r語言read.xlsx編碼_R語言空間資料分析（三）：坐标系設定

作者：黃天元，複旦大學博士在讀，熱愛資料科學與開源工具（R），緻力于利用資料科學迅速積累行業經驗優勢和科學知識發現，涉獵内容包括但不限于資訊計量、機器學習、資料可視化、應用統計模組化、知識圖譜等，著有《R語言高效資料處理指南》（

《R語言資料高效處理指南》(黃天元)【摘要 書評 試讀】- 京東圖書

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在地理空間資料中，一般都有一個坐标系，常用的是WGS 84。如果我們已經讀入了一個地理資料資訊，比如儲存在data中，那麼可以這樣檢視它的坐标系：

library(sf)
st_crs(data)$proj4string
           

如果資料中沒有坐标系，則可以使用st_set_crs函數來指定它的坐标系。坐标系的表示方法有兩種，一種叫做Proj4，會由一長串字元串構成，比如“+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs”。另一種叫做EPSG（EPSG.io: Coordinate Systems Worldwide），由數字編碼構成，如4326。後者要更友善一些，比如對于一個沒有坐标系的編碼，我們可以這樣設定其成為WGS84坐标系：

data <- data %>%
  st_set_crs(., 4326)
           

如果地理資訊已經有坐标系，但是需要轉換的話，可以使用st_transform函數。比如我們要把上面的data轉化為GDA94坐标系，可以這樣操作：

dataPROJECTED <- data %>%
  st_transform(.,3112)
           

通常，我們讀取的資料為sf格式的，sf和sp格式可以通過一定的方法互相轉換，例子如下（假設Ausoutline為我們的地理資料）：

#From sf to sp
AusoutlineSP <- Ausoutline %>%
  as(., "Spatial")

#From sp to sf
AusoutlineSF <- AusoutlineSP %>%
  st_as_sf()
           

對于栅格資料，則需要用raster包來加載，raster函數可以載入資料，stack函數可以堆疊圖層，而 projectRaster函數則可以根據其proj4的字元串來進行不同形式的投影。詳細的操作可參考：https://andrewmaclachlan.github.io/CASA0005repo/rasters-descriptive-statistics-and-interpolation.html#worldclim-data