.



## check the geometry types
st_geometry_type(seoul_sf)
# [1] POINT POINT POINT
# 18 Levels: GEOMETRY POINT LINESTRING POLYGON MULTIPOINT MULTILINESTRING MULTIPOLYGON ... TRIANGLE



좌표 참조 시스템(CRS, Coordinate Reference Systems)은 st_crs() 함수로 확인할 수 있는데요, 위의 (1)번에서 단순 지리특성 칼럼(sfc, Simple feature columns)을 생성할 때 crs = 4326  으로 설정을 해주었기 때문에 User input: EPSG:4326 으로 등록되어 있음을 확인할 수 있습니다.



## check the CRS
st_crs(seoul_sf)
# Coordinate Reference System:
#   User input: EPSG:4326
# wkt:
#   GEOGCRS["WGS 84",
#           DATUM["World Geodetic System 1984",
#                 ELLIPSOID["WGS 84",6378137,298.257223563,
#                           LENGTHUNIT["metre",1]]],
#           PRIMEM["Greenwich",0,
#                  ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
#           CS[ellipsoidal,2],
#           AXIS["geodetic latitude (Lat)",north,
#                ORDER[1],
#                ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
#           AXIS["geodetic longitude (Lon)",east,
#                ORDER[2],
#                ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
#           USAGE[
#             SCOPE["unknown"],
#             AREA["World"],
#             BBOX[-90,-180,90,180]],
#           ID["EPSG",4326]]



이렇게 만든 sf 클래스를 대상으로 leaflet 패키지를 사용하여 웹 기반으로 상호작용하는 동적 지도를 만드는 방법은 https://rfriend.tistory.com/593 를 참조하세요.

이번 포스팅이 많은 도움이 되었기를 바랍니다.

행복한 데이터 과학자 되세요!  :-)


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Posted by Rfriend
,

[R 지리공간 데이터 분석] 벡터 데이터의 단순 지리특성 기하(sfg, Simple feature geometry)를 단순 지리특성 칼럼(sfc, Simple feature columns)으로 합치기: st_sfc()

R 분석과 프로그래밍/R 지리공간데이터 분석 2021. 1. 2. 22:33

지난번 포스팅에서는 R의 sf 패키지를 사용해서 지리공간 벡터 데이터의 기하 유형(geometry types of vector data)로서 단순 지리특성 기하(Simple feature geometry)인 점(Point), 선(LineString), 면(다각형) (Polygon), 다중점(MultiPoint), 다중선(MultiLineString), 다중면(MultiPolygon), 기하집합(GeometryCollection)에 대해서 소개하였습니다 .


이번 포스팅에서는 앞서 소개했던 벡터 데이터의 '단순 지리특성 기하 (Simple feature geometry, sfg)' 들을 sf 패키지의 st_sfc() 함수를 사용하여 '단순 지리특성 칼럼 (Simple feature column, sfc)' 으로 합치는 방법을 소개하겠습니다.


여기서 단순 지리특성 칼럼(Simple feature column, sfc)은 단순 지리특성 기하들의 리스트(a list of sfg) 로서, 두 개의 지리특성(features)를 하나의 칼럼 객체로 합쳐놓은 것입니다. (한국말로 feature, sfc, sfg 용어를 번역하기가 쉽지 않네요.)


-- 동일한 단순 지리특성 기하 유형 합치기

(1) 두개의 단순 지리특성 기하 점(2 sfg points)를 한개의 단순 지리특성 칼럼(1 sfc) 객체로 합치기

(2) 두개의 단순 지리특성 기하 면(2 sfg polygons)를 한개의 단순 지리특성 칼럼(1 sfc) 객체로 합치기


-- 서로 다른 단순 지리특성 기하 유형 합치기

(3) 단순 지리특성 기하 점과 면을 합쳐서 한개의 단순 지리특성 칼럼(1 sfc) 객체로 만들기





  (1) 두개의 단순 지리특성 기하 점(2 sfg points)를 st_sfc() 함수로
      한개의 단순 지리특성 칼럼(1 sfc) 객체로 합치기


R의 sf 패키지를 사용할 것이므로, 먼저 library(sf) 로 패키지를 불러옵니다.


다음으로, 예제로 사용할 점(Point) 두개를 st_point() 함수를 사용해서 만들었습니다.


