Системы координат и проекции
Корректно преобразуйте CRS с помощью st_crs() и st_transform()
«Системы координат и проекции» — бесплатный урок R Academy на CoddyKit. Это урок 2 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения R Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс R Academy содержит 4 уроков всего.
Почему важен CRS
Система координат (CRS) сообщает R, что означают числа в столбце геометрии: градусы широты и долготы, метры в проецированной сетке или другие величины. Смешивание данных в разных CRS без перепроецирования приводит к незаметным сбоям пространственных соединений и неправильным расчётам расстояний.
library(sf)
# Two sf objects in the same CRS: operations work
nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))
# sf will error or warn when CRS do not match during operations
# This is the CRS metadata attached to the object
crs <- st_crs(nc)
cat('EPSG:', crs$epsg, '\n')
cat('Input is geographic (lon/lat)?', st_is_longlat(nc), '\n')
cat('Units:', crs$units_gdal, '\n')st_crs: чтение сведений о CRS
st_crs(sf_obj) возвращает объект crs с кодом EPSG, строкой WKT, строкой Proj4 и сведениями о единицах измерения. Можно также передать целочисленный код EPSG напрямую, чтобы получить определение CRS.
library(sf)
nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))
# Inspect the CRS object
crs <- st_crs(nc)
cat('Class:', class(crs), '\n')
cat('EPSG:', crs$epsg, '\n')
cat('Proj4:', substr(crs$proj4string, 1, 60), '...\n')
# Lookup a CRS by EPSG code
wgs84 <- st_crs(4326)
web_mercator <- st_crs(3857)
cat('\nWGS84 name:', wgs84$Name, '\n')
cat('Web Mercator name:', web_mercator$Name, '\n')EPSG:4326 — WGS84
EPSG:4326 — это World Geodetic System 1984, стандарт для координат GPS. Координаты задаются в десятичных градусах: долгота (X) изменяется от −180 до 180, широта (Y) — от −90 до 90. Это географическая, а не проецированная CRS.
library(sf)
# Create points in WGS84 (GPS coordinates)
cities <- data.frame(
city = c('London', 'Tokyo', 'Sydney', 'New York'),
lon = c(-0.118, 139.692, 151.209, -74.006),
lat = c(51.509, 35.689, -33.869, 40.713)
)
cities_sf <- st_as_sf(cities,
coords = c('lon', 'lat'),
crs = 4326
)
cat('CRS:', st_crs(cities_sf)$Name, '\n')
cat('Units:', st_crs(cities_sf)$units_gdal, '\n')
# Naive distance in degrees (not meaningful for real distances)
d <- st_distance(cities_sf[1, ], cities_sf[2, ])
cat('London-Tokyo distance (degrees):', round(as.numeric(d), 2), '\n')EPSG:3857 — Web Mercator
EPSG:3857 — это проекция Web Mercator, используемая Google Maps, OpenStreetMap и Leaflet. Координаты задаются в метрах относительно нулевого меридиана и экватора. Проекция искажает площади вблизи полюсов, но хорошо подходит для веб-визуализации.
library(sf)
cities <- data.frame(
city = c('London', 'Tokyo'),
lon = c(-0.118, 139.692),
lat = c(51.509, 35.689)
)
cities_sf <- st_as_sf(cities, coords = c('lon', 'lat'), crs = 4326)
# Transform to Web Mercator
cities_merc <- st_transform(cities_sf, 3857)
cat('WGS84 coords (degrees):\n')
print(st_coordinates(cities_sf))
cat('\nWeb Mercator coords (metres):\n')
print(st_coordinates(cities_merc))
# Distance is now in metres
d <- st_distance(cities_merc[1, ], cities_merc[2, ])
cat('\nLondon-Tokyo distance (km):', round(as.numeric(d) / 1000, 0), '\n')st_set_crs: назначение CRS
st_set_crs(sf_obj, crs) назначает CRS, не преобразуя координаты. Используйте эту функцию только тогда, когда метаданные CRS отсутствуют или указаны неверно. Если требуется перепроецировать координаты в новую CRS, используйте вместо неё st_transform().
library(sf)
# Create geometry with NO CRS
pts <- st_sfc(
st_point(c(-74.006, 40.713)),
st_point(c(-87.629, 41.878))
)
cat('CRS before:', is.na(st_crs(pts)), '(NA = no CRS)\n')
# Assign WGS84 (no coordinate transformation)
pts_wgs84 <- st_set_crs(pts, 4326)
cat('CRS after assignment:', st_crs(pts_wgs84)$epsg, '\n')
# Compare with st_transform (DOES transform coordinates)
pts_sf <- st_sf(id = 1:2, geometry = pts_wgs84)
pts_merc <- st_transform(pts_sf, 3857)
cat('Original lon:', st_coordinates(pts_sf)[1, 'X'], '\n')
cat('Mercator X: ', st_coordinates(pts_merc)[1, 'X'], '\n')st_transform: перепроецирование
st_transform(sf_obj, crs) перепроецирует все геометрии из текущей CRS в целевую CRS, выполняя полное геодезическое преобразование. Аргумент crs принимает целое число EPSG, строку Proj4 или строку WKT.
library(sf)
nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))
cat('Original CRS:', st_crs(nc)$epsg, '\n')
# Re-project to WGS84
nc_wgs84 <- st_transform(nc, 4326)
cat('Transformed CRS:', st_crs(nc_wgs84)$epsg, '\n')
# Re-project to a local projected CRS (NC State Plane)
nc_stateplane <- st_transform(nc, 32119) # NAD83 / North Carolina
cat('State Plane CRS:', st_crs(nc_stateplane)$Name, '\n')
# Area calculation is more accurate in a projected CRS
area_deg <- st_area(nc[1, ])
area_m2 <- st_area(nc_stateplane[1, ])
cat('Area (degrees^2):', format(area_deg, big.mark = ','), '\n')
cat('Area (m^2): ', format(area_m2, big.mark = ','), '\n')Выбор подходящей проекции
Разные проекции оптимизированы под разные свойства: равновеликие (например, Mollweide), равноугольные (Mercator), равноудалённые. Для локального анализа используйте проецированную CRS с единицами в метрах; для глобальных обзоров подходит WGS84; для веб-карт используйте Web Mercator.
library(sf)
# Common EPSG codes cheat sheet
epsg_table <- data.frame(
EPSG = c(4326, 3857, 4269, 32637, 27700),
Name = c(
'WGS84 (GPS, global)',
'Web Mercator (web maps)',
'NAD83 (North America geographic)',
'UTM zone 37N (Middle East)',
'British National Grid (UK)'
),
Units = c('degrees', 'metres', 'degrees', 'metres', 'metres')
)
print(epsg_table, row.names = FALSE)
# Look up any EPSG online: https://epsg.io/<code>
cat('\nTip: use st_crs(epsg_code)$Name to verify a code\n')Строки Proj4
До того как коды EPSG стали стандартом, CRS задавались строками Proj4 — компактными строками параметров, передаваемыми библиотеке PROJ. Их по-прежнему можно использовать с st_transform(), но для ясности и совместимости в будущем предпочтительнее коды EPSG.
library(sf)
nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))
# WGS84 as Proj4 string
wgs84_proj4 <- '+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs'
nc_wgs84 <- st_transform(nc, crs = wgs84_proj4)
cat('Using Proj4 string:\n', wgs84_proj4, '\n')
cat('Result CRS EPSG:', st_crs(nc_wgs84)$epsg, '\n')
# Compare: equivalent to st_transform(nc, 4326)
cat('Same as EPSG 4326?',
identical(st_crs(nc_wgs84), st_crs(st_transform(nc, 4326))), '\n')Проверка равенства CRS
Перед любым пространственным соединением или наложением убедитесь, что оба объекта используют одну и ту же CRS, с помощью st_crs(a) == st_crs(b). Если они различаются, сначала преобразуйте один объект, чтобы CRS совпадали.
library(sf)
# Two objects in different CRS
nc_nad27 <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))
nc_wgs84 <- st_transform(nc_nad27, 4326)
cat('Same CRS?', st_crs(nc_nad27) == st_crs(nc_wgs84), '\n')
# Always check before join/overlay
align_crs <- function(a, b) {
if (st_crs(a) != st_crs(b)) {
message('CRS mismatch! Transforming b to match a.')
