En s'appuyant sur la réponse de genorama ci-dessus, vous pouvez également convertir la sortie de bkde2D en raster plutôt qu'en lignes de contour, en utilisant les valeurs fhat comme valeurs de cellule raster
library("leaflet")
library("data.table")
library("sp")
library("rgdal")
# library("maptools")
library("KernSmooth")
library("raster")
inurl <- "https://data.cityofchicago.org/api/views/22s8-eq8h/rows.csv?accessType=DOWNLOAD"
infile <- "mvthefts.csv"
## LOAD DATA
## Also, clean up variable names, and convert dates
if(!file.exists(infile)){
download.file(url = inurl, destfile = infile)
}
dat <- data.table::fread(infile)
setnames(dat, tolower(colnames(dat)))
setnames(dat, gsub(" ", "_", colnames(dat)))
dat <- dat[!is.na(longitude)]
dat[ , date := as.IDate(date, "%m/%d/%Y")]
## Create kernel density output
kde <- bkde2D(dat[ , list(longitude, latitude)],
bandwidth=c(.0045, .0068), gridsize = c(100,100))
# Create Raster from Kernel Density output
KernelDensityRaster <- raster(list(x=kde$x1 ,y=kde$x2 ,z = kde$fhat))
#create pal function for coloring the raster
palRaster <- colorNumeric("Spectral", domain = KernelDensityRaster@data@values)
## Leaflet map with raster
leaflet() %>% addTiles() %>%
addRasterImage(KernelDensityRaster,
colors = palRaster,
opacity = .8) %>%
addLegend(pal = palRaster,
values = KernelDensityRaster@data@values,
title = "Kernel Density of Points")
Ceci est votre résultat. Notez que les valeurs de faible densité apparaissent toujours comme colorées dans le raster.
Nous pouvons supprimer ces cellules de faible densité avec les éléments suivants:
#set low density cells as NA so we can make them transparent with the colorNumeric function
KernelDensityRaster@data@values[which(KernelDensityRaster@data@values < 1)] <- NA
#create pal function for coloring the raster
palRaster <- colorNumeric("Spectral", domain = KernelDensityRaster@data@values, na.color = "transparent")
## Redraw the map
leaflet() %>% addTiles() %>%
addRasterImage(KernelDensityRaster,
colors = palRaster,
opacity = .8) %>%
addLegend(pal = palRaster,
values = KernelDensityRaster@data@values,
title = "Kernel Density of Points")
Désormais, toute cellule raster d'une valeur inférieure à 1 est transparente.
Si vous souhaitez un raster groupé, utilisez la fonction colorBin plutôt que la fonction colorNumeric:
palRaster <- colorBin("Spectral", bins = 7, domain = KernelDensityRaster@data@values, na.color = "transparent")
## Leaflet map with raster
leaflet() %>% addTiles() %>%
addRasterImage(KernelDensityRaster,
colors = palRaster,
opacity = .8) %>%
addLegend(pal = palRaster,
values = KernelDensityRaster@data@values,
title = "Kernel Density of Points")
Pour le rendre plus fluide, augmentez simplement la taille de la grille dans la fonction bkde2D. Cela augmente la résolution du raster généré. (Je l'ai changé en
gridsize = c(1000,1000)
Production: