使用ggplot2和raster软件包绘制几何参考光栅图像的原始颜色-R

Question

使用ggplot2和raster软件包绘制几何参考光栅图像的原始颜色-R

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我想使用>>地理参考栅格图像<<(tif文件)的原始colortable作为ggplot/ggplot2绘制的地图的彩色刻度。由于找不到更简单的解决方案，我通过访问已加载的栅格图像(object)raster1的legend属性中的colortable槽来实现此目的。请注意，应保留HTML标签。

raster1 <- raster(paste(workingDir, "/HUEK200_Durchlaessigkeit001_proj001.tif", sep="", collapse=""))
raster1.pts <- rasterToPoints(raster1)
raster1.df <- data.frame(raster1.pts)
colTab <- attr(raster1, "legend")@colortable

好的，目前为止都很好。现在我只需要将colortable应用为我的现有绘图的彩色比例尺：

(ggplot(data=raster1.df)
+ geom_tile(aes(x, y, fill=raster1.df[[3]]))
+ scale_fill_gradientn(values=1:length(colTab), colours=colTab, guide=FALSE)
+ coord_fixed(ratio=1)
)

很不幸，这并没有按预期工作。生成的图像除了白色和典型的ggplot灰色之外，并没有显示任何颜色，通常在未定义自定义值时会出现。目前，我有点不知道实际上出了什么问题。我假设存储在中的基础波段值是颜色表的索引。这可能是错误的。如果它是错误的，那么波段值如何与相关联呢？即使我的假设是正确的：我给的参数仍然应该产生更多彩色的图形，不是吗？我检查了独特的值是什么：

sort(unique(raster1.df[[3]]))

这会输出：

 [1]  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12

显然，并非所有256个成员都使用了，这让我想起颜色并不总是需要反映底层波段数据分布（尤其是包含多个波段时）。

希望我的最后思考没有让您对目标产生困惑。

感谢您的帮助！

- Florian R. Klein

这次的解决方案是太明显了还是太隐蔽了？ :) - Florian R. Klein

好的，现在我知道问题出在哪里了：scale_fill_gradientn函数的values参数只接受0到1之间的值。我必须手动为colortable中所有唯一颜色进行缩放。完成后我会将其发布为答案。但是还有一个问题尚未解决：栅格数据瓦片后面的栅格数据值并不完全反映所有使用的颜色，因为tif图像使用白色作为无值和黑色来轮廓化区域。必须有一种方法可以获取每个栅格像素/瓦片的原始颜色值。 - Florian R. Klein

如果一个地理参考图像包含图案而不仅仅是简单的颜色填充，那么颜色数量和带数据值之间的差异会更加明显。每个单元可能有很多不同的颜色，这取决于它的图案以及是否有边框等因素。 - Florian R. Klein

1个回答

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原文链接

- Florian R. Klein · Accepted Answer

好的，我找到了一个答案，虽然它可能不适用于所有地理参考栅格图像，但或许适用于大部分。

首先，我的假设是数据值并不完全代表颜色选择，这是错误的。空间栅格对象的colortable中有15种独特的颜色。然而，并非所有颜色都被使用（14和15）。现在我知道，我必须将我的值映射到相应的颜色上，这样scale_fill_gradientn就能够理解了。为此，我正在使用之前的初始代码片段，并定义一个新变量valTab，其中存储给定波段的所有唯一数据值：

raster1 <- raster(paste(workingDir, "/HUEK200_Durchlaessigkeit001_proj001.tif", sep="", collapse=""))
raster1.pts <- rasterToPoints(raster1)
raster1.df <- data.frame(raster1.pts)
raster1.img <- melt(raster1)
colTab <- attr(raster1, "legend")@colortable
names(colTab) <- 0:(length(colTab) - 1)
valTab <- sort(unique(raster1.df[[3]]))

请注意，colTab 中的索引名称是如何定义的 - 这很快就会变得重要。有了这个，我可以在绘图时自动关联所有活动颜色及其相应的值：

(ggplot(data=raster1.df)
+ geom_tile(aes(x, y, fill=raster1.df[[3]]))
+ scale_fill_gradientn(colours=colTab[as.character(valTab)])
+ coord_fixed(ratio=1)
)

使用valTab成员作为对应颜色索引的引用有助于始终仅选择所需的颜色。我不知道在某些情况下是否需要定义scale_fill_gradientn()的values参数。

我不确定由raster()读取的光栅图像是否总是从0开始定义它们的值。如果不是，则需要调整names(colTab) <- 0:(length(colTab)-1)。

希望这能帮助将来的某个人。至少，我终于有了一个解决方案！