如何在空间地图上绘制热图

Question

我是R中空间数据分析的新手，想要做一些简单的事情，我仍然遇到困难...... 我有一张包含latitudes和longitudes

的大表

sample = structure(list(Longitude = c(-0.19117, -0.211708, -0.206458, 
-0.173862, -0.156618), Latitude = c(51.489096, 51.520075, 51.525301, 
51.482442, 51.495752), Location_Easting_OSGR = c(525680L, 524170L, 
524520L, 526900L, 528060L), Location_Northing_OSGR = c(178240L, 
181650L, 182240L, 177530L, 179040L)), .Names = c("Longitude", 
"Latitude", "Location_Easting_OSGR", "Location_Northing_OSGR"
), row.names = c(NA, -5L), class = c("data.table", "data.frame"
))

我从GADM（英国地图的第2级）获得了英国地图。

我希望能够

1. 在地图上由经度/纬度定义的绘图点
2. 建立一个热图，显示点更集中的地方......

容易吗？如果没有，你有一些指针（请只有英国） 干杯

Answer 1

这是你的想法吗？

你的sample太小而无法展示热图，所以我在（长，纬度）=（ - 1,52），（ - 2,54）和（ - - 创建了一个更大的人工聚类样本4.5,56）。如果没有积分，IMO地图将会提供更多信息。

另外，我下载了shapefile，而不是.Rdata，并导入了它。原因是你更有可能在其他项目中找到shapefile，并且很容易将它们导入到R.

setwd("< directory with all your files>")
library(rgdal)         # for readOGR(...)
library(ggplot2)
library(RColorBrewer)  # for brewer.pal(...)

sample <- data.frame(Longitude=c(-1+rnorm(50,0,.5),-2+rnorm(50,0,0.5),-4.5+rnorm(50,0,.5)),
                     Latitude =c(52+rnorm(50,0,.5),54+rnorm(50,0,0.5),56+rnorm(50,0,.5)))
UKmap  <- readOGR(dsn=".",layer="GBR_adm2")
map.df <- fortify(UKmap)

ggplot(sample, aes(x=Longitude, y=Latitude)) + 
  stat_density2d(aes(fill = ..level..), alpha=0.5, geom="polygon")+
  geom_point(colour="red")+
  geom_path(data=map.df,aes(x=long, y=lat,group=group), colour="grey50")+
  scale_fill_gradientn(colours=rev(brewer.pal(7,"Spectral")))+
  xlim(-10,+2.5) +
  coord_fixed()

<强>解释

此方法使用ggplot包，它允许您创建图层然后渲染地图。这些电话会执行以下操作：

ggplot -         establish `sample` as the default dataset and define (Longitude,Latitude) as (x,y)
stat_density2d - heat map layer; polygons with fill color based on relative frequency of points
geom_point -     the points
geom_path -      the map (boundaries of the admin regions)
scale_fill_gradientn - defines which colors to use for the fill
xlim -           x-axis limits
coord_fixed -    force aspect ratio = 1, so map is not distorted