r - 如何设置使用 ggplot2 映射栅格

Question

我想使用类似于下面的 R studio 制作一个绘图（在 Arc Map 中创建）

我尝试了以下代码：

# 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()

该代码的输出如下所示：

有几点需要注意。首先，R 版本中缺少分水岭 shapefile。那也行。

其次，R 图中较深的灰色背景是无数据值。在 Arc 中，它们不显示，但在 R 中，它们与 gplot 一起显示。当我使用 raster 包中的“绘图”时，它们不会显示：

plot(test)

我的问题如下：

如何摆脱“gplot”示例中的深灰色 NoData 填充？
如何将图例（颜色条）设置为合理的（例如在 ArcMap 和栅格“绘图”图例中？）
如何控制颜色图？

需要注意的是，我尝试了许多不同版本的

scale_fill_brewer
scale_fill_manual
scale_fill_gradient

等等，但我得到错误，例如

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

最后，一旦我有了绘制其中一张地图的解决方案，我想在一个图形上绘制多个地图并为整个面板创建一个颜色栏（即所有地图的一个颜色栏），我希望能够控制颜色条的位置和颜色条的大小。这是我可以用 grid.arrange 做的一个例子，但我不知道如何设置单个颜色条：

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

输出是这样的：

shapefile 和光栅文件可在以下链接中找到：

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

非常感谢提前。

devtools::session_info() 会话信息 ------------------------------------------ -------------------------------------------------- ------------------------- 设置值
版本 R 版本 3.1.1 (2014-07-10) system x86_64, darwin10.8.0
ui RStudio (0.98 .1103)
语言 (EN)
整理 en_US.UTF-8
tz America/Los_Angeles

软件包------------------------------------------------- -------------------------------------------------- ---------------------- 包 * 版本日期来源
bitops 1.0-6 2013-08-17 CRAN (R 3.1.0) 颜色空间 1.2-6 2015-03-11 CRAN (R 3.1.3) devtools 1.8.0 2015-05-09 CRAN (R 3.1.3) 摘要 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) lattice * 0.20-29 2014-04-04 CRAN (R 3.1.1) latticeExtra * 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) munsell 0.4.2 2013-07 -11 CRAN (R 3.1.0) plyr 1.8。2 2015-04-21 CRAN (R 3.1.3) 原型 0.3-10 2012-12-22 CRAN (R 3.1.0) 光栅 * 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) 版本 1.0.0 2015-04 -22 CRAN (R 3.1.3) 尺度 * 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) 动物园 1.7-11 2014-02-27 CRAN (R 3.1.0)3) 原型 0.3-10 2012-12-22 CRAN (R 3.1.0) 光栅 * 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) 版本 1.0.0 2015-04-22 CRAN (R 3.1.3) 规模 * 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) zoo 1.7- 11 2014-02-27 CRAN (R 3.1.0)3) 原型 0.3-10 2012-12-22 CRAN (R 3.1.0) 光栅 * 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) 版本 1.0.0 2015-04-22 CRAN (R 3.1.3) 规模 * 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) zoo 1.7- 11 2014-02-27 CRAN (R 3.1.0)0) 光栅 * 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) 规模 * 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) 动物园 1.7-11 2014-02-27 CRAN (R 3.1.0)0) 光栅 * 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) 规模 * 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) 动物园 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) 版本 1.0.0 2015 -04-22 CRAN (R 3.1.3) 尺度 * 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) 动物园 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) 版本 1.0.0 2015 -04-22 CRAN (R 3.1.3) 尺度 * 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) 动物园 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) 版本 1.0.0 2015-04-22 CRAN (R 3.1.3 ) 尺度 * 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)动物园 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) 版本 1.0.0 2015-04-22 CRAN (R 3.1.3 ) 尺度 * 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)动物园 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) 动物园 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) 动物园 1.7-11 2014-02-27 CRAN (R 3.1.0)

score 54 · Accepted Answer

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")

你没有包括你用来做的任何东西，test所以我这样做了：

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

然后，只需将 + shapefile 发送到 ggplot2：

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"))

它现在可以与任何连续的温标一起使用。Viridis 只是很长一段时间内出现的最好的之一。

如果必须使用，可以使用以下内容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"))

score 28 · Accepted Answer

这是我的做法，使用rasterVis::levelplot：

加载东西：

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

阅读内容：

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

定义一个色带调色板（或一个长度为 1 的颜色向量，该向量的长度比使用以下参数定义的色带的中断数短at）。

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

绘制事物：

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

您可能实际上想要绘制图例轮廓（包括其刻度），在这种情况下添加axis.line=list(col='black')到colorkeyargs 列表中。这是覆盖由以下引起的框的一般抑制所必需的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))

我同意@hrbrmstr 的观点，即 viridis 通常是一个更好的使用坡道，尽管在我看来有点难看。与 ColorBrewer 之类的产品相比，主要优点RdYlBu是在去饱和时颜色仍然不同，并且颜色差异更好地反映了值的差异。不过，我相信RdYlBu对于 Deuteranopia/Protanopia/Tritanopia 色盲来说，这是完全可以理解的。

这是 viridis 版本：

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))

编辑

针对 OP 的附加问题，这里是如何根据要求绘制多个栅格。

假设所有栅格具有相同的范围、分辨率、投影等，您可以将它们堆叠成一个RasterStack，然后levelplot在堆叠上使用。您可以width作为传递给的列表的元素传递colorkey来控制图例的高度（“宽度”有点违反直觉，但默认情况下图例是垂直的）。如果您想抑制每个面板上方的条形标签（正如我在下面所做的那样 - 默认情况下它们标有堆栈的层名称 [参见names(s)]），您可以将strip.border和添加strip.background到传递给par.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))

score 4 · Accepted Answer

这是使用 ggplot 的简单解决方案：

scale_fill_gradientn(colours = terrain.colors(4),limits=c(0,1),  
                 space = "Lab",name=paste("Probability \n"),na.value = NA)

在 scale_fill_gradientn（也应该适用于 scale_file_gradient）中，设置 na.value = NA。

r - 如何设置使用 ggplot2 映射栅格

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