时空维度挖掘（二）之 leaflet
概述
本文是时空维度挖掘系列的第二篇，将引进空间挖掘中的重量级嘉宾 leaflet。在互联网竞争日益激烈的今天，一方面，online业务蓝海越来越少，扩展成本也越来越高，许多互联网企业开始介入地推，甚至出现了比如望京扫码一条街这样的经典案例；另一方面，offline的传统行业在经历这几年的洗礼，不断加强线下精细化运营的基础设施，支付宝微信支付走进街边小店。打通线上线下的供应链一体化，成为了BAT之外的几乎唯一机会，也就是马云口中所谓的新零售。在这样的机会窗口下，在地图的基础设施上孕育出了像 AirBnb、Uber、滴滴、美团、饿了吗等等新时代独角兽。 我们可以预见，当下掌握空间维度挖掘对于洞察新零售时代经济走向非常重要，本文将简单介绍空间维度挖掘中的一些常用工具，并重点介绍空间可视化框架leaflet。
空间挖掘关键R包
对于空间数据挖掘的一些入门介绍可以参考此文：R空间数据处理与可视化 什么是 leafletleaflet.js 是一个现代面向用户体验的轻量GIS库，适用于免费、专业、快速的地图原型开发，拥有丰富第三方插件生态系统，已经成为数据科学在空间数据可视化领域的事实标准，相当于GIS中的 R 中的leaflet 包是由 RStudio 公司制作的leaflet.js封装，在此基础上还有若干 leaflet 插件，比如leaflet.esri、leaflet.extras 可以提供诸如热力图之类的高级功能等。 核心要素
leaflet 主要包含了下面9个核心要素
图层
通过图层的叠加，我们可以根据自身需求观测到不同维度的数据变化情况，图层的基本格式如下： http://{s}.tile.osm.org/{z}/{x}/{y}.png
其中zoom的范围在[0,20],其中0表示整个世界，13表示乡镇街道，19表示最小单位像素，通常图层由256x256的png图片拼接起来。 目前，leaflet 通过 x =116.310003
y =39.991957
leaflet() %>%
addTiles(
'http://webrd02.is.autonavi.com/appmaptile?lang=zh_cn&size=1&scale=1&style=8&x={x}&y={y}&z={z}',tileOptions(tileSize=256,minZoom=9,maxZoom=17),attribution = '© <a href="http://ditu.amap.com/">高德地图</a>',) %>% # 添加高德底图 也可以用 leafletCN::amap() 代替
setView(lng = x,lat = y,zoom = 13) %>% # 设置默认视角
addMarkers(lng = x,lat=y)%>% # 添加标记点位
addGraticule(interval = 0.01,group = "graticule") %>% # 经纬网格
addLayersControl(
overlayGroups = c("graticule"),options = layersControlOptions(collapsed = FALSE)
) # 分组控制
更进一步，图层数量增加，需要分组的时候，就涉及到多组图层的控制。通过 图层服务器可以作为单独的一项服务来定制后端服务，然后通过分享相应的图层再叠加的方式加速前端呈现的性能。 Shiny与事件控制
leaflet 中提供许多与shiny结合的事件控制特性，比如对不同leaflet对象的点击、悬停、双击等等。 通过 假设现在通过 leaflet 地图对象Id 为 map： leafletOutput("map",width = "100%",height = "100%")
leaflet 交互事件 遵循这个命名规则： {
"lat":23.12321,"lng":123.123123,"id":"map","featureId":"xxx",# 只有geojson才有
"properties":"xxx" # 只有geojson才有
}
那么可以通过下面代码捕捉对应事件： input$map_shape_click # 获取多边形点击 input$map_marker_click # 获取标识点击 input$map_geojson_click # 获取geojson点击 input$map_topojson_click # 获取 topojson点击 input$map_click # 任意点击地图位置 返回经纬度和图层id，以list的形式返回,input$map_mouSEOver # 鼠标悬停 input$map_mouSEOut # 鼠标移出 input$map_bounds # 地图视野边界， 通过bounds 可以控制数据只显示视野内来加快数据渲染效果。返回的结果以 north,east,south,west 的一组list呈现 input$map_zoom # 返回视野深度 通常在 0-19之间 地理围栏目前 leaflet.extras 也支持更多的插件中的事件。比如可以通过多边形的编辑实现地理围栏： leaflet::leaflet() %>%
leafletCN::amap()%>%
leaflet::setView(lng = 116,lat = 39,zoom = 12) %>%
addDrawToolbar(
targetGroup='draw',editOptions = editToolbarOptions(selectedPathOptions = selectedPathOptions())) %>%
addLayersControl(overlayGroups = c('draw'),options =
layersControlOptions(collapsed=FALSE)) %>%
addStyleEditor()
# 通过 input$MAPID_draw_all_features 会返回地理围栏的相关信息
# input$MAPID_draw_start 返回 绘制开始 信息
# input$MAPID_draw_stop 返回 绘制停止 信息
# input$MAPID_draw_new_feature 返回 创建绘制 信息
# input$MAPID_draw_edited_features 返回 编辑绘制 信息
# input$MAPID_draw_deleted_features 返回 删除绘制 信息
observeEvent(input$map_draw_all_features,{
#print("All Features")
num_features <- length(input$map_draw_all_features$features)
if (is.null(unlist(input$map_draw_all_features$features[num_features]))){
return(NULL)
}#判空
if(input$map_draw_all_features$features[[num_features]]$properties$feature_type != 'polygon') {
return(NULL)
}
cords_list <- input$map_draw_all_features$features[[num_features]]$geometry$coordinates[[1]]
})
数据结构这里有一个用于表述地理数据的特殊数据框，被称为 SpatialPointsDataFrame，通过它可以实现空间几何中点、线、面的表达。 它主要有下面5个部分组成：
算法空间计算中点、线、面的数据
一、叠置分析二、邻域分析三、窗口分析案例
参考资料
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