Ggplot2/gis Плоское покрытие внутри области полигона

Для целей воспроизведения рассмотрите следующие данные:

library(rgdal)
library(ggplot2)
library(rgeos)
download.file("http://spatialanalysis.co.uk/wp-content/uploads/2010/09/London_Sport.zip", 
destfile = "London_Sport.zip")
unzip("London_Sport.zip")
projection="+proj=merc"
london_shape = readOGR("./", layer="london_sport")
# Create random points
set.seed(1)
points = data.frame(long=rnorm(10000, mean=-0.1, sd=0.1), lat=rnorm(10000, mean=51.5, sd=0.1))
points = SpatialPoints(points, proj4string=CRS("+proj=latlon"))
# Transform data to our projection
london = spTransform(london_shape, CRS(projection))
points = spTransform(points, CRS(projection))
# Keeps only points inside London
intersection = gIntersects(points, london, byid = T)
outside = apply(intersection == FALSE, MARGIN = 2, all)
points = points[which(!outside), ]
# Blank theme
new_theme_empty <- theme_bw()
new_theme_empty$line <- element_blank()
new_theme_empty$rect <- element_blank()
new_theme_empty$strip.text <- element_blank()
new_theme_empty$axis.text <- element_blank()
new_theme_empty$plot.title <- element_blank()
new_theme_empty$axis.title <- element_blank()
new_theme_empty$plot.margin <- structure(c(0, 0, -1, -1), unit = "lines", valid.unit = 3L, class = "unit")
# Prepare data to ggplot
london = fortify(london)
points = as.data.frame(points)

Я хочу построить карту плотности точек. Я могу сделать это, используя stat_bin2d:

ggplot() + 
 geom_polygon(data=london, aes(x=long,y=lat,group=group), fill="black") +
 stat_bin2d(data=points, aes(x=long,y=lat), bins=40) +
 geom_path(data=london, aes(x=long,y=lat,group=id), colour='white') +
 coord_equal() +
 new_theme_empty

Но это приводит к тому, что некоторые части квадратов плотности будут построены за пределами Лондона:

Как я могу построить карту плотности только внутри Лондона?

1 ответ

Я нашел ответ, получив полигон, который является разницей между лондонской ограничивающей коробкой и самой Лондоном (используя gDifference) и зачеркивая ее в белом над всем. Недостатки, которые я могу придумать для этого подхода, заключаются в следующем: 1) вы должны вручную увеличить размер многоугольника, если позади него появятся некоторые квадраты. 2) вы не можете использовать сюжетную тему со сложным фоном. Поэтому я оставлю вопрос открытым какое-то время, если у кого-то будет лучший ответ.

Здесь код:

library(rgdal)
library(ggplot2)
library(rgeos)
projection="+proj=merc"
#London boroughs polygons
download.file("http://spatialanalysis.co.uk/wp-content/uploads/2010/09/London_Sport.zip", destfile = "London_Sport.zip")
unzip("London_Sport.zip")
london = readOGR("./", layer="london_sport")
london = spTransform(london, CRS(projection))
# Generate random points
set.seed(1)
points = data.frame(long=rnorm(10000, mean=-0.1, sd=0.1), lat=rnorm(10000, mean=51.5, sd=0.1))
points = SpatialPoints(points, proj4string=CRS("+proj=latlon"))
points = spTransform(points, CRS(projection))
# Keep only points inside London
intersection = gIntersects(points, london, byid = TRUE)
inside = apply(intersection == TRUE, MARGIN = 2, any)
points = points[which(inside), ]
# Create a bounding box 10% bigger than the bounding box of London
x_excess = (london@bbox['x','max'] - london@bbox['x','min'])*0.1
y_excess = (london@bbox['y','max'] - london@bbox['y','min'])*0.1
x_min = london@bbox['x','min'] - x_excess
x_max = london@bbox['x','max'] + x_excess
y_min = london@bbox['y','min'] - y_excess
y_max = london@bbox['y','max'] + y_excess
bbox = matrix(c(x_min,x_max,x_max,x_min,x_min,
 y_min,y_min,y_max,y_max,y_min),
 nrow = 5, ncol =2)
bbox = Polygon(bbox, hole=FALSE)
bbox = Polygons(list(bbox), "bbox")
bbox = SpatialPolygons(Srl=list(bbox), pO=1:1, proj4string=london@proj4string)
# Get the Polygon that is the difference between the bounding box and London
outside = gDifference(bbox,london)
# Blank theme
new_theme_empty <- theme_bw()
new_theme_empty$line <- element_blank()
new_theme_empty$rect <- element_blank()
new_theme_empty$strip.text <- element_blank()
new_theme_empty$axis.text <- element_blank()
new_theme_empty$plot.title <- element_blank()
new_theme_empty$axis.title <- element_blank()
new_theme_empty$plot.margin <- structure(c(0, 0, -1, -1), unit = "lines", valid.unit = 3L, class = "unit")
# Prepare data for ggplot
london = fortify(london)
points = as.data.frame(points)
outside = fortify(outside)
# Plot!
ggplot() + 
 geom_polygon(data=london, aes(x=long,y=lat,group=group), fill="black") +
 stat_bin2d(data=points, aes(x=long,y=lat), bins=40) +
 geom_path(data=london, aes(x=long,y=lat,group=id), colour='white') +
 geom_polygon(data=outside, aes(x=long,y=lat), fill='white') +
 coord_equal() +
 new_theme_empty

licensed under cc by-sa 3.0 with attribution.