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我使用 ggplot 代码（代码的简化版本）从我在中国的研究地点的栅格对象（来自 worldclim 的高程数据）创建了高程图。相关的栅格对象已从 worldclim.org 下载并使用 raster 包转换为 data.frame。这是用于该图的数据的链接。

# load library
library("tidyverse")
load(file = "gongga.RData")

ggplot() +
 geom_raster(data = gongga, aes(x=x, y=y, fill = elev)) +
 coord_equal() +
 scale_fill_gradient(name = "Elevation", low = "grey0", high = "grey100") + 
 scale_x_continuous(expand = c(0,0)) +
 scale_y_continuous(expand = c(0,0)) +
 theme(aspect.ratio=1/1, text = element_text(size=15))

在 ggplot 中创建的地图的图片

为了清楚起见，我想在地图上添加道路。我遇到了从 Openstreetmap 中提取道路的 osmar 包。

使用此处的代码，我提取了正确部分的道路，但我不知道如何将它们绘制到我现有的 ggplot 中。

# EXTRACT ROADS FROM OPENSTREETMAP AND PLOT THEM WITH RANDOM POINTS
# Load libraries
library('osmar')
library('geosphere')

# Define the spatial extend of the OSM data we want to retrieve
moxi.box <- center_bbox(center_lon = 102.025, center_lat = 29.875, 
width =  10000, height = 10000)

# Download all osm data inside this area
api <- osmsource_api()
moxi <- get_osm(moxi.box, source = api)

# Find highways
ways <- find(moxi, way(tags(k == "highway")))
ways <- find_down(moxi, way(ways))
ways <- subset(moxi, ids = ways)

# SpatialLinesDataFrame object
hw_lines <- as_sp(ways, "lines") 

# Plot points
plot(hw_lines, xlab = "Lon", ylab = "Lat")
box()

该对象是否需要任何转换才能在 ggplot 中绘制它？或者对于我的目的，有没有比 osmar 包更好的解决方案？

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你可以fortify然后SpatialLinesDataFrame用ggplot 

fortify(hw_lines) %>% 
  ggplot(aes(x = long, y = lat, group = group)) + 
  geom_path()

group美学不再将ggplot所有道路连接成一条长线。

于 2017-09-21T17:58:00.217 回答