가장 적합한 이변 량 choropleth 매핑 색 구성표를 선택하는 데 도움이

숫자 변수 위에 choropleth map에서 공칭 변수 (2 종류-rainfed vs irrigated)를 오버레이하려고합니다.

두 범주 사이의 패턴 차이를 강조하기 위해 다른 색 ( "빨간색"의 관개 영역)으로 한 범주의 개요를 설명했지만 색상이 지정되지 않은 범주는 비가 오는 영역입니다.

그러나 맵이 복잡 해져서 윤곽이 숫자 변수의 어두운 음영과 혼합됩니다.

기본 변수의 전체 분포를 숨길 것이라고 생각할 때 두 가지 범주를 나타내는 두 가지 색상 음영 구성표를 사용하지 않으려 고합니다.

R에서 ggplots2 패키지를 사용 하여이 이변 량 분류를 나타내는 더 좋은 방법이 있습니까?

이지도들은 결국 종이에 인쇄 될 것입니다.

관개 영역을 나타내는 윤곽선 대신 투명 채우기 패턴 (예 : 선, hachures)과 같은 것을 사용해야합니다. 예는 다음과 유사합니다.

또는 옵션에 대한 개요를 보려면 Google "지도 채우기 패턴"을 클릭하십시오. 관개 영역에만 윤곽선을 사용하면 관개가 지속적인 현상이 아니라는 인상을 줄 수 있습니다.

최근에 비슷한지도를 작성해야했습니다. 내가 생각해 낸 솔루션은 ggplot2 (RapidVis 패키지) 대신 rasterVis 패키지를 사용합니다.

제 경우에는 시간 경과에 따른 트렌드 맵 (수치 변수이기도 함)과 트렌드의 중요성을 보여주는 맵 (통계 테스트에서 얻은)이있었습니다.

필자의 경우 신뢰도 수준이 더 높은 곳을 보여주기 위해 숫자 맵 위에 유의성 맵을 플롯하여 "비틀림"패턴과 비슷했습니다.

이것은 대략지도를 만드는 데 사용한 코드입니다.

require(raster)
require(rasterVis)

# Scratch raster objects
data(volcano)
r1 <- raster(volcano)

over <- ifelse(volcano >=160 & volcano <=180, 1, NA) # This is the "mask" raster
r2 <- raster(over)

# And this is the key step:
# To convert the "mask" raster to spatial points
r.mask <- rasterToPoints(r2, spatial=TRUE)

# Plot
levelplot(r1, margin=F) +
layer(sp.points(r.mask, pch=20, cex=0.3, alpha=0.8))

귀하의 경우 다음과 같이 코드를 변경할 수 있습니다.

1) "이진"래스터를 생성합니다. 예를 들어 0은 비가오고 1은 관개되며, 내가 한 것처럼 또는 플롯 한 것처럼 플롯합니다.

2) 두 개의 서로 다른 마스크를 만듭니다 (하나는 비를위한 것과 다른 하나는 관개를위한 것). 그리고 둘 다를 서로 다른 물체 (예 : 비가 오는 원과 비가 오는 곳의 십자가)로 플로팅합니다.

두 번째 대안은 맵이 너무 시각적으로 "오염 된"것처럼 보이게한다고 생각하지만 sp패키지 설명서 를 참고하여 포인트의 매개 변수를 항상 제어 할 수 있습니다 ?sp.points.

도움이 되길 바랍니다.