今天主要讲讲核密度分析的R语言实现，原理神马的，看前面的文章。
下面贴代码和代码注释，还是老规矩，需要源代码还数据的，通过邮箱获取。
还是先看看结果（话说R语言默认的颜色渲染我还是觉得挺不错的，想用其他颜色渲染的，后面有空再说）
那么如果把这四张图都放到同一个颜色渲染尺度下面，如下：（可以点开看大图）,可以再次验证昨天的结论：带宽越大，核曲面的高度越低。
下面贴出代码:
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library(splancs) library(sp) library(maptools) path <- "E:/workspace/IDE/Rworkspace/核密度/" uscp <- read.csv(paste(path,"2014_us_cities.csv",sep = ""),header = T) ################################################################# # # 纯空间位置无属性加权的核密度分析 # ################################################################ # #生成一个空间的矩阵，行数和uscp一样，列数为2，用来灌装点数据 # sp_point <- matrix(NA, nrow=length(uscp[,1]),ncol=2) # #将经纬度灌装到矩阵里面，并且设置列名为X/Y # sp_point[,1] <- uscp$lon sp_point[,2] <- uscp$lat colnames(sp_point) <- c("X","Y") # #生成一个矩形，R语言生成矩形的顺序是从右下角开始，逆时针构建四个顶点的如下： # 3 2 # 4 1 # poly <- as.points(c(min(sp_point[,1]),max(sp_point[,1]), max(sp_point[,1]),min(sp_point[,1])), c(max(sp_point[,2]),max(sp_point[,2]), min(sp_point[,2]),min(sp_point[,2]))) # #构建以个Point对象（sp包里面）的，并且设置空间参考为wgs84 # sp_points <- SpatialPoints(coords=sp_point, proj4string=CRS("+proj=longlat +datum=WGS84")) # #下面这一段是构建核密度栅格图的各种参数 #核密度计算结果，最后可以体现为一个栅格，栅格的基本参数有如下三个： ################################################################# # x/y min :左下角坐标 # cellsize : 栅格单元的大小。 # dim ：总的栅格行列数（这个参数有上两个，就可以算出来了，但是R语言保留了这个 # 参数，也就是说，你可以*控制这个栅格的大小和范围，更为灵活。 ################################################################## cellsize = c(0.1,0.1) xymin = c(min(sp_point[,1]),min(sp_point[,2])) xymax = c(max(sp_point[,1]),max(sp_point[,2])) cdim = (xymax - xymin)/cellsize # # 构建一个栅格，参数用上面那些参数 # grdx <- GridTopology(xymin,cellsize=cellsize,cells.dim=cdim) # # 进行核密度计算，需要的参数有点、范围、带宽、生成的结果栅格 # 生成的结果是一个巨大的数字型向量。 # kernel1 <- spkernel2d(sp_points, poly=poly, h0=4, grd=grdx) # # 把生成的核密度结果变成一个数据框 # 然后把这个数据框和构建的空栅格挂接起来，变成一个Grid # df <-data.frame(kernel1 = kernel1) SG <- SpatialGridDataFrame(grdx, data=df) # # 调用sp包里面的spplot绘图，当然也可以直接保存成图片。 # spplot(SG) # # 下面同时画出四个带宽的核密度图，并且用同一个渲染尺度进行渲染 # kernel1 <- spkernel2d(sp_points, poly=poly, h0=0.5, grd=grdx) kernel2 <- spkernel2d(sp_points, poly=poly, h0=1, grd=grdx) kernel3 <- spkernel2d(sp_points, poly=poly, h0=2, grd=grdx) kernel4 <- spkernel2d(sp_points, poly=poly, h0=4, grd=grdx) df <-data.frame(kernel4 = kernel4,kernel3 = kernel3, kernel2 = kernel2,kernel1 = kernel1) jpeg("e:/kall.jpg",width = 1920,height = 1080) SG <- SpatialGridDataFrame(grdx, data=df) spplot(SG) dev.off() |
里面各个方法的帮助，参考帮助文档。
下面是一些注意事项：
1、上面我用的是csv直接读取的数据，如果本身就是shapefile的point图层，可以直接通过maptools读取。
2、cellsize参数很重要——如果设置得太小，会占用大量的内存——最后甚至可以爆掉你的内内存——比如下面这样，虾神我机器16G内存，就这样爆掉了：
