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R studio を使用して、以下のようなプロットを作成したいと思います (Arc Map で作成)。

ここに画像の説明を入力

次のコードを試しました：

# data processing
library(ggplot2)
# spatial
library(raster)
library(rasterVis)
library(rgdal)

#
test <- raster(paste(datafold,'oregon_masked_tmean_2013_12.tif',sep="")) # read the temperature raster
OR<-readOGR(dsn=ORpath, layer="Oregon_10N") # read the Oregon state boundary shapefile

gplot(test) +  
  geom_tile(aes(fill=factor(value),alpha=0.8)) + 
  geom_polygon(data=OR, aes(x=long, y=lat, group=group), 
               fill=NA,color="grey50", size=1)+
  coord_equal()

そのコードの出力は次のようになります。

ここに画像の説明を入力

注意すべきことがいくつかあります。まず、流域シェープファイルが R バージョンにありません。それは結構です。

次に、R プロットの暗い灰色の背景はデータなしの値です。Arcでは表示されませんが、Rではgplotで表示されます。ラスター パッケージの 'plot' を使用すると表示されません。

plot(test)

ここに画像の説明を入力

私の質問は次のとおりです。

  1. 「gplot」の例で濃い灰色の NoData 塗りつぶしを取り除くにはどうすればよいですか?
  2. 凡例 (カラーバー) を合理的に設定するにはどうすればよいですか (ArcMap やラスターの「プロット」凡例のように?)
  3. カラーマップを制御するにはどうすればよいですか?

注意するために、私は多くの異なるバージョンを試しました

scale_fill_brewer
scale_fill_manual
scale_fill_gradient

などなどですが、エラーが発生します。たとえば、

br <- seq(minValue(test), maxValue(test), len=8)

gplot(test)+
geom_tile(aes(fill=factor(value),alpha=0.8)) +

scale_fill_gradient(breaks = br,labels=sprintf("%.02f", br)) +

geom_polygon(data=OR, aes(x=long, y=lat, group=group), 
             fill=NA,color="grey50", size=1)+
coord_equal()

Regions defined for each Polygons
Error: Discrete value supplied to continuous scale

最後に、これらのマップの 1 つをプロットするためのソリューションが得られたら、1 つの図に複数のマップをプロットし、パネル全体に 1 つのカラーバー (つまり、すべてのマップに 1 つのカラーバー) を作成したいと考えています。カラーバーの位置とカラーバーのサイズを制御します。これは grid.arrange でできることの例ですが、単一のカラーバーを設定する方法がわかりません:

r1 <- test
r2 <- test
r3 <- test
r4 <- test

colr <- colorRampPalette(rev(brewer.pal(11, 'RdBu')))

l1 <- levelplot(r1, 
          margin=FALSE,                       
          colorkey=list(
             space='bottom',                   
             labels=list(at=-5:5, font=4),
             axis.line=list(col='black')       
          ),    
          par.settings=list(
             axis.line=list(col='transparent') 
          ),
          scales=list(draw=FALSE),            
          col.regions=viridis,                   
          at=seq(-5, 5, len=101)) +           
   layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))

l2 <- levelplot(r2, 
                margin=FALSE,                       
                colorkey=list(
                   space='bottom',                   
                   labels=list(at=-5:5, font=4),
                   axis.line=list(col='black')       
                ),    
                par.settings=list(
                   axis.line=list(col='transparent') 
                ),
                scales=list(draw=FALSE),            
                col.regions=viridis,                   
                at=seq(-5, 5, len=101)) +           
   layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))

l3 <- levelplot(r3, 
                margin=FALSE,                       
                colorkey=list(
                   space='bottom',                   
                   labels=list(at=-5:5, font=4),
                   axis.line=list(col='black')       
                ),    
                par.settings=list(
                   axis.line=list(col='transparent') 
                ),
                scales=list(draw=FALSE),            
                col.regions=viridis,                   
                at=seq(-5, 5, len=101)) +           
   layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))

l4 <- levelplot(r4, 
                margin=FALSE,                       
                colorkey=list(
                   space='bottom',                   
                   labels=list(at=-5:5, font=4),
                   axis.line=list(col='black')       
                ),    
                par.settings=list(
                   axis.line=list(col='transparent') 
                ),
                scales=list(draw=FALSE),            
                col.regions=viridis,                   
                at=seq(-5, 5, len=101)) +           
   layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))

grid.arrange(l1, l2, l3, l4,nrow=2,ncol=2) #use package gridExtra

出力は次のとおりです。

ここに画像の説明を入力

シェープファイルとラスター ファイルは、次のリンクから入手できます。

https://drive.google.com/open?id=0B5PPm9lBBGbDTjBjeFNzMHZYWEU

早々にありがとうございました。

devtools::session_info() セッション情報 ------------------------------------------ -------------------------------------------------- ------------------------- 設定値
バージョン R バージョン 3.1.1 (2014-07-10) システム x86_64, darwin10.8.0
ui RStudio (0.98 .1103)
language (EN)
collat​​e en_US.UTF-8
tz America/Los_Angeles

パッケージ -------------------------------------------------- -------------------------------------------------- ---------------------- パッケージ * バージョン 日付 ソース
bitops 1.0-6 2013-08-17 CRAN (R 3.1.0) 色空間 1.2-6 2015-03-11 CRAN (R 3.1.3) devtools 1.8.0 2015-05-09 CRAN (R 3.1.3) ダイジェスト 0.6 .4 2013-12-03 CRAN (R 3.1.0) ggplot2 * 1.0.1 2015-03-17 CRAN (R 3.1.3) ggthemes * 2.1.2 2015-03-02 CRAN (R 3.1.3) git2r 0.10 .1 2015-05-07 CRAN (R 3.1.3) gridExtra 0.9.1 2012-08-09 CRAN (R 3.1.0) gtable 0.1.2 2012-12-05 CRAN (R 3.1.0) hexbin * 1.26。 3 2013-12-10 CRAN (R 3.1.0) ラティス * 0.20-29 2014-04-04 CRAN (R 3.1.1) ラティスエクストラ * 0.6-26 2013-08-15 CRAN (R 3.1.0) magrittr 1.5 2014 -11-22 CRAN (R 3.1.2) MASS 7.3-33 2014-05-05 CRAN (R 3.1.1) memoise 0.2.1 2014-04-22 CRAN (R 3.1.0) マンセル 0.4.2 2013-07 -11 CRAN (R 3.1.0) プライ 1.8。2 2015-04-21 CRAN (R 3.1.3) proto 0.3-10 2012-12-22 CRAN (R 3.1.0) ラスター * 2.2-31 2014-03-07 CRAN (R 3.1.0) rasterVis * 0.28 2014 -03-25 CRAN (R 3.1.0) RColorBrewer * 1.0-5 2011-06-17 CRAN (R 3.1.0) Rcpp 0.11.2 2014-06-08 CRAN (R 3.1.0) RCurl 1.95-4.6 2015- 04-24 CRAN (R 3.1.3) reshape2 1.4.1 2014-12-06 CRAN (R 3.1.2) rgdal * 0.8-16 2014-02-07 CRAN (R 3.1.0) rversions 1.0.0 2015-04 -22 CRAN (R 3.1.3) スケール * 0.2.4 2014-04-22 CRAN (R 3.1.0) sp * 1.0-15 2014-04-09 CRAN (R 3.1.0) stringi 0.4-1 2014-12 -14 CRAN (R 3.1.2) stringr 1.0.0 2015-04-30 CRAN (R 3.1.3) viridis * 0.3.1 2015-10-11 CRAN (R 3.2.0) XML 3.98-1.1 2013-06- 20 CRAN (R 3.1.0) 動物園 1.7-11 2014-02-27 CRAN (R 3.1.0)3) プロト 0.3-10 2012-12-22 CRAN (R 3.1.0) ラスター * 2.2-31 2014-03-07 CRAN (R 3.1.0) rasterVis * 0.28 2014-03-25 CRAN (R 3.1.0) RColorBrewer * 1.0-5 2011-06-17 CRAN (R 3.1.0) Rcpp 0.11.2 2014-06-08 CRAN (R 3.1.0) RCurl 1.95-4.6 2015-04-24 CRAN (R 3.1.3) reshape2 1.4.1 2014-12-06 CRAN (R 3.1.2) rgdal * 0.8-16 2014-02-07 CRAN (R 3.1.0) rversions 1.0.0 2015-04-22 CRAN (R 3.1.3) スケール * 0.2.4 2014-04-22 CRAN (R 3.1.0) sp * 1.0-15 2014-04-09 CRAN (R 3.1.0) stringi 0.4-1 2014-12-14 CRAN (R 3.1.2) stringr 1.0 .0 2015-04-30 CRAN (R 3.1.3) viridis * 0.3.1 2015-10-11 CRAN (R 3.2.0) XML 3.98-1.1 