【问题标题】:Creating multiple density maps with same extent创建具有相同范围的多个密度图
【发布时间】:2020-01-29 04:22:03
【问题描述】:

我正在尝试使用tmaptools 包中的smooth_map 函数从点创建密度图(栅格)。我想在我的数据框 (df) 中为变量 (var) 的每个因子水平创建一个栅格。所有栅格都应具有相同的范围,由 shapefile (study_area) 给出。我想堆叠它们,然后使用levelplot 绘制它们。

但是,该函数返回的所有栅格的范围略有不同。我不知道如何创建具有相同范围的密度图。这是代码:

library(tmaptools) 
library(rgdal)
library(sf)
library(raster)

##reproducible example of dataframe
df<-setNames(data.frame(matrix(ncol = 3, nrow = 7)), c("longitude", "latitude", "var"))

df$longitude<-c(-53.30002, -50.47749, -55.85561, -57.88447, -55.83864, -58.84610, -57.49215)
df$latitude<-c(-13.037530,  -13.023480, -13.416200, -13.659120, -12.758670, -13.114460, -14.622520)
df$var<-c("A", "A", "A", "A", "B", "B", "B")

## convert var to factor
df$var<-as.factor(df$var)

##read shapefile of Mato Grosso, Brazil 
## shapefile can be downloaded from e.g. https://geo.nyu.edu/catalog/stanford-vw409fv3488
study_area<-readOGR("shape_MT.shp", layer="shape_MT") #will load the shapefile 

#create empty stack
s <- stack()

#loop over factor levels
for (i in levels(df$var)) { 
  a<-subset(df, df$var==i)
  my.sf.point <- st_as_sf(x = a, coords = c("longitude", "latitude"),crs = "+proj=longlat  +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0")
  density_map <- smooth_map(my.sf.point, cover = study_area) 
  r<-density_map$raster
  print(extent(r))
  s <- stack(s,r)
}

我收到以下错误消息:

compareRaster(x) 中的错误:不同程度

关于如何解决这个问题的任何想法?

【问题讨论】:

  • 能否添加数据样本df进行复现?
  • @Ben 添加了一个可重现的示例
  • 这主要是因为两个栅格数据之间的像元分辨率差异也会以某种方式影响范围(像元不是平方的)。您只需要在堆叠之前重新采样它们。如果这是您想要的,则可以轻松解决!
  • 另外,作为建议,+longlat 因为crs 不是最适合内核密度的。
  • @Majid 您对 crs 的建议是什么?我尝试使用 UTM,但我的学习区域包含多个 UTM 区域

标签: r kernel-density tmap extent


【解决方案1】:

也许这对你有用:

## convert var to factor
df$var<-as.factor(df$var)

## read shapefile of Mato Grosso, Brazil 
## shapefile can be downloaded from e.g. https://geo.nyu.edu/catalog/stanford-vw409fv3488
study_area<-readOGR("....", layer="...") 

它也可以与您自己的 crs 一起使用,但也许 ESRI:102033 South_America_Albers_Equal_Area_Conic 在这里看起来是一个更好的选择(或类似的东西):

crs.laea <- CRS("+proj=aea +lat_1=-5 +lat_2=-42 +lat_0=-32 +lon_0=-60 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=aust_SA +units=m +no_defs")
study_area <- spTransform(study_area, CRS = crs.laea)

#create empty stack
s <- list()

#loop over factor levels
for (i in levels(df$var)) { 
  a<-subset(df, df$var==i)
  my.sf.point <- st_as_sf(x = a, coords = c("longitude", "latitude"), crs = "+proj=longlat +ellps=aust_SA +no_defs")

  #reprojecting to ESRI:102033 South_America_Albers_Equal_Area_Conic
  my.sf.point <- st_transform(my.sf.point, 102033)
  density_map <- smooth_map(my.sf.point, cover = study_area, nrow = 514, ncol = 510) 
  r<-density_map$raster

  extent(r) <- c(-175916.2, 1048374, 1610251, 2845008) # extent of the study area
  plot(r)

  s[[i]] <- r
}

s[["A"]] <- resample(s[["A"]],s[["B"]],method='bilinear')

stack(s)

【讨论】:

  • 谢谢,这真的很有帮助,解决了问题!
猜你喜欢
  • 1970-01-01
  • 2018-11-30
  • 2023-04-09
  • 2020-03-27
  • 2018-06-20
  • 1970-01-01
  • 1970-01-01
  • 1970-01-01
  • 2020-04-07
相关资源
最近更新 更多