b <- st_transform(b, st_crs(a))
}
list(a = a, b = b)
}
aligned <- align_crs(nc_nad27, nc_wgs84)
cat('After alignment - same CRS?',
st_crs(aligned$a) == st_crs(aligned$b), '\n')Расчёт расстояний с учётом CRS
Расстояния, рассчитанные в географической CRS (градусы), не имеют смысла. Сначала перепроецируйте данные в равноудалённую или равновеликую проецированную CRS либо используйте встроенный в sf расчёт геодезических расстояний, который правильно обрабатывает WGS84 через библиотеку PROJ.
library(sf)
# City points in WGS84
cities <- data.frame(
city = c('Paris', 'Berlin', 'Madrid', 'Rome'),
lon = c(2.350, 13.404, -3.702, 12.496),
lat = c(48.865, 52.520, 40.417, 41.902)
)
cities_sf <- st_as_sf(cities, coords = c('lon', 'lat'), crs = 4326)
# sf computes geodesic distances on WGS84 automatically
dist_matrix <- st_distance(cities_sf)
rownames(dist_matrix) <- cities$city
colnames(dist_matrix) <- cities$city
# Convert to km
dist_km <- round(as.numeric(dist_matrix) / 1000)
mat_km <- matrix(dist_km, 4, 4, dimnames = list(cities$city, cities$city))
print(mat_km)Полный рабочий процесс с CRS
Полный рабочий процесс выглядит так: загрузите исходные данные GPS, назначьте WGS84, перепроецируйте данные в локальную метрическую CRS для точного расчёта площадей и расстояний, выполните анализ, а затем перепроецируйте результат обратно в WGS84 для вывода на веб-карту.
library(sf)
# Load and assign CRS
nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))
nc_wgs84 <- st_transform(nc, 4326)
# Re-project to NC State Plane (metres) for accurate areas
nc_proj <- st_transform(nc, 32119)
# Compute area per county in km2
nc_proj$area_km2 <- as.numeric(st_area(nc_proj)) / 1e6
# Top 5 largest counties
top5 <- nc_proj[order(-nc_proj$area_km2), c('NAME', 'area_km2')]
cat('5 Largest NC Counties (km2):\n')
print(head(as.data.frame(top5)[, c('NAME', 'area_km2')], 5))
# Back to WGS84 for output
nc_output <- st_transform(nc_proj, 4326)
cat('\nOutput CRS:', st_crs(nc_output)$epsg, '\n')Быстрая проверка
Вам нужно точно вычислить площади (в квадратных метрах) полигонов, которые сейчас находятся в WGS84 (EPSG:4326). Что следует сделать?
Итоги: CRS и проекции
Главное:
st_crs(sf_obj)считывает метаданные CRS; для задания CRS предпочтительнее использовать коды EPSG- EPSG:4326 = WGS84 (градусы, для GPS); EPSG:3857 = Web Mercator (метры, для веб-карт)
st_set_crs()назначает CRS без преобразования;st_transform()перепроецирует координаты- Перед пространственными операциями всегда проверяйте равенство CRS с помощью
st_crs(a) == st_crs(b) - Для точного расчёта расстояний и площадей сначала перепроецируйте данные в метрическую проецированную CRS
- Строки Proj4 по-прежнему работают, но коды EPSG понятнее и удобнее для чтения
library(sf)
nc <- read_sf(system.file('shape/nc.shp', package = 'sf'))
# CRS pipeline
cat('Original:', st_crs(nc)$epsg, '\n')
nc_wgs84 <- st_transform(nc, 4326)
nc_proj <- st_transform(nc_wgs84, 32119)
cat('WGS84:', st_crs(nc_wgs84)$epsg, '\n')
cat('Projected:', st_crs(nc_proj)$epsg, '\n')Часто задаваемые вопросы
Урок «Системы координат и проекции» бесплатный?
Да — полный текст урока «Системы координат и проекции» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс R Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс R Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Системы координат и проекции»?
Корректно преобразуйте CRS с помощью st_crs() и st_transform() Ты практикуешь R Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать R Academy?
Предыдущий опыт не требуется. R Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 2 из 4.
Сколько времени занимает урок «Системы координат и проекции»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке R Academy?
Да. Каждый урок R Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Простые пространственные объекты с пакетом sf
- Системы координат и проекции
- Пространственные объединения и операции
- Интерактивные карты с leaflet