सबसे उपयुक्त बिवरिएट कोरोप्लेथ मैपिंग रंग योजना चुनने में मदद करें

Question

मैं सांख्यिक चर पर एक नृशंस नक्शे में एक नाममात्र चर (2 श्रेणियों - वर्षा सिंचित बनाम सिंचित) ओवरले करने की कोशिश कर रहा हूं।

दो श्रेणियों के बीच पैटर्न के अंतर को उजागर करने के लिए, मैंने एक श्रेणी को एक अलग रंग ("लाल" में सिंचित क्षेत्रों) के साथ रेखांकित किया है, जबकि अनपढ़ लोग वर्षा वाले क्षेत्र हैं।

हालाँकि, मानचित्र अव्यवस्थित लगता है और रूपरेखा सांख्यिक चर के गहरे रंगों के साथ मिलती है।

मैं दो श्रेणियों का प्रतिनिधित्व करने के लिए दो अलग-अलग रंग छायांकन योजनाओं का उपयोग करने से बचने की कोशिश कर रहा हूं क्योंकि मुझे लगता है कि अंतर्निहित चर के समग्र वितरण को छिपाएगा।

क्या आर में ggplots2 पैकेज का उपयोग करके इस द्विभाजित वर्गीकरण का प्रतिनिधित्व करने का एक बेहतर तरीका है (जो मैं वर्तमान में संलग्न मानचित्र बनाने के लिए इसका उपयोग कर रहा हूं)?

ये नक्शे अंततः कागज पर मुद्रित होने वाले हैं।

Comments

सिंचाई क्षेत्र की सीमाओं पर यूक्लिडियन दूरी की गणना करने पर विचार करें। यहाँ अधिक विवरण: gis.stackexchange.com/q/53163/8104

— हारून

@ एरॉन, लिंक के लिए धन्यवाद, दिशात्मक छायांकन इसके लिए काम कर सकता है, और मैं बफर टूल का उपयोग आर में उन क्षेत्रों को आकर्षित करने के लिए कर सकता हूं। मेरी एकमात्र चिंता हालांकि, बहुभुजों का तुलनात्मक रूप से छोटा आकार होगा जो व्यापक रूप से खराब हो सकता है। रूपरेखा। मैं यह कोशिश करूंगा।

— varungoel123

@ varungoel123 मैं एक आर समाधान का उपयोग कर पोस्ट rasterऔर rasterVisसंकुल से अपनी दिलचस्पी।

— थियागोवेलोसो

Answer 1

सिंचित क्षेत्रों को इंगित करने के लिए रूपरेखाओं के बजाय आपको पारदर्शी भरण पैटर्न (जैसे रेखाएं, हैचर्स) की तरह कुछ का उपयोग करना चाहिए। एक उदाहरण इस के समान होगा:

या केवल Google "मैप फिल पैटर्न" विकल्पों का अवलोकन प्राप्त करने के लिए। केवल सिंचित क्षेत्रों के लिए रूपरेखा का उपयोग करने से यह धारणा मिलेगी कि सिंचाई एक निरंतर घटना नहीं है।

Comments

यह बहुत अच्छा सुझाव है। वहाँ ggplot2 या आर में किसी अन्य पैकेज में ऐसा करने का एक तरीका है? मेरे पास लगभग 60-70 नक्शे हैं जहाँ वर्षा आधारित सिंचित क्षेत्रों का सीमांकन स्थिर रहता है। Ggplot2 के साथ, मैं मानचित्र उत्पादन को स्वचालित करने में सक्षम था, कुछ ऐसा जो मैं आर्कपेज़ या क्यूजीस का उपयोग कर प्राप्त करने में सक्षम नहीं रहा हूं

— varungoel123

मैं ggplot2 या R से परिचित नहीं हूँ। हालाँकि यह भरा हुआ पैटर्न एक काफी मानक चीज़ है और इसे प्राप्त करना बहुत मुश्किल नहीं होना चाहिए। मुझे पता है कि Qgis या ArcMap में कैसे करना है। दोनों कार्यक्रमों में आप उस शैली को सहेज सकते हैं जब आप इसे परिभाषित करते हैं और इसका पुन: उपयोग करते हैं। स्वचालन दोनों के साथ अच्छी तरह से संभव होना चाहिए। एक अजगर स्क्रिप्ट या आर्कपी आपके लिए काम कर सकता है।

— क्रिस पी

दुर्भाग्य से ggplot भरने के पैटर्न में अच्छा नहीं है (लेकिन एक विकल्प के लिए यहां देखें )

— सेंगेल

संस्करण 2.0.1 में QGis स्वचालित मानचित्र उत्पादन प्रदान करता है

— Zbynek

Answer 2

मुझे हाल ही में इसी तरह का नक्शा बनाना था। समाधान मैं ggplot2 के बजाय rasterVis पैकेज का उपयोग करता हूं (जो कि एक बढ़िया पैकेज है)।

मेरे मामले में, मेरे पास समय के साथ रुझानों का एक नक्शा था (जो कि एक संख्यात्मक चर भी है) और एक नक्शा भी है जो प्रवृत्ति के महत्व को दर्शाता है (एक सांख्यिकीय परीक्षण से प्राप्त)।

मेरे मामले में, मैं संख्यात्मक मानचित्र के शीर्ष पर महत्व का नक्शा तैयार करना चाहता था, "स्टिपलिंग" पैटर्न के समान, यह दिखाने के लिए कि विश्वास स्तर अधिक था।

यह मोटे तौर पर कोड है जो मैंने मैप बनाने के लिए उपयोग किया था।

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))

आपके मामले में, आप इस कोड को बदल सकते हैं:

1) एक "द्विआधारी" रेखापुंज बनाना, जहां उदाहरण के लिए 0 को बरसाया जाता है और 1 को सिंचित किया जाता है, और इसे वैसे ही प्लॉट करें जैसे मैंने या;

2) दो अलग-अलग मास्क बनाना, एक रेनफेड के लिए और एक सिंचित के लिए, और दोनों को अलग-अलग ऑब्जेक्ट्स के रूप में प्लॉट करना (उदाहरण के लिए रेनफेड के लिए सर्किल और रेनफेड के लिए क्रॉस)।

मुझे लगता है कि दूसरा विकल्प मानचित्र को बहुत अधिक "प्रदूषित" दिखता है, लेकिन आप spपैकेज के प्रलेखन से परामर्श करके हमेशा बिंदुओं के मापदंडों को नियंत्रित कर सकते हैं - विशेष रूप से ?sp.points।

आशा है ये मदद करेगा।