前言

今天要介紹turf.js，
前兩天的網球地圖完成了基本的地圖功能及版面，並在地圖上展示、查詢了GIS資料，今天想進一步對資料做空間資料分析，使用的是turf.js。

turf.js是Mapbox公司提出用來處理空間資料分析的開源函式庫，打開turf.js的說明文件，可以看到其功能非常的多：

要處理空間資料的手段有很多，常見的方法是使用QGIS等軟體做資料處理，也可以使用其他程式語言的函式庫輔助或手刻，而turf.js是一個十分方便輕巧的工具，最棒的是可以用在webGIS中，client端空間資料處理。

至於什麼是空間資料分析呢？主要像是空間資料幾何運算、內插、資料聚合等都算，廢話不多說，我們就先來實作幾個案例。

幾何運算-pointsWithinPolygon

範例目的：

產生隨機的POI，利用新北市polygon，切出新北市內的POI

說明：

首先，先new一個layer

var ramdomLayer = L.geoJson(null, {
  pointToLayer: function (feature, latlng) {
    return L.marker(latlng, {
      icon: L.icon({
        iconUrl: "./dist/assets/img/icon-black.png",
        iconSize: [36, 36],
        iconAnchor: [0, 18]
      }),
    });
  }
});

利用 turf.randomPoint 產生隨機點，設定隨機點的範圍在[121.41, 24.9, 121.8, 25.19] 方框中。

var ramdompts = turf.randomPoint(25, { bbox: [121.41, 24.9, 121.8, 25.19] });
//把成果放入圖層
ramdomLayer.addData(ramdompts);
ramdomLayer.addTo(map);

接著，放入新北市geojson

var ntp = L.geoJson(null);
$.getJSON("./dist/assets/data/ntp.geojson", function (data) {
  ntp.addData(data);
});

在沒有屬性欄位的狀態下，我們用幾何取出新北市範圍內的POI
那就使用turf.pointsWithinPolygon~

//ramdompts為前面產生的隨機點
//data為新北市geojson
var ptsWithin = turf.pointsWithinPolygon(ramdompts, data);
//成果為geojson points

ps.成果跟後面一起展示喔

空間分析-clustersKmeans

範例目的：

對新北市範圍的POI做距離分群

說明：

這邊使用的群聚(cluster)演算法是Kmeans，Kmeans是非監督式學習的分類演算法，
這個演算法要設定分群的數量，流程概述如下：
1.根據預先設定的目標群數n，隨機給n個點作為n群資料的群聚中心
2.資料中距離(空間距離)哪個群聚中心最近，就屬哪類
3.各群以平均值重新計算各群中心點
4.反覆1~3，直到中心點移動量低於設定值或是達到迭代次數而停止

利用turfclustersKmeans為資料作分群，設定分五類：

 var clustered_kmeans = turf.clustersKmeans(ptsWithin, { numberOfClusters: 5 });
 //結果是geojson points

幾何運算-找出Polygon的中心點與計算最鄰近的POI

範例目的：

找出新北市幾何中心及距離該點最近的poi

說明：

turf.js有很多幾何的計算，以下是計算Polygon中心點，及找群POI中距離這個中心點最近的一個，
直接看程式碼：

  //中心
  //data是新北市polygon geojson
  var center = turf.center(data);
  L.geoJson(center).addTo(map).bindPopup('這是新北幾何中心').openPopup();

最短距離：

  var nearest = turf.nearestPoint(center, ptsWithin);
  L.geoJson(center).addTo(map).bindPopup('這是距離新北中心最近的點').openPopup();

成果：
隨機給定POI(黑色)，使用空間選取前
(ps.，另有不同icon顯示中心點及最近點。)

只顯示新北市內的poi，並依空間分佈分群(不同顏色為不同群)

後記

turf.js除了今天介紹的功能，還有很多是在webGIS常用的，例如buffer,intersect等等，很多GIS軟體工具提供的功能，turf.js都可以引用參考，非常方便，另外，turf.js相關介紹也可以參考Kuro大的youtube及投影片喔^^。

明天會繼續介紹turf.js比較進階的空間分析功能，除了今天的基本運算外，希望能多觸及進階的分析方法！
今天的程式碼一樣放在github(day18的commit)。