Разработка географических тематических карт с помощью R

в R явно есть несколько пакетов для всех видов пространственного анализа. Что можно увидеть в CRAN Task View: анализ пространственных данных. Эти пакеты многочисленны и разнообразны, но все, что я хочу сделать, это просто тематические карты. У меня есть данные с кодами графства и штата FIPS, и у меня есть файлы формы ESRI границ графства и штата и сопутствующие коды FIPS, которые позволяют объединяться с данными. Файлы формы могут быть легко преобразованы в другие форматы, если это необходимо.

Итак, каков самый прямой способ создания тематических карт с помощью R?

эта карта выглядит так, как будто она была создана с помощью продукта ESRI Arc, но это то, что я хотел бы сделать с R:

alt текст http://www.infousagov.com/images/choro.jpg Карта скопировать отсюда.

6 58
javascript structuremap geolocation geospatial

6 ответов:

следующий код сослужил мне хорошую службу. Настроить его немного, и вы сделали. alt текст http://files.eduardoleoni.com/map.png

library(maptools)
substitute your shapefiles here
state.map <- readShapeSpatial("BRASIL.shp")
counties.map <- readShapeSpatial("55mu2500gsd.shp")
## this is the variable we will be plotting
counties.map@data$noise <- rnorm(nrow(counties.map@data))

функция "тепловая карта"

plot.heat <- function(counties.map,state.map,z,title=NULL,breaks=NULL,reverse=FALSE,cex.legend=1,bw=.2,col.vec=NULL,plot.legend=TRUE) {
  ##Break down the value variable
  if (is.null(breaks)) {
    breaks=
      seq(
          floor(min(counties.map@data[,z],na.rm=TRUE)*10)/10
          ,
          ceiling(max(counties.map@data[,z],na.rm=TRUE)*10)/10
          ,.1)
  }
  counties.map@data$zCat <- cut(counties.map@data[,z],breaks,include.lowest=TRUE)
  cutpoints <- levels(counties.map@data$zCat)
  if (is.null(col.vec)) col.vec <- heat.colors(length(levels(counties.map@data$zCat)))
  if (reverse) {
    cutpointsColors <- rev(col.vec)
  } else {
    cutpointsColors <- col.vec
  }
  levels(counties.map@data$zCat) <- cutpointsColors
  plot(counties.map,border=gray(.8), lwd=bw,axes = FALSE, las = 1,col=as.character(counties.map@data$zCat))
  if (!is.null(state.map)) {
    plot(state.map,add=TRUE,lwd=1)
  }
  ##with(counties.map.c,text(x,y,name,cex=0.75))
  if (plot.legend) legend("bottomleft", cutpoints, fill = cutpointsColors,bty="n",title=title,cex=cex.legend)
  ##title("Cartogram")
}

участке

plot.heat(counties.map,state.map,z="noise",breaks=c(-Inf,-2,-1,0,1,2,Inf))
59

Я подумал, что добавлю здесь новую информацию, так как после публикации в этой теме была некоторая активность. Вот две отличные ссылки на "картограмма Р вызов" на блоге революций:

Картограмму Р Вызов

Результаты Вызов Хороплет

надеюсь, это полезно для людей, просматривающих этот вопрос.

всего наилучшего,

Джей

17

проверить пакеты 

library(sp)
library(rgdal)

которые хороши для геоданных, и

library(RColorBrewer)

полезно для окраски. эта карта сделано с вышеуказанными пакетами и этим кодом:

VegMap <- readOGR(".", "VegMapFile")
Veg9<-brewer.pal(9,'Set2')
spplot(VegMap, "Veg", col.regions=Veg9,
 +at=c(0.5,1.5,2.5,3.5,4.5,5.5,6.5,7.5,8.5,9.5),
 +main='Vegetation map')

"VegMapFile" - это шейп и "Veg" отображается переменная. Вероятно, можно сделать лучше с небольшой работой. Кажется, мне не разрешено загружать изображение, вот ссылка на изображение:

11

взгляните на пакет PBSmapping (см. borh виньетка / руководство и демо) и этой О'Рейли мэшапы данных в R статья (К сожалению, это не бесплатно, но это стоит 4.99$, чтобы загрузить, согласно блог революций).

4

Это всего лишь три строки!

library(maps);
colors = floor(runif(63)*657);
map("state", col = colors, fill = T, resolution = 0)

готово!! Просто измените вторую строку на любой вектор из 63 элементов (каждый элемент между 0 и 657, которые являются членами colors ())

Теперь, если вы хотите получить фантазии, вы можете написать:

library(maps);
library(mapproj);
colors = floor(runif(63)*657);
map("state", col = colors, fill = T, projection = "polyconic", resolution = 0);

63 элемента представляют 63 региона, имена которых вы можете получить, запустив:

map("state")$names;
4

в графической галерее R есть очень аналогичную карту что должно стать хорошей отправной точкой. Код здесь: www.ai.rug.nl / ~hedderik/R / US2004 . Вам нужно будет добавить легенду с функцией legend ().

3