2013-06-20 CRAN (R 3.1.0) 動物園 1.7- 11 2014-02-27 クラン (R 3.1.0)3) プロト 0.3-10 2012-12-22 CRAN (R 3.1.0) ラスター * 2.2-31 2014-03-07 CRAN (R 3.1.0) rasterVis * 0.28 2014-03-25 CRAN (R 3.1.0) RColorBrewer * 1.0-5 2011-06-17 CRAN (R 3.1.0) Rcpp 0.11.2 2014-06-08 CRAN (R 3.1.0) RCurl 1.95-4.6 2015-04-24 CRAN (R 3.1.3) reshape2 1.4.1 2014-12-06 CRAN (R 3.1.2) rgdal * 0.8-16 2014-02-07 CRAN (R 3.1.0) rversions 1.0.0 2015-04-22 CRAN (R 3.1.3) スケール * 0.2.4 2014-04-22 CRAN (R 3.1.0) sp * 1.0-15 2014-04-09 CRAN (R 3.1.0) stringi 0.4-1 2014-12-14 CRAN (R 3.1.2) stringr 1.0 .0 2015-04-30 CRAN (R 3.1.3) viridis * 0.3.1 2015-10-11 CRAN (R 3.2.0) XML 3.98-1.1 2013-06-20 CRAN (R 3.1.0) 動物園 1.7- 11 2014-02-27 クラン (R 3.1.0)0) ラスター * 2.2-31 2014-03-07 CRAN (R 3.1.0) rasterVis * 0.28 2014-03-25 CRAN (R 3.1.0) RColorBrewer * 1.0-5 2011-06-17 CRAN (R 3.1.0 ) Rcpp 0.11.2 2014-06-08 CRAN (R 3.1.0) RCurl 1.95-4.6 2015-04-24 CRAN (R 3.1.3) reshape2 1.4.1 2014-12-06 CRAN (R 3.1.2) rgdal * 0.8-16 2014-02-07 CRAN (R 3.1.0) rversions 1.0.0 2015-04-22 CRAN (R 3.1.3) スケール * 0.2.4 2014-04-22 CRAN (R 3.1.0) sp * 1.0-15 2014-04-09 CRAN (R 3.1.0) stringi 0.4-1 2014-12-14 CRAN (R 3.1.2) stringr 1.0.0 2015-04-30 CRAN (R 3.1.3) viridis * 0.3.1 2015-10-11 CRAN (R 3.2.0) XML 3.98-1.1 2013-06-20 CRAN (R 3.1.0) 動物園 1.7-11 2014-02-27 CRAN (R 3.1.0)0) ラスター * 2.2-31 2014-03-07 CRAN (R 3.1.0) rasterVis * 0.28 2014-03-25 CRAN (R 3.1.0) RColorBrewer * 1.0-5 2011-06-17 CRAN (R 3.1.0 ) Rcpp 0.11.2 2014-06-08 CRAN (R 3.1.0) RCurl 1.95-4.6 2015-04-24 CRAN (R 3.1.3) reshape2 1.4.1 2014-12-06 CRAN (R 3.1.2) rgdal * 0.8-16 2014-02-07 CRAN (R 3.1.0) rversions 1.0.0 2015-04-22 CRAN (R 3.1.3) スケール * 0.2.4 2014-04-22 CRAN (R 3.1.0) sp * 1.0-15 2014-04-09 CRAN (R 3.1.0) stringi 0.4-1 2014-12-14 CRAN (R 3.1.2) stringr 1.0.0 2015-04-30 CRAN (R 3.1.3) viridis * 0.3.1 2015-10-11 CRAN (R 3.2.0) XML 3.98-1.1 2013-06-20 CRAN (R 3.1.0) 動物園 1.7-11 2014-02-27 CRAN (R 3.1.0)28 2014-03-25 CRAN (R 3.1.0) RColorBrewer * 1.0-5 2011-06-17 CRAN (R 3.1.0) Rcpp 0.11.2 2014-06-08 CRAN (R 3.1.0) RCurl 1.95-4.6 2015-04-24 