Question

我的目标是在R中创建一个3D可视化。我在柏林有一个城区的形状文件（Ortsteile），并希望将值（居民/km²）作为z值突出显示。我已将shapefile实现为R并将desnity的值（“Einwohnerd”）着色为：

library(rgdal)
library(sp)

berlin=readOGR(dsn="C...etc.", layer="Ortsteile")

berlin@data

col <- rainbow(length(levels(berlin@data$Name)))
spplot(berlin, "Einwohnerd", col.regions=col, main="Ortsteil Berlins", sub="Datensatz der Stadt Berlin", lwd=.8, col="black")

如何将某个多边形（市区）引用为z值（居民/km²），如何突出显示该z值？

希望有人能得到答案！最佳标志 SB

感谢您的回答，但我仍然想知道最好将密度用作z值，这样我就可以创建一个3D模型。我发现不可能使用形状的多边形，但可以光栅化多边形并使用矩阵进行不同的透视和旋转。

这是代码，但最终的3D可视化看起来不够锐利且不够好。也许最好以另一种方式计算z值，以便第一个值不会开始如此之高或者使用多边形的中心而不是在z方向上绘制一个列：

library(rgdal)
library(sp)

setwd("C:\\...")
berlin=readOGR(dsn="C:\\...\\Ortsteile", layer="Ortsteile") 

col <- rainbow(length(levels(berlin@data$Name)))  
spplot(berlin, "Einwohnerd", col.regions=col, main="Ortsteil Berlins",                 
sub="Datensatz    der Stadt Berlin", lwd=.8, col="black")

library(raster)

raster <- raster(nrows=100, ncols=200, extent(berlin)) 

test <- rasterize(berlin, raster, field="Einwohnerd")

persp(test, theta = 40, phi = 40, col = "gold", border = NA, shade = 0.5)  

for(i in seq(0,90,10)){     
persp(test, theta = 40, phi = i, col = "gold", border = NA, shade = 0.5)
}

library(rgl)         
library(colorRamps)
mat <- matrix(test[], nrow=test@nrows, byrow=TRUE)
image(mat)
persp3d(z = mat, clab = "m")
persp3d(z = mat, col = rainbow(10),border = "black")
persp3d(z = mat, facets = FALSE, curtain = TRUE)

Answer 1

这是你的想法吗？

library(ggplot2)
library(rgdal)           # for readOGR(...) and spTransform(...)
library(RColorBrewer)    # for brewer.pal(...)

setwd("<directory with shapefile>")
map <- readOGR(dsn=".",layer="Ortsteile")
map <- spTransform(map,CRS=CRS("+init=epsg:4839"))
map.data <- data.frame(id=rownames(map@data), map@data)
map.df   <- fortify(map)
map.df   <- merge(map.df,map.data,by="id")
ggplot(map.df, aes(x=long, y=lat, group=group))+
  geom_polygon(aes(fill=Einwohnerd))+
  geom_path(colour="grey")+
  scale_fill_gradientn(colours=rev(brewer.pal(10,"Spectral")))+
  theme(axis.text=element_blank())+
  labs(title="Berlin Ortsteile", x="", y="")+
  coord_fixed()

<强>解释

这是一个很好的问题，因为它提供了一个在R中使用ggplot的非常基本的等值区域地图的例子。

可以使用readOGR(...)将Shapefile读入R，从而生成SpatialDataFrame个对象。后者基本上有两个部分：一个polygons部分包含多边形边界的坐标，一个data部分包含shapefile中属性表的信息。这些可以分别作为map@polygons和map@data引用。

上面的代码读取shapefile并将坐标转换为epsg:4839。然后我们将多边形ID（存储在rownames中）添加到map@data中的其他信息，创建map.data。然后，我们使用fortify(...)中的ggplot函数将多边形转换为适合绘图（map.df）的数据框。此数据框有一列id，对应id中的map.data列。然后，我们会根据map.data列将属性信息（map.df）合并到id。

ggplot调用创建地图图层并渲染地图，如下所示：

ggplot:       set the default dataset to map.df; identify x- and y-axis columns
geom_polygon: identify column for fill (color of polygon)
geom_path:    polygon boundaries
theme:        turn off axis text
labs:         title, turn off x- and y-axis labels
coord_fixed:  ensures that the map is not distorted

关于scale_fill_gradientn(...)的注释：此函数通过插入colours=参数中提供的调色板为填充值指定颜色。在这里，我们使用www.colorbrewer.org中的光谱调色板。不幸的是，这个调色板有着名的颜色（蓝色 - 红色），所以我们使用rev（...）来反转颜色顺序（高=红色，低=蓝色）。如果您更喜欢matlab中常见的更高饱和度颜色，请使用library(colorRamps)并将调用替换为scale_fill_gradientn(...)：

  scale_fill_gradientn(colours=matlab.like(10))+

Z - R中多边形（shapefile）的值

1 个答案: