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Rを使用した地理的主題図の開発

Rには、あらゆる種類の空間分析のためのパッケージが明らかにいくつかあります。 CRANタスクビュー：空間データの分析 で確認できます。これらのパッケージは多数あり、多様ですが、私がやりたいのは、いくつかの単純な thematic maps だけです。郡と州のデータFIPSコードがあり、郡と州の境界のESRIシェイプファイルと、データとの結合を可能にする付随するFIPSコードがあります。シェイプファイルは、必要に応じて他の形式に簡単に変換できます。

では、Rで主題図を作成する最も簡単な方法は何でしょうか。

このマップはESRI Arc製品で作成されたように見えますが、これはRで実行したいタイプの作業です。

代替テキストhttp://www.infousagov.com/images/choro.jpg マ​​ップ ここからコピー 。

rmapgeolocationgeospatial
58
JD Long

次のコードはうまく機能しました。少しカスタマイズすれば完了です。 alt text
（ソース： eduardoleoni.com ）

library(maptools)
substitute your shapefiles here
state.map <- readShapeSpatial("BRASIL.shp")
counties.map <- readShapeSpatial("55mu2500gsd.shp")
## this is the variable we will be plotting
counties.map@data$noise <- rnorm(nrow(counties.map@data))

ヒートマップ機能

plot.heat <- function(counties.map,state.map,z,title=NULL,breaks=NULL,reverse=FALSE,cex.legend=1,bw=.2,col.vec=NULL,plot.legend=TRUE) {
  ##Break down the value variable
  if (is.null(breaks)) {
    breaks=
      seq(
          floor(min(counties.map@data[,z],na.rm=TRUE)*10)/10
          ,
          ceiling(max(counties.map@data[,z],na.rm=TRUE)*10)/10
          ,.1)
  }
  counties.map@data$zCat <- cut(counties.map@data[,z],breaks,include.lowest=TRUE)
  cutpoints <- levels(counties.map@data$zCat)
  if (is.null(col.vec)) col.vec <- heat.colors(length(levels(counties.map@data$zCat)))
  if (reverse) {
    cutpointsColors <- rev(col.vec)
  } else {
    cutpointsColors <- col.vec
  }
  levels(counties.map@data$zCat) <- cutpointsColors
  plot(counties.map,border=gray(.8), lwd=bw,axes = FALSE, las = 1,col=as.character(counties.map@data$zCat))
  if (!is.null(state.map)) {
    plot(state.map,add=TRUE,lwd=1)
  }
  ##with(counties.map.c,text(x,y,name,cex=0.75))
  if (plot.legend) legend("bottomleft", cutpoints, fill = cutpointsColors,bty="n",title=title,cex=cex.legend)
  ##title("Cartogram")
}

それをプロットする

plot.heat(counties.map,state.map,z="noise",breaks=c(-Inf,-2,-1,0,1,2,Inf))
59
Eduardo Leoni

投稿以来、このトピックに関するいくつかの活動があったため、ここに新しい情報をいくつか追加すると思います。 Revolutionsブログの「Choropleth Map Rチャレンジ」への2つの優れたリンクを以下に示します。

コロプレスマップRチャレンジ

コロプレスチャレンジの結果

うまくいけば、これらはこの質問を表示している人々にとって有用です。

ではごきげんよう、

ジェイ

17
Jay

パッケージをチェックしてください

library(sp)
library(rgdal)

これは地理データに最適です。

library(RColorBrewer)

着色に役立ちます。 このマップ は、上記のパッケージとこのコードで作成されます。

VegMap <- readOGR(".", "VegMapFile")
Veg9<-brewer.pal(9,'Set2')
spplot(VegMap, "Veg", col.regions=Veg9,
 +at=c(0.5,1.5,2.5,3.5,4.5,5.5,6.5,7.5,8.5,9.5),
 +main='Vegetation map')

"VegMapFile"はシェープファイルであり、"Veg"は表示される変数です。少しの作業でおそらくもっとうまくできるでしょう。画像のアップロードが許可されていないようです。ここに画像へのリンクがあります：

11
Ehva

PBSmappingパッケージ（ビネット/マニュアルとデモを参照）と this O'ReillyData Mashups in R記事（残念ながら無料ではありませんが、ダウンロードするには4.99 $相当です Revolutions blog ）。

4
Paolo

たった3行です！

library(maps);
colors = floor(runif(63)*657);
map("state", col = colors, fill = T, resolution = 0)

できた!! 2行目を63要素の任意のベクトル（colors（）のメンバーである0〜657の各要素）に変更するだけです

気を取りたいなら、次のように書くことができます：

library(maps);
library(mapproj);
colors = floor(runif(63)*657);
map("state", col = colors, fill = T, projection = "polyconic", resolution = 0);

63の要素は、次のコマンドを実行して取得できる63のリージョンを表しています。

map("state")$names;
4
Pooya

Rグラフィックギャラリーには、非常に 類似のマップ があります。コードはこちら：www.ai.rug.nl/~hedderik/R/US2004。 legend（）関数で凡例を追加する必要があります。

3
David Smith