r - st_centroid() 不在 Lambert-93 shapefile 上的多边形内

Question

我有这个问题。我有一个来自IGN 研究所的 shapefile 。我想根据一个特征聚合 shapefile，然后我想绘制生成的多边形的质心。

library(sf)
library(dplyr)
# load a shapefile and plot
sh = st_read("~/Downloads/CONTOURS-IRIS_2-1__SHP__FRA_2018-06-08/CONTOURS-IRIS/1_DONNEES_LIVRAISON_2018-06-00105/CONTOURS-IRIS_2-1_SHP_LAMB93_FXX-2017/CONTOURS-IRIS.shp",stringsAsFactors=FALSE)

# paris
p = sh %>%
  mutate(INSEE_N = as.integer(INSEE_COM)-75100) %>%
  filter((INSEE_N < 21) & (INSEE_N > 0))

# aggregate and plot centroid
p_arr = p %>%
  group_by(INSEE_COM) %>%
  summarise(n = n()) %>%
  select(n)

plot(p_arr)
plot(st_geometry(st_centroid(p_arr)), pch = 3, col = 'red', add = TRUE)

我很惊讶这些质心不包含在它们各自的多边形中。如您所见，我没有触及 CRS 规范，我只是阅读了 shapefile。我在这里做错了什么？

编辑

顺便说一句，在 WGS84 中我根本看不到质心：

p_wgs = st_transform(p,4326)
p_arr_wgs = p_wgs %>%
  group_by(INSEE_COM) %>%
  summarise(n = n()) %>%
  select(n)

plot(p_arr_wgs,axes=TRUE)
plot(st_geometry(st_centroid(p_arr_wgs)), pch = 3, col = 'red', add = TRUE)
Warning messages:
1: In st_centroid.sf(p_arr_wgs) :
  st_centroid assumes attributes are constant over geometries of x
2: In st_centroid.sfc(st_geometry(x), of_largest_polygon = of_largest_polygon) :
  st_centroid does not give correct centroids for longitude/latitude data

我看到了警告。但为什么不呢？数据看起来不太远？我希望至少能看到一些东西

> st_geometry(st_centroid(p_arr_wgs))
Geometry set for 20 features 
geometry type:  POINT
dimension:      XY
bbox:           xmin: 2.261954 ymin: 48.82841 xmax: 2.421378 ymax: 48.89257
epsg (SRID):    4326
proj4string:    +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs
First 5 geometries:
POINT (2.336403 48.86258)
POINT (2.342896 48.86828)
POINT (2.360002 48.86287)
POINT (2.357606 48.85435)

标签： rsf

Answer 1

不确定 ypour 代码有什么问题，但下面对我来说工作正常。

library(sf)
library(dplyr)
library(mapview)
paris <- st_read("./SO-answers/CONTOURS-IRIS_2-1__SHP__FRA_2018-06-08/CONTOURS-IRIS/1_DONNEES_LIVRAISON_2018-06-00105/CONTOURS-IRIS_2-1_SHP_LAMB93_FXX-2017/CONTOURS-IRIS.shp",
                 stringsAsFactors = FALSE)

p_arr <- paris %>%
  mutate(INSEE_N = as.integer(INSEE_COM)-75100) %>%
  filter((INSEE_N < 21) & (INSEE_N > 0)) %>%
  group_by(INSEE_COM) %>%
  summarise()

mapview( list( p_arr, st_centroid( p_arr ) ) )