En uygun iki değişkenli choropleth haritalama boyama şemasını seçmeye yardımcı olun

Sayısal bir değişken üzerinde bir choropleth haritada nominal bir değişken (2 kategori - yağmurlu vs sulanan) yerleşimi çalışıyorum.

İki kategori arasındaki desen farkını vurgulamak için, renklendirilmemiş olanlar yağmurla beslenen alanlar iken, farklı bir renkle ("kırmızı" sulanan alanlar) bir kategori özetledim.

Ancak, harita dağınık hissediyor ve anahat sayısal değişkenin daha koyu tonlarıyla karışıyor.

Altta yatan değişkenin genel dağılımını gizleyeceğini düşündüğüm gibi iki kategoriyi temsil etmek için iki farklı renk gölgelendirme şemasını kullanmaktan kaçınmaya çalışıyorum.

Bu iki değişkenli sınıflandırmayı R'deki ggplots2 paketini (şu anda ekli haritayı yapmak için kullanıyorum) kullanarak temsil etmenin daha iyi bir yolu var mı?

Bu haritalar sonunda kağıda basılacak.

Sulanan alanları belirtmek için ana hatlar yerine şeffaf bir dolgu deseni (örn. Çizgiler, hachures) gibi bir şey kullanmalısınız. Bir örnek şuna benzer:

veya seçeneklere genel bir bakış için yalnızca Google "harita dolgu kalıpları" nı seçin. Ana hatları sadece sulanan alanlar için kullanmak, sulamanın sürekli bir fenomen olmadığı izlenimini verecektir.

Son zamanlarda benzer bir harita yapmak zorunda kaldım. Geldiğim çözüm ggplot2 (bu arada harika bir paket) yerine rasterVis paketini kullanıyor.

Benim durumumda, zaman içinde trendlerin bir haritası (sayısal bir değişken de) ve ayrıca trendin önemini gösteren bir harita vardı (istatistiksel bir testten elde edildi).

Benim durumumda, güven haritasının güven düzeyinin daha yüksek olduğunu göstermek için önem haritasını sayısal haritanın üzerine, "kesikli" kalıba benzeyen bir şey olarak çizmek istedim.

Bu, kabaca haritayı oluşturmak için kullandığım kod.

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))

Sizin durumunuzda, kodu şu şekilde değiştirebilirsiniz:

1) örneğin 0 yağmurla beslenen ve 1 sulanan bir "ikili" tarama oluşturma ve tıpkı yaptığım gibi çizin veya;

2) biri yağmurla beslenen ve diğeri sulanan için iki farklı maske oluşturmak ve her ikisini de farklı nesneler olarak çizmek (örneğin yağmurla beslenen daireler ve yağmurla beslemek için haçlar).

İkinci alternatifin haritayı görsel olarak "kirli" görünmesini sağlayacağını düşünüyorum, ancak spözellikle paket belgelerine başvurarak noktaların parametrelerini her zaman kontrol edebilirsiniz ?sp.points.

Umarım yardımcı olur.