R Academy · Lezione

Simple Features con il pacchetto sf

Legga, scriva e manipoli geometrie spaziali utilizzando lo standard sf

Lezione 1 di 413 passaggi

Simple Features con il pacchetto sf è una lezione R Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 1 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento R Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso R Academy include 4 lezioni in totale.

Che cos'è il pacchetto sf?

Il pacchetto sf (Simple Features) è lo strumento principale di R per i dati vettoriali geospaziali. Memorizza le geometrie, come punti, linee e poligoni, in una speciale colonna di tipo lista all'interno di un normale data frame, rendendole pienamente compatibili con dplyr e ggplot2.

library(sf)

# sf data frames look like regular data frames
# but have a special 'geometry' column
cat('sf version:', packageVersion('sf'), '\n')

# Supported geometry types
cat('Geometry types: POINT, LINESTRING, POLYGON,\n')
cat('               MULTIPOINT, MULTILINESTRING, MULTIPOLYGON,\n')
cat('               GEOMETRYCOLLECTION\n')

read_sf: caricamento degli Shapefile

read_sf("file.shp") legge qualsiasi formato supportato da OGR (Shapefile, GeoJSON, GeoPackage, KML ecc.) in un oggetto sf. Legge automaticamente il CRS e la tabella degli attributi insieme alle geometrie.

library(sf)

# Read a GeoJSON file from a URL
url <- 'https://raw.githubusercontent.com/datasets/geo-countries/master/data/countries.geojson'

# For demonstration, use the system example data
nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))

cat('Class:', class(nc), '\n')
cat('Dimensions:', nrow(nc), 'rows x', ncol(nc), 'cols\n')
cat('CRS:', st_crs(nc)$epsg, '\n')
cat('Geometry type:', unique(st_geometry_type(nc)), '\n')
cat('Column names:', paste(names(nc)[1:5], collapse = ', '), '...\n')

st_geometry_type e struttura

st_geometry_type() restituisce il tipo di geometria di ogni elemento. La colonna geometry è una list column di oggetti sfc. È possibile esaminarla, estrarne sottoinsiemi e modificarla come qualsiasi altra colonna.

library(sf)
nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))

# Geometry type for each feature
types <- st_geometry_type(nc)
cat('Unique types:', unique(as.character(types)), '\n')

# The geometry column
geom_col <- st_geometry(nc)
cat('Geometry class:', class(geom_col), '\n')
cat('First geometry:\n')
print(geom_col[[1]])  # MULTIPOLYGON coordinates

# Access as a normal column
nc$area_est <- st_area(nc)  # adds an area column
cat('\nArea column class:', class(nc$area_est), '\n')

st_coordinates: estrazione delle coordinate XY

st_coordinates() estrae matrici di coordinate grezze da qualsiasi geometria. Per i punti restituisce una matrice con 2 colonne (X, Y). Per i poligoni restituisce tutti i vertici degli anelli, insieme alle colonne con l'indice della parte e del poligono.

library(sf)

# Create simple point features
pts <- st_sfc(
  st_point(c(-80.0, 35.0)),
  st_point(c(-79.5, 35.5)),
  st_point(c(-79.0, 34.8))
)
pts_sf <- st_sf(id = 1:3, geometry = pts)

# Extract coordinates
coords <- st_coordinates(pts_sf)
cat('Coordinates:\n')
print(coords)

# For polygons: includes part (L1) and polygon (L2) columns
nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))
ring_coords <- st_coordinates(nc[1, ])
cat('Polygon ring vertices:', nrow(ring_coords), '\n')
cat('Column names:', colnames(ring_coords), '\n')

Creazione di oggetti sf da un data frame

st_as_sf(df, coords = c('lon', 'lat'), crs = 4326) converte un normale data frame con colonne di coordinate in un oggetto punto sf. L'argomento coords specifica i nomi delle colonne x (longitudine) e y (latitudine).

library(sf)

# Typical scenario: CSV with lon/lat columns
cities <- data.frame(
  name = c('New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston'),
  lon  = c(-74.006, -118.244, -87.629, -95.369),
  lat  = c(40.713,   34.052,   41.878,  29.760),
  pop  = c(8336817, 3979576, 2693976, 2304580)
)

# Convert to sf
cities_sf <- st_as_sf(
  cities,
  coords = c('lon', 'lat'),
  crs    = 4326
)

print(cities_sf)
cat('\nCRS:', st_crs(cities_sf)$epsg, '(WGS84)\n')

st_point, st_linestring, st_polygon

È possibile creare geometrie tramite codice usando funzioni costruttrici. st_point(c(x,y)) crea un punto, st_linestring(matrix) crea una linea a partire da coppie di coordinate e st_polygon(list(matrix)) crea un poligono a partire dalle coordinate degli anelli.

library(sf)

# POINT
p <- st_point(c(-74.006, 40.713))
cat('Point:', class(p), '\n')

# LINESTRING: a route with 4 waypoints
route_coords <- matrix(
  c(-74.0, 40.7,
    -75.0, 41.0,
    -76.0, 41.5,
    -77.0, 42.0),
  ncol = 2, byrow = TRUE
)
line <- st_linestring(route_coords)
cat('Linestring length:', st_length(line), '\n')  # in degrees (no CRS yet)

# POLYGON: a simple bounding box
bbox_ring <- matrix(
  c(0,0, 1,0, 1,1, 0,1, 0,0),
  ncol = 2, byrow = TRUE
)
poly <- st_polygon(list(bbox_ring))
cat('Polygon area:', st_area(poly), '\n')

