Z-R中多边形(shapefile)的值

Question

我的目标是在R中创建一个三维可视化，我在柏林有一个城市区(Ortsteile)的形状文件，并希望将这个值(居民/平方公里)突出为z值。我已将shapefile实现为R，并将去色值("Einwohnerd")着色如下：

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")

如何将某一多边形(城市地区)引用为z值(居民/平方公里)，我如何突出这个z值？

希望有人会有答案！最好的王者

谢谢你的回答，但我仍然希望找到最好的使用密度作为z值，以便我可以创建一个三维模型。我发现它不可能使用多边形的形状，但它是有可能的栅格多边形，并使用一个矩阵为一个不同的视角和旋转。

这是代码，但最终的三维可视化看起来不够清晰和好。也许用另一种方式计算z值会更好，这样第一个值就不会开始那么高，或者使用多边形的中心，而不是在z方向画一列：

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

你就是这么想的吗？

​

​

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()

解释

这是一个很好的问题，因为它提供了一个使用R.

Shapefile可以使用readOGR(...)读取到R中，从而生成SpatialDataFrame对象。后者基本上有两个部分:包含多边形边界坐标的polygons节和包含shapefile中属性表中的信息的data节。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in (存储在行名中)与map@data中的其他信息放在一起，创建map.data。然后利用fortify(...)函数在ggplot中将多边形转换为适合于绘图的数据图(map.df)。这个dataframe有一个列id，它对应于map.data中的id列。然后根据map.data列将属性信息( map.df )合并到map.df中。

ggplot调用创建映射层并呈现映射，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(...)的注意事项:该函数通过插值colours=参数中提供的调色板将颜色分配给填充值。这里我们使用来自www.colorbrewer.org的光谱调色板。这个调色板的颜色很受尊敬(蓝-红)，所以我们使用rev(.)若要反转颜色顺序(high=red，low=blue)，请执行以下操作。如果您更喜欢matlab中常见的高饱和颜色，请使用library(colorRamps)并将对scale_fill_gradientn(...)的调用替换为：

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