그리고, st_sfc() 함수를 사용하여, 단순 지리특성 기하(Simple feature geometry, sfg)인 두개의 점을

--> 단순 지리특성 칼럼(Simple feature columns, sfc) 의 하나의 객체로 합쳤습니다.



library(sf)

## Simple feature geometry (sfg)
## Point
point_sfg_1 = st_point(c(1, 2))
point_sfg_1
# POINT (1 2)

point_sfg_2 = st_point(c(3, 4))
point_sfg_2
# POINT (3 4)


## Simple feature columns (sfc)
## st_sfc() function combine two simple features into one object with two features.
## sfc represents the geometry column in sf data frames.
points_sfc = st_sfc(point_sfg_1, point_sfg_2)

points_sfc
# Geometry set for 2 features
# geometry type:  POINT
# dimension:      XY
# bbox:           xmin: 1 ymin: 2 xmax: 3 ymax: 4
# CRS:            NA
# POINT (1 2)
# POINT (3 4)

 



st_geometry_type() 함수를 사용하면 기하 유형을 확인해 볼 수 있습니다. 동일한 기하 유형인 두 개 점을 합쳤으므로 하나의 객체 집합에 두 개의 점(Points)가 들어있습니다.



## check the geometry type of sfc

st_geometry_type(points_sfc)
# [1] POINT POINT
# 18 Levels: GEOMETRY POINT LINESTRING POLYGON MULTIPOINT MULTILINESTRING MULTIPOLYGON ... TRIANGLE

 




  (2) 두개의 단순 지리특성 기하 면(2 sfg polygons)를 st_sfc() 함수로

      한개의 단순 지리특성 칼럼(1 sfc) 객체로 합치기


이번에는 동일한 기하 형태인 두개의 단순 지리특성 기하 면 (2 Simple feature geometry polygons) 을 st_polygon() 함수로 만들어보겠습니다.


그리고 이를 st_sfc() 함수를 사용해서 하나의 단순 지리특성 칼럼(Simple feature column) 객체로 합쳐보겠습니다.



## Polygon using list of matrices of points
polygon_list_1 = list(rbind(c(1, 1), c(1, 3), c(3, 5), c(3, 1), c(1, 1)))
polygon_sfg_1 = st_polygon(polygon_list_1)
polygon_sfg_1
# POLYGON ((1 1, 1 3, 3 5, 3 1, 1 1))

polygon_list_2 = list(rbind(c(4, 1), c(4, 5), c(5, 5), c(5, 1), c(4, 1)))
polygon_sfg_2 = st_polygon(polygon_list_2)
polygon_sfg_2
# POLYGON ((4 1, 4 5, 5 5, 5 1, 4 1))

## sfc (Simple feature columns)
polygon_sfc = st_sfc(polygon_sfg_1, polygon_sfg_2)

polygon_sfc
# Geometry set for 2 features
# geometry type:  POLYGON
# dimension:      XY
# bbox:           xmin: 1 ymin: 1 xmax: 5 ymax: 5
# CRS:            NA
# POLYGON ((1 1, 1 3, 3 5, 3 1, 1 1))
# POLYGON ((4 1, 4 5, 5 5, 5 1, 4 1))



st_geometry_type()함수로 기하 유형을 확인해보면 2개 면의 집합인 하나의 객체임을 확인할 수 있습니다.



st_geometry_type(polygon_sfc)
# [1] POLYGON POLYGON
# 18 Levels: GEOMETRY POINT LINESTRING POLYGON MULTIPOINT MULTILINESTRING MULTIPOLYGON ... TRIANGLE

 




  (3) 단순 지리특성 기하 점과 면을 st_sfc() 함수로 합쳐서

      한개의 단순 지리특성 칼럼(1 sfc) 객체로 만들기


이번에는 (1)번에서 만들었던 점(Point)과 (2)번에서 만들었던 면(Polygon)을 st_sfc() 함수를 사용해서 하나의 단순 지리특성 칼럼 객체로 합쳐보겠습니다. 


이처럼 서로 다른 기하 형태도 st_sfc() 함수로 하나의 단순 지리특성 칼럼 객체로 합칠 수 있습니다.



## combining different geometry types
point_polygon_sfc = st_sfc(point_sfg_1, polygon_sfg_1)


point_polygon_sfc
# Geometry set for 2 features
# geometry type:  GEOMETRY
# dimension:      XY
# bbox:           xmin: 1 ymin: 1 xmax: 3 ymax: 5
# CRS:            NA
# POINT (1 2)
# POLYGON ((1 1, 1 3, 3 5, 3 1, 1 1))



st_geometry_type(point_polygon_sfc)
# [1] POINT   POLYGON
# 18 Levels: GEOMETRY POINT LINESTRING POLYGON MULTIPOINT MULTILINESTRING MULTIPOLYGON ... TRIANGLE

 



이번 포스팅이 많은 도움이 되었기를 바랍니다.

행복한 데이터 과학자 되세요!  :-)



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