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

• sp: 处理地理数据的基础包

• rgdal: 封装 GDAL (一个开源地理数据抽象库，提供非常丰富的地理数据读写驱动))

• rgeos: 封装 GEOS 一个开源几何引擎， 提供几何模型、几何关系判断、基本几何计算操作等功能

• proj4:PROJ4 一个开源地图投影库，提供丰富的地图投影转换算法。

• tmap: 专题图（thematic map）

• ggmap: 添加地图图层：别录 Google Maps,Open Street Maps

• leaflet: 现代移动优先的交互式地图绘制框架

• spatstat: 空间点格局分析

• gstat: 地质统计学建模

• leaflet.extras:leaflet 插件

• leaflet.esri: ESRI拓展包

• spdep： 空间相关性分析

• gstat：空间插值

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 leaflet

leaflet.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ggplot。

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

1. 基础组件：规定地图的底图、初始化视角、图层等

2. 标记（扎针）

3. 弹窗：表示相应事件

4. 几何图形：用点线面表示热点、线路、区域等

5. GeoJSON/TopoJSON：通常按行政区域划分

6. 栅格：通常按米制经纬度划分

7. 图例与颜色

8. 图层控制：图层分组与绑定

9. 事件绑定：鼠标点击、鼠标移动、视野等级等等

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

• s表示图层提供方来源

• z表示zoom缩放的比例

• x表示经度

• y表示纬度

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addTiles()函数即可实现图层添加，默认的图层提供方是 OpenStreetMap 简称OSM，同样我们可以添加高德地图、百度地图、MapBox、ESRI等等或自定义，这里以高德地图为例(再次感谢高德数据分析师)：

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 = '&copy; <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addLayersControl 来增加图层的分组控制能力。

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

（编辑：核心网）

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