Rで視覚的に魅力的な密度ヒートマップを生成する

Rにヒートマップを生成するための一連の機能があることは知っていますが、問題は視覚的に魅力的なマップを作成できないことです。たとえば、下の画像は、避けたいヒートマップの良い例です。最初のものは明らかに詳細に欠けていますが、もう1つは（同じ点に基づいて）あまりにも詳細すぎて有用ではありません。両方のプロットは、spatstat Rパッケージのdensity（）関数によって生成されています。

どうすればプロットに「フロー」を追加できますか？私が目指しているのは、市販のSpatialKey（スクリーンショット）ソフトウェアの結果が生成できる外観の詳細です。

この方向に私を連れて行くことができるヒント、アルゴリズム、パッケージまたはコードの行はありますか？

プロットの滑らかさに影響を与えるものは2つあります。カーネル密度の推定に使用される帯域幅と、プロットで色を割り当てるブレークです。

私の経験では、探索的分析のために、有用なプロットが得られるまで帯域幅を調整するだけです。以下のデモ。

library(spatstat)
set.seed(3)
X <- rpoispp(10)
par(mfrow = c(2,2))
plot(density(X, 1))
plot(density(X, 0.1))
plot(density(X, 0.05))
plot(density(X, 0.01))

デフォルトの配色を変更するだけでは何の役にも立ちませんし、ピクセルの解像度も変更しません（デフォルトの解像度が高すぎる場合は、解像度を下げてピクセルを大きくする必要があります）。見た目を良くするためにデフォルトの配色を変更することもできますが、非常に差別化することを目的としています。

色を支援するためにできることは、スケールレベルを対数に変更することです（非常に不均一なプロセスがある場合にのみ実際に役立ちます）、カラーパレットを変更して、下端でより変化させます（カラーランプ仕様のバイアスR）、または連続ではなく個別のビンを持つように凡例を調整します。

ここから適応された凡例のバイアスの例と、ここの非常に簡単な例で個別のビンの色付けを説明する別の投稿がGISサイトにあります。ただし、パターンが最初からスムージングされている場合は、これらは役に立ちません。

Z <- density(X, 0.1)
logZ <- eval.im(log(Z))
bias_palette <- colorRampPalette(c("blue", "magenta", "red", "yellow", "white"), bias=2, space="Lab")
norm_palette <- colorRampPalette(c("white","red"))
par(mfrow = c(2,2))
plot(Z)
plot(logZ)
plot(Z, col=bias_palette(256))
plot(Z, col=norm_palette(5))

最後の画像（最初のカラービンが白）で色を透明にするには、カラーランプを生成し、RGB仕様を透明色に置き換えるだけです。上記と同じデータを使用した以下の例。

library(spatstat)
set.seed(3)
X <- rpoispp(10)
Z <- density(X, 0.1)
A <- rpoispp(100) #points other places than density


norm_palette <- colorRampPalette(c("white","red"))
pal_opaque <- norm_palette(5)
pal_trans <- norm_palette(5)
pal_trans[1] <- "#FFFFFF00" #was originally "#FFFFFF" 

par(mfrow = c(1,3))
plot(A, Main = "Opaque Density")
plot(Z, add=T, col = pal_opaque)
plot(A, Main = "Transparent Density")
plot(Z, add=T, col = pal_trans)


pal_trans2 <- paste(pal_opaque,"50",sep = "")
plot(A, Main = "All slightly transparent")
plot(Z, add=T, col = pal_trans2)

akimaパッケージのinterp関数の恩恵を受けることができます。これにより、必要に応じてマトリックスを別の解像度に補間できます。リンクされた例のようなものを作成するには、かなり細かいグリッドに補間する必要があります（おそらく、引数xoとyoの長さは約1000です）。これにより、image（）でプロットできる新しいマトリックスが作成されます。透明性が必要な場合は、追加の作業が必要になります。カラーパレットを使用してこれを行うのは簡単ではないため、各グリッドを割り当てられた色のポリゴンとしてプロットしなければならない場合があります。

ggplot2を調べてください。あなたが試したパッケージには素晴らしい配色や「フロー」がないようです-RColorBrewerを見てください。簡単な例でこれらのパッケージを実装したブログがあります。

リンクされた例に示されているように地理データをプロットしようとしているかどうかはわかりませんが、もしそうなら、Googleが「Static Maps API V2 Developer Guide」を提供していて、 提供し、RgoogleMapsと呼ばれるパッケージでGoogleとRを組み合わせる。

あなたの研究で頑張ってください。

解像度を上げてみましたdensityか？引数dimyx=c(512, 512)以上を試してください。