白话空间统计二十一:密度分析(六)R语言实现

白话空间统计二十一:密度分析(六)R语言实现

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:

  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,你可以自由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:

转载自:https://blog.csdn.net/allenlu2008/article/details/53258240

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