如何对两个sf对象执行相交操作以筛选含/不含建筑物的地块？

你之前使用st_intersection()不符合需求的原因是该函数返回的是两个图层相交的几何片段，而非原始的完整地块对象，要实现筛选需求，使用sf的空间谓词判断函数即可，操作如下：

核心实现代码 #

步骤1：生成地块是否包含建筑物的布尔索引 #

首先判断每个地块是否与任意建筑物存在空间相交关系，以此作为筛选依据：

# 加载需要的包，dplyr用于管道和数据处理
library(dplyr)
library(sf)

# 确认两个图层的坐标系一致（你之前的预处理已经统一为WGS84，可跳过校验）
stopifnot(st_crs(lots) == st_crs(buildings))

# 生成布尔索引：值为TRUE代表对应地块存在相交的建筑物
lot_has_building <- st_intersects(lots, buildings, sparse = FALSE) %>% 
  apply(MARGIN = 1, FUN = any)

如果需要严格筛选建筑物完全落在地块内部的场景，把st_intersects替换为st_contains即可。

步骤2：按索引筛选对应地块 #

# 需求2：筛选包含建筑物的地块
lots_with_buildings <- lots[lot_has_building, ]

# 需求1：筛选不包含建筑物的地块
lots_without_buildings <- lots[!lot_has_building, ]

绘图示例 #

可以用不同颜色区分两类地块：

library(ggmap)
ggmap() +
  # 无建筑地块用浅绿色填充
  geom_sf(data = lots_without_buildings, alpha = 0.9, fill = "#90EE90", inherit.aes = FALSE) +
  # 有建筑地块用浅红色填充
  geom_sf(data = lots_with_buildings, alpha = 0.9, fill = "#FFA07A", inherit.aes = FALSE)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yuliaUU