如何组合两个具有相同CRS和非重叠区域的sf对象？

Question

假设我有两个sf具有相同坐标参考系和非重叠区域的对象，如何正确组合这两个sf对象以创建一个sf对象？

这是一个例子。

# Load packages
library(tidyverse)
library(sf)

# Load the example sf object
nc <- st_read(system.file("shape/nc.shp", package="sf"))

# print the first three rows of nc in the console
head(nc, 3)
# Simple feature collection with 3 features and 14 fields
# geometry type:  MULTIPOLYGON
# dimension:      XY
# bbox:           xmin: -81.74107 ymin: 36.23388 xmax: -80.43531 ymax: 36.58965
# epsg (SRID):    4267
# proj4string:    +proj=longlat +datum=NAD27 +no_defs
#   AREA PERIMETER CNTY_ CNTY_ID      NAME  FIPS FIPSNO CRESS_ID BIR74 SID74 NWBIR74 BIR79 SID79 NWBIR79                       geometry
# 1 0.114     1.442  1825    1825      Ashe 37009  37009        5  1091     1      10  1364     0      19 MULTIPOLYGON (((-81.47276 3...
# 2 0.061     1.231  1827    1827 Alleghany 37005  37005        3   487     0      10   542     3      12 MULTIPOLYGON (((-81.23989 3...
# 3 0.143     1.630  1828    1828     Surry 37171  37171       86  3188     5     208  3616     6     260 MULTIPOLYGON (((-80.45634 3...

的nc是一个sf对象，并且也是数据帧。来自dplyror 的大多数函数tidyverse在sf对象上运行良好。下面，我使用该slice函数将nc对象拆分为nc1和nc2。

# Split the nc object to two sf objects
nc1 <- nc %>% slice(1:50)
nc2 <- nc %>% slice(51:100)

# Print the crs of nc, nc1, and nc2
st_crs(nc)
# Coordinate Reference System:
#   EPSG: 4267 
#   proj4string: "+proj=longlat +datum=NAD27 +no_defs"
st_crs(nc1)
# Coordinate Reference System:
#   EPSG: 4267 
#   proj4string: "+proj=longlat +datum=NAD27 +no_defs"
st_crs(nc2)
# Coordinate Reference System:
#   EPSG: 4267 
#   proj4string: "+proj=longlat +datum=NAD27 +no_defs"

正如你所看到的，nc，nc1，并且nc2都具有相同的坐标参考系统，和有之间没有重叠的区域nc1和nc2。

由于sfobjects are data frames，我首先想到将两者结合起来data frames是bind_rows从dplyr包中使用。然而，bind_rows给了我一个警告。

# Combine nc1 and nc2 with bind_rows
nc_combine <- bind_rows(nc1, nc2)
# Warning messages:
#   1: In bind_rows_(x, .id) :
#     Vectorizing 'sfc_MULTIPOLYGON' elements may not preserve their attributes
#   2: In bind_rows_(x, .id) :
#     Vectorizing 'sfc_MULTIPOLYGON' elements may not preserve their attributes

新对象nc_combine仍然是一个sf对象，并且data frame与 具有相同的行和列号nc。但是，我无法访问 中的任何信息nc_combine，并且坐标参考信息似乎消失了。

class(nc_combine)
# [1] "sf"         "data.frame"

dim(nc_combine)
# [1] 100  15

nc_combine
# Error in .subset2(x, i, exact = exact) : 
#   attempt to select less than one element in get1index

换句话说，我的问题是，如何组合nc1和nc2重新创建nc对象？

Answer 1

rbind从 oooh 1990 开始，R 中就有这个函数：

> rbind(nc1,nc2)
Simple feature collection with 100 features and 14 fields
geometry type:  MULTIPOLYGON
dimension:      XY
bbox:           xmin: -84.32385 ymin: 33.88199 xmax: -75.45698 ymax: 36.58965
epsg (SRID):    4267
proj4string:    +proj=longlat +datum=NAD27 +no_defs
First 10 features:
[etc]

我不知道为什么bind_rows不起作用。