Tracciamento di oggetti sf

Il metodo plot() per gli oggetti sf crea rapidamente una mappa per ogni colonna degli attributi. Passare plot(st_geometry(sf_obj)) consente di tracciare solo la geometria, senza i pannelli degli attributi.

library(sf)
nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))

# Plot all attributes (creates a panel per column)
# plot(nc)  # too many panels

# Plot a single attribute
plot(nc['BIR74'],
     main   = 'North Carolina: Births 1974',
     border = 'white',
     lwd    = 0.5)

# Plot geometry only
plot(st_geometry(nc),
     col    = 'lightblue',
     border = 'gray40',
     main   = 'NC Counties')

Estrazione di sottoinsiemi da oggetti sf

Gli oggetti sf si comportano come data frame: è possibile filtrare le righe con [, subset() o dplyr::filter(). La colonna della geometria viene mantenuta automaticamente in tutte le operazioni di selezione delle righe.

library(sf)
library(dplyr)

nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))

# Base R subsetting
western_nc <- nc[nc$CNTY_ID < 1830, ]
cat('Western counties:', nrow(western_nc), '\n')

# dplyr filter works identically
high_birth <- nc |>
  filter(BIR74 > 3000) |>
  select(NAME, BIR74, geometry)

cat('High-birth counties:', nrow(high_birth), '\n')
cat('Names:', paste(high_birth$NAME[1:3], collapse = ', '), '...\n')

Integrazione tra sf e ggplot2

ggplot2 supporta nativamente gli oggetti sf tramite geom_sf(). La funzione gestisce automaticamente il sistema di coordinate e visualizza il tipo di geometria corretto — punti, linee o poligoni — senza alcuna preparazione aggiuntiva.

library(sf)
library(ggplot2)

nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))

# Choropleth map with ggplot2
ggplot(nc) +
  geom_sf(aes(fill = BIR74), color = 'white', lwd = 0.2) +
  scale_fill_viridis_c(
    option = 'plasma',
    name   = 'Births (1974)'
  ) +
  labs(
    title    = 'North Carolina Birth Counts, 1974',
    subtitle = 'County-level data'
  ) +
  theme_minimal()

Scrittura di oggetti sf su disco

write_sf(sf_obj, 'output.gpkg') (o st_write()) salva geometrie e attributi su disco. GeoPackage (.gpkg) è preferibile a Shapefile perché supporta nomi di colonna lunghi e UTF-8 e memorizza tutto in un unico file.

library(sf)

nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))

# Write to GeoPackage
out_path <- tempfile(fileext = '.gpkg')
write_sf(nc, out_path)

cat('Written to:', out_path, '\n')
cat('File size:', file.info(out_path)$size / 1024, 'KB\n')

# Round-trip: read back
nc_rt <- read_sf(out_path)
cat('Round-trip features:', nrow(nc_rt), '\n')
cat('Round-trip CRS match:', identical(st_crs(nc), st_crs(nc_rt)), '\n')

Riepilogo e ispezione di sf

Usare print(), st_bbox(), st_crs() e summary() per esaminare rapidamente un oggetto sf. st_bbox() restituisce il riquadro di delimitazione come vettore denominato (xmin, ymin, xmax, ymax), nelle unità del CRS dell'oggetto.

library(sf)
nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))

# Bounding box
bbox <- st_bbox(nc)
cat('Bounding box:\n')
cat('  xmin:', bbox['xmin'], ' xmax:', bbox['xmax'], '\n')
cat('  ymin:', bbox['ymin'], ' ymax:', bbox['ymax'], '\n')

# CRS
crs_info <- st_crs(nc)
cat('\nEPSG:', crs_info$epsg, '\n')
cat('Proj4:', crs_info$proj4string, '\n')

# Attribute summary
cat('\nBIR74 range:',
    range(nc$BIR74)[1], 'to',
    range(nc$BIR74)[2], '\n')

Verifica rapida

Si dispone di un data frame con le colonne longitude e latitude (WGS84). Quale chiamata di funzione lo converte in un oggetto punto sf?

Rispondi nella lezione interattiva

Riepilogo: pacchetto sf

Punti chiave:

read_sf() carica Shapefile, GeoJSON, GeoPackage e altri formati
st_geometry_type() restituisce POINT, LINESTRING, POLYGON ecc. per ogni elemento
st_coordinates() estrae matrici di coordinate XY grezze
st_as_sf(df, coords = c('x','y'), crs = 4326) crea un oggetto sf da un data frame
Costruttori programmatici: st_point(), st_linestring(), st_polygon()
plot(sf_obj) o geom_sf() in ggplot2 per la visualizzazione
write_sf() salva in GeoPackage, Shapefile, GeoJSON ecc.

library(sf)

# Quick sf workflow
nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))
cat('Features:', nrow(nc), '\n')
cat('CRS EPSG:', st_crs(nc)$epsg, '\n')
cat('Geom type:', unique(as.character(st_geometry_type(nc))), '\n')
cat('Bbox xmin:', st_bbox(nc)['xmin'], '\n')

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Domande Frequenti

La lezione «Simple Features con il pacchetto sf» è gratuita?

Sì — il testo completo di «Simple Features con il pacchetto sf» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso R Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso R Academy include 4 lezioni in totale.

Cosa imparerò in «Simple Features con il pacchetto sf»?

Legga, scriva e manipoli geometrie spaziali utilizzando lo standard sf Eserciti R Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.

Ho bisogno di esperienza per iniziare R Academy?

Non è richiesta alcuna esperienza precedente. R Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 1 di 4.

Quanto tempo richiede la lezione «Simple Features con il pacchetto sf»?

La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.

Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione R Academy?

Sì. Ogni lezione R Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.

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