如何在R中将两个Simple Feature Collection合并为单个GeoJSON FeatureCollection

我在R中有两个由Shapefile转换而来的Simple Feature Collection，分别对应区级（districts）和地区级（regions）数据。需要将它们合并为单个GeoJSON FeatureCollection，且两者属性名不同，以便后续在MapBox地图中过滤数据图层（例如一个图层为区级人口数据，另一个为地区级人口数据）。当前代码如下：

library(sf)
library(dplyr)
library(sfheaders)
library(geojsonio)

path_to_data <- "Ghana_261"

sf_use_s2(FALSE)

districts <-
  read_sf(path_to_data) %>% 
  select(DIST_NAME = Name, REGION = Pcode) %>% 
  st_make_valid()  %>% 
  sf_remove_holes()

regions <-
  districts %>%  
  group_by(REGION) %>% 
  summarise() %>%
  sf_remove_holes()

plot(regions)

# how do I combine these into a single geojson?
districts_json <- geojson_json(districts)
regions_json <- geojson_json(regions)

解决方案 #

要合并两个属性结构不同的sf对象并导出为单个GeoJSON，核心是先统一两者的属性列结构，再合并导出：

1. 添加层级标识与补全属性列：给每个数据集添加用于区分层级的标记列（比如admin_level），同时补全对方缺失的属性列（用NA填充），确保两个sf对象的列名完全一致。
2. 合并sf对象：用bind_rows()合并处理后的两个数据集。
3. 导出为GeoJSON：直接将合并后的sf对象导出为GeoJSON文件。

修改后的完整代码：

library(sf)
library(dplyr)
library(sfheaders)
library(geojsonio)

path_to_data <- "Ghana_261"

sf_use_s2(FALSE)

districts <-
  read_sf(path_to_data) %>% 
  select(DIST_NAME = Name, REGION = Pcode) %>% 
  st_make_valid()  %>% 
  sf_remove_holes() %>%
  # 添加区级标识，保留原有属性
  mutate(admin_level = "district")

regions <-
  districts %>%  
  group_by(REGION) %>% 
  summarise() %>%
  sf_remove_holes() %>%
  # 添加地区级标识，补全区级特有的DIST_NAME列（用NA填充）
  mutate(admin_level = "region",
         DIST_NAME = NA_character_)

# 合并两个sf对象
combined_sf <- bind_rows(districts, regions)

# 导出为GeoJSON文件
geojson_write(combined_sf, file = "combined_ghana.geojson")

关键说明 #

• admin_level列可以在MapBox中作为过滤条件，快速区分区级和地区级要素图层。
• 补全缺失属性列是为了让bind_rows()正常合并两个sf对象，GeoJSON会保留这些NA值，不影响后续过滤逻辑。
• 最终导出的GeoJSON是标准FeatureCollection，包含所有区级和地区级要素，每个要素都带有admin_level、DIST_NAME、REGION属性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者L Smeets