最も適切な2変量コロプレスマッピングのカラースキームを選択するのに役立ちます

数値変数の上にコロプレスマップで名目上の変数（2つのカテゴリ-天水と灌漑）をオーバーレイしようとしています。

2つのカテゴリ間のパターンの違いを強調するために、1つのカテゴリを別の色（「赤」の灌漑領域）で概説し、色のないものは天水領域です。

ただし、マップは雑然としており、アウトラインは数値変数の暗い色調と混ざっています。

基になる変数の全体的な分布を隠すと感じるので、2つの異なる色の網掛けスキームを使用して2つのカテゴリを表すことを避けようとしています。

Rでggplots2パッケージを使用してこの二変量分類を表すより良い方法はありますか（現在、添付のマップを作成するために使用しています）？

これらのマップは最終的に紙に印刷されます。

灌漑地域を示すために輪郭の代わりに、透明な塗りつぶしパターン（例：ライン、hachures）のようなものを使用する必要があります。例は次のようになります。

または、グーグルの「マップ塗りつぶしパターン」で、オプションの概要を取得します。灌漑地域にのみ輪郭線を使用すると、灌漑は連続的な現象ではないという印象を与えます。

私は最近、同様のマップを作成する必要がありました。私が思いついたソリューションは、ggplot2（ところで素晴らしいパッケージです）ではなく、rasterVisパッケージを使用しています。

私の場合は、時間の経過に伴う傾向のマップ（数値変数でもあります）と、傾向の有意性を示すマップ（統計的検定から得られたもの）がありました。

私の場合、数値マップの上に有意性マップをプロットしたいと思いました。これは、「点描」パターンに似ており、信頼度がどこに高いかを示しています。

これは大体、マップの作成に使用したコードです。

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))

あなたの場合、次のようにしてコードを変更できます：

1）「バイナリ」ラスターを作成します。たとえば、0は天水で1は灌漑されており、私が行ったようにプロットします。

2）天水用と灌漑用の2つの異なるマスクを作成し、両方を異なるオブジェクトとしてプロットします（たとえば、天水用の円と天水用の十字）。

2番目の代替案では、マップが視覚的に「汚染された」ように見えると思いますが、spパッケージのドキュメント、特にを参照することで、ポイントのパラメーターをいつでも制御できます?sp.points。

それが役に立てば幸い。