ベースマップ

Question

とカーネル密度（kde2d）を組み合わせるIがRの初心者ですとベースマップとカーネル密度画像プロットを組み合わせについて質問があります。私が行っている。このため

spe <- read.table(text = 'Lat Long 
-16.664969 52.85978 
-16.663191 52.94521 
-16.664250 52.85902 
-16.664250 52.85902 
-16.665164 52.87561 
-16.664374 52.98654 
-16.663627 53.12452 
-16.663479 52.85833 
-16.663479 52.85833 
-16.663032 52.85823 
-16.664142 52.85848 
-16.663351 52.85834 
-16.663196 52.85829 
-16.663339 52.85803 
-16.665213 52.85939 
-16.664166 52.85912 
-16.664166 52.85912 
-16.663654 52.85868 
-16.663660 52.85868 
-16.661111 52.86002', sep = " ", header = T) 

： 例えばデータセットのサブセットをカーネル密度推定と画像：

library(MASS) 
    f1 <- kde2d(spe$Lat, spe$Long, n = 500,h=0.0005) 
    image(f1,col= colorRampPalette(c("white", "red"))(15)) 

は今、私は画像の背後にあるGoogleのベースマップを配置するが、それを行う方法がわからないが、私が試した：

require(ggmap) 
    mapImageData1 = get_map(location = c(lon = -16.664, lat = 52.859), 
          color = "color", 
          source = "google", 
          maptype = "satellite", 
          zoom = 16) 

    ggmap(mapImageData1) 

しかし、どのようにして地図を画像に合わせることができますか？あるいは、kde2dにもかかわらず、ベースマップ上の座標を使って密度推定を行う別の方法がありますか？

多くの感謝!!!誰かが私を助けてくれることを願っています。

Answer 1

library(MASS) 
f1 <- kde2d(spe$Lat, spe$Long, n = 500,h=0.0005) 

あなたは

r1[r1 < 0.0001 ] <- NA 

と非常に低密度の値を削除し、I showed in another questionようggmapベースマップに追加することができ

r1 <- raster(f1) 

でRasterLayerにカーネル密度を変換することができます。

bm <- ggmap(get_map(location = c(lon = -16.664, lat = 52.859), 
        maptype = "terrain", zoom = 16)) 

bm + inset_raster(as.raster(r1), xmin = r1@extent[1], xmax = r1@extent[2], 
        ymin = r1@extent[3], ymax = r1@extent[4]) 

提供されたデータサンプルが原因の可能性があります。

Answer 2

あなたは、インタラクティブなGoogleマップは（静的なものではなく）、あなたが私のgooglewayパッケージの開発版を試してみてください、とheatlayer

使用するにはGoogle MapsのAPIをプロットするためにGoogle MapsのAPIを使用することができますしたい場合あなたは左の土地を見ることができるように、私は少しズームアウトしましたし、「熱が」正しい方向にポイント：api key

## install development version 
# devtools::install_github("SymbolixAU/googleway") 
library(googleway) 
library(magrittr) ## pour les pipes 

map_key <- "your_api_key" 

google_map(key = map_key, data = spe) %>% 
    add_heatmap() 

注意が必要です。