CRAN (R 3.1.3) reshape2 1.4.1 2014-12-06 CRAN (R 3.1.2) rgdal * 0.8-16 2014-02-07 CRAN (R 3.1.0) rversions 1.0.0 2015 -04-22 CRAN (R 3.1.3) スケール * 0.2.4 2014-04-22 CRAN (R 3.1.0) sp * 1.0-15 2014-04-09 CRAN (R 3.1.0) stringi 0.4-1 2014 -12-14 CRAN (R 3.1.2) stringr 1.0.0 2015-04-30 CRAN (R 3.1.3) viridis * 0.3.1 2015-10-11 CRAN (R 3.2.0) XML 3.98-1.1 2013- 06-20 CRAN (R 3.1.0) 動物園 1.7-11 2014-02-27 CRAN (R 3.1.0)28 2014-03-25 CRAN (R 3.1.0) RColorBrewer * 1.0-5 2011-06-17 CRAN (R 3.1.0) Rcpp 0.11.2 2014-06-08 CRAN (R 3.1.0) RCurl 1.95-4.6 2015-04-24 CRAN (R 3.1.3) reshape2 1.4.1 2014-12-06 CRAN (R 3.1.2) rgdal * 0.8-16 2014-02-07 CRAN (R 3.1.0) rversions 1.0.0 2015 -04-22 CRAN (R 3.1.3) スケール * 0.2.4 2014-04-22 CRAN (R 3.1.0) sp * 1.0-15 2014-04-09 CRAN (R 3.1.0) stringi 0.4-1 2014 -12-14 CRAN (R 3.1.2) stringr 1.0.0 2015-04-30 CRAN (R 3.1.3) viridis * 0.3.1 2015-10-11 CRAN (R 3.2.0) XML 3.98-1.1 2013- 06-20 CRAN (R 3.1.0) 動物園 1.7-11 2014-02-27 CRAN (R 3.1.0)3) reshape2 1.4.1 2014-12-06 CRAN (R 3.1.2) rgdal * 0.8-16 2014-02-07 CRAN (R 3.1.0) rversions 1.0.0 2015-04-22 CRAN (R 3.1.3 ) スケール * 0.2.4 2014-04-22 CRAN (R 3.1.0) sp * 1.0-15 2014-04-09 CRAN (R 3.1.0) stringi 0.4-1 2014-12-14 CRAN (R 3.1.2 ) stringr 1.0.0 2015-04-30 CRAN (R 3.1.3) viridis * 0.3.1 2015-10-11 CRAN (R 3.2.0) XML 3.98-1.1 2013-06-20 CRAN (R 3.1.0)動物園 1.7-11 2014-02-27 CRAN (R 3.1.0)3) reshape2 1.4.1 2014-12-06 CRAN (R 3.1.2) rgdal * 0.8-16 2014-02-07 CRAN (R 3.1.0) rversions 1.0.0 2015-04-22 CRAN (R 3.1.3 ) スケール * 0.2.4 2014-04-22 CRAN (R 3.1.0) sp * 1.0-15 2014-04-09 CRAN (R 3.1.0) stringi 0.4-1 2014-12-14 CRAN (R 3.1.2 ) stringr 1.0.0 2015-04-30 CRAN (R 3.1.3) viridis * 0.3.1 2015-10-11 CRAN (R 3.2.0) XML 3.98-1.1 2013-06-20 CRAN (R 3.1.0)動物園 1.7-11 2014-02-27 CRAN (R 3.1.0)0 2015-04-30 CRAN (R 3.1.3) viridis * 0.3.1 2015-10-11 CRAN (R 3.2.0) XML 3.98-1.1 2013-06-20 CRAN (R 3.1.0) 動物園 1.7-11 2014-02-27 クラン (R 3.1.0)0 2015-04-30 CRAN (R 3.1.3) viridis * 0.3.1 2015-10-11 CRAN (R 3.2.0) XML 3.98-1.1 2013-06-20 CRAN (R 3.1.0) 動物園 1.7-11 2014-02-27 クラン (R 3.1.0)

4

3 に答える 3

54 
library(ggplot2)
library(raster)
library(rasterVis)
library(rgdal)
library(grid)
library(scales)
library(viridis)  # better colors for everyone
library(ggthemes) # theme_map()

datafold <- "/path/to/oregon_masked_tmean_2013_12.tif"
ORpath <- "/path/to/Oregon_10N.shp"

test <- raster(datafold) 
OR <- readOGR(dsn=ORpath, layer="Oregon_10N")

作成に使用していたものは含まれていなかったので、次のtestようにしました。

test_spdf <- as(test, "SpatialPixelsDataFrame")
test_df <- as.data.frame(test_spdf)
colnames(test_df) <- c("value", "x", "y")

そして、それとシェープファイルを ggplot2 に送信するだけです。

ggplot() +  
  geom_tile(data=test_df, aes(x=x, y=y, fill=value), alpha=0.8) + 
  geom_polygon(data=OR, aes(x=long, y=lat, group=group), 
               fill=NA, color="grey50", size=0.25) +
  scale_fill_viridis() +
  coord_equal() +
  theme_map() +
  theme(legend.position="bottom") +
  theme(legend.key.width=unit(2, "cm"))

ここに画像の説明を入力

これで、任意の連続温度スケールで動作します。Viridisは、非常に長い間登場した最高のものの1つにすぎません。

使用する必要がある場合は、次を使用できますgplot。

gplot(test) +  
  geom_tile(aes(x=x, y=y, fill=value), alpha=0.8) + 
  geom_polygon(data=OR, aes(x=long, y=lat, group=group), 
               fill=NA, color="grey50", size=0.25) +
  scale_fill_viridis(na.value="white") +
  coord_equal() +
  theme_map() +
  theme(legend.position="bottom") +
  theme(legend.key.width=unit(2, "cm"))
于 2015-10-20T11:04:14.520 に答える
28

これが私がそれを行う方法ですrasterVis::levelplot：

ロードする:

library(rgdal)
library(rasterVis)
library(RColorBrewer)

読み物:

oregon <- readOGR('.', 'Oregon_10N')
r <- raster('oregon_masked_tmean_2013_12.tif')

atカラー ランプ パレット (または、以下の引数で定義されたカラー ランプのブレーク数よりも 1 短い長さの色のベクトル) を定義します。

colr <- colorRampPalette(brewer.pal(11, 'RdYlBu'))

プロットする:

levelplot(r, 
          margin=FALSE,                       # suppress marginal graphics
          colorkey=list(
            space='bottom',                   # plot legend at bottom
            labels=list(at=-5:5, font=4)      # legend ticks and labels 
          ),    
          par.settings=list(
            axis.line=list(col='transparent') # suppress axes and legend outline
          ),
          scales=list(draw=FALSE),            # suppress axis labels
          col.regions=colr,                   # colour ramp
          at=seq(-5, 5, len=101)) +           # colour ramp breaks
  layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))           # add oregon SPDF with latticeExtra::layer

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凡例のアウトライン (目盛りを含む) を実際にプロットしたい場合は、 argsaxis.line=list(col='black')のリストに追加します。colorkeyこれは、次の原因によるボックスの一般的な抑制をオーバーライドするために必要ですpar.settings=list(axis.line=list(col='transparent'))。

levelplot(r, 
          margin=FALSE,                       
          colorkey=list(
            space='bottom',                   
            labels=list(at=-5:5, font=4),
            axis.line=list(col='black')       
          ),    
          par.settings=list(
            axis.line=list(col='transparent') 
          ),
          scales=list(draw=FALSE),            
          col.regions=colr,                   
          at=seq(-5, 5, len=101)) +           
  layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))

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私の意見では、少し醜いにもかかわらず、 viridis は多くの場合、使用するのに適したランプであるという @hrbrmstr に同意します。ColorBrewer のようなものに対する主な利点は、彩度を下げRdYlBuても色がはっきりと区別できることと、色の違いが値の違いをより適切に反映することです。RdYlBuただし、2色覚/2色覚/3色覚の色盲には完全にアクセスできると思います.

これがviridisバージョンです：

library(viridis)
levelplot(r, 
          margin=FALSE,                       
          colorkey=list(
            space='bottom',                   
            labels=list(at=-5:5, font=4),
            axis.line=list(col='black')       
          ),    
          par.settings=list(
            axis.line=list(col='transparent') 
          ),
          scales=list(draw=FALSE),            
          col.regions=viridis,                   
          at=seq(-5, 5, len=101)) +           
  layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))

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編集

OPの追加の質問に応えて、要求に応じて複数のラスターをプロットする方法を次に示します。

すべてのラスターが同じ範囲、解像度、投影法などを持っていると仮定すると、それらを にスタックしてから、スタックでRasterStack使用できlevelplotます。に渡すwidthリストの要素として、colorkey凡例の高さを制御できます (「幅」は少し直感に反しますが、デフォルトでは凡例は垂直です)。各パネルの上のストリップ ラベルを抑制したい場合 (以下で行ったように - デフォルトではスタックのレイヤー名でラベル付けされています [参照names(s)])、 に渡されるリストにstrip.borderとを追加できます。strip.backgroundpar.settings

s <- stack(r, r*0.8, r*0.6, r*0.4)
levelplot(s, 
          margin=FALSE,                       
          colorkey=list(
            space='bottom',                   
            labels=list(at=-5:5, font=4),
            axis.line=list(col='black'),
            width=0.75
          ),    
          par.settings=list(
            strip.border=list(col='transparent'),
            strip.background=list(col='transparent'),
            axis.line=list(col='transparent')
          ),
          scales=list(draw=FALSE),            
          col.regions=viridis,                   
          at=seq(-5, 5, len=101),
          names.attr=rep('', nlayers(s))) +           
  layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))

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于 2015-10-21T08:52:50.850 に答える