Giúp chọn sơ đồ tô màu ánh xạ choropleth phù hợp nhất

Tôi đang cố gắng phủ lên một biến danh nghĩa (2 loại - mưa và tưới) trong bản đồ choropleth trên một biến số.

Để làm nổi bật sự khác biệt về hoa văn giữa hai loại, tôi đã phác thảo một loại có màu khác (vùng được tưới trong "màu đỏ"), trong khi loại không có màu là vùng có mưa.

Tuy nhiên, bản đồ cảm thấy lộn xộn và phác thảo trộn với các màu tối hơn của biến số.

Tôi đang cố gắng tránh sử dụng hai lược đồ tô màu khác nhau để thể hiện hai loại vì tôi cảm thấy điều đó sẽ che giấu sự phân phối tổng thể của biến cơ bản.

Có cách nào tốt hơn để biểu diễn phân loại bivariate này bằng cách sử dụng gói ggplots2 trong R (mà tôi hiện đang sử dụng nó để tạo bản đồ đính kèm)?

Những bản đồ này cuối cùng sẽ được in trên giấy.

Thay vì phác thảo để chỉ ra các khu vực được tưới, bạn nên sử dụng một cái gì đó như một mẫu điền trong suốt (ví dụ: đường kẻ, đường chân). Một ví dụ sẽ trông giống như thế này:

hoặc chỉ cần google "mẫu điền bản đồ" để có cái nhìn tổng quan về các tùy chọn. Chỉ sử dụng các phác thảo cho các khu vực tưới sẽ tạo ấn tượng rằng tưới không phải là một hiện tượng liên tục.

Gần đây tôi đã phải làm một bản đồ tương tự. Giải pháp tôi đưa ra là sử dụng gói rasterVis, chứ không phải ggplot2 (đây là một gói tuyệt vời).

Trong trường hợp của tôi, tôi đã có một bản đồ về các xu hướng theo thời gian (cũng là một biến số) và cũng là một bản đồ cho thấy tầm quan trọng của xu hướng (thu được từ một bài kiểm tra thống kê).

Trong trường hợp của tôi, tôi muốn vẽ sơ đồ có ý nghĩa trên bản đồ số, một cái gì đó tương tự như mẫu "quy định", để chỉ ra mức độ tin cậy cao hơn.

Đây đại khái là mã mà tôi đã sử dụng để tạo bản đồ.

require(raster)
require(rasterVis)

# Scratch raster objects
data(volcano)
r1 <- raster(volcano)

over <- ifelse(volcano >=160 & volcano <=180, 1, NA) # This is the "mask" raster
r2 <- raster(over)

# And this is the key step:
# To convert the "mask" raster to spatial points
r.mask <- rasterToPoints(r2, spatial=TRUE)

# Plot
levelplot(r1, margin=F) +
layer(sp.points(r.mask, pch=20, cex=0.3, alpha=0.8))

Trong trường hợp của bạn, bạn có thể thay đổi mã bằng cách:

1) tạo raster "nhị phân", trong đó ví dụ 0 là mưa và 1 được tưới, và vẽ nó giống như tôi đã làm hoặc;

2) tạo ra hai mặt nạ khác nhau, một cho mưa và một cho tưới, và vẽ cả hai thành các đối tượng khác nhau (ví dụ như các vòng tròn cho mưa và chéo cho mưa).

Tôi nghĩ rằng giải pháp thay thế thứ hai sẽ khiến bản đồ trông quá "ô nhiễm", nhưng bạn luôn có thể kiểm soát các tham số của các điểm bằng cách tham khảo sptài liệu gói - cụ thể ?sp.points.

Hy vọng nó giúp.