построение и раскрашивание данных на неравномерной сетке

У меня есть данные в виде (x, y, z), где x и y не находятся в регулярной сетке. Я хочу отобразить 2D-цветовую карту этих данных с интенсивностью (скажем, шкалой серого), сопоставленной с переменной z. Очевидным решением является интерполяция (см. ниже) на регулярной сетке,

d <- data.frame(x=runif(1e3, 0, 30), y=runif(1e3, 0, 30))
d$z = (d$x - 15)^2 + (d$y - 15)^2


library(akima)
d2 <- with(d, interp(x, y, z, xo=seq(0, 30, length = 30),
                     yo=seq(0, 30, length = 50), duplicate="mean"))

pal1 <- grey(seq(0,1,leng=500))
with(d2, image(sort(x), sort(y), z, useRaster=TRUE, col = pal1))
points(d$x, d$y, col="white", bg=grey(d$z/max(d$z)), pch=21, cex=1,lwd=0.1)

введите здесь описание изображения

Однако при этом теряется информация об исходной сетке (положение точек с фактическими данными), которая может быть очень мелкой или очень грубой в определенных местах. Я бы предпочел мозаику Делоне с треугольниками, которая точно представляет фактическое местоположение и плотность исходных точек данных.

В идеале решение должно

  • вычислить тесселяцию вне функции построения графика, чтобы результирующие полигоны можно было рисовать с помощью ggplot2, lattice или базовой графики.

  • быть быстрым. В моем реальном примере (~1e5 баллов) вычисление тесселяции через deldir может быть очень медленным.

Под «замощением» я подразумеваю либо треугольники Делоне, либо диаграммы Вороного, хотя я бы предпочел первое. Однако это создает дополнительную сложность интерполяции цвета каждого треугольника на основе исходных точек данных.


r voronoi spatstat delaunay tesselation
person baptiste    schedule 09.04.2011    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
4
arrow_downward

Вот решение на основе dirichlet из пакета maptools,

d <- data.frame(x=runif(1e3, 0, 30), y=runif(1e3, 0, 30))
d$z = (d$x - 15)^2 + (d$y - 15)^2

library(spatstat) 
library(maptools)

W <- ripras(df, shape="rectangle") 
W <- owin(c(0, 30), c(0, 30)) 
X <- as.ppp(d, W=W) 
Y <- dirichlet(X) 
Z <- as(Y, "SpatialPolygons") 
plot(Z, col=grey(d$z/max(d$z)))

dirichlet

Я все еще не уверен, как извлечь полигоны из этого класса SpatialPolygons.

Кроме того, если есть простой способ получить «правильные» цвета для связанной тесселяции Делоне, я хотел бы это услышать.

person baptiste    schedule 11.04.2011
comment
Что вы подразумеваете под правильными цветами? Вы все еще пытаетесь получить правильный оттенок серого, прикрепленный к правильной плитке? Если да, то помогает ли @plotOrder слот Z? Под этим я подразумеваю plot(Z, col=grey(d$z/max(d$z))[Z@plotOrder]) - person Gavin Simpson; 11.04.2011
comment
Действительно, я попробовал это, прежде чем понял, что реальная проблема заключается в том, что плиток Делоне больше, чем значений z. Попробуйте приведенный выше пример с delaunay(), Y ‹- delaunay(X) Z ‹- as(Y, SpatialPolygons) plot(Z, col=grey(d$z/max(d$z))[Z@plotOrder]) плиткам назначается неправильный цвет. Мне понадобится какая-то интерполяция между соседними плитками/точками. - person baptiste; 12.04.2011

arrow_upward
2
arrow_downward

Вот решение решетки с использованием deldir

d <- data.frame(x=runif(1e3, 0, 30), y=runif(1e3, 0, 30))
d$z = (d$x - 15)^2 + (d$y - 15)^2

pal1 <- grey(seq(0,1,leng=500))
library(latticeExtra)

 levelplot(z~x*y, data=d,
           panel = function(...) panel.voronoi(..., points=FALSE),
           interpolate=TRUE,
           col.regions = colorRampPalette(pal1)(1e3), cut=1e3)

введите здесь описание изображения

person baptiste    schedule 20.03.2016