Помогите выбрать наиболее подходящую схему раскраски двумерного хороплета

Я пытаюсь наложить номинальную переменную (2 категории - неорошаемый против орошаемого) на карте хороплета на числовую переменную.

Чтобы подчеркнуть разницу в шаблонах между двумя категориями, я выделил одну категорию с другим цветом (орошаемые участки выделены красным цветом), в то время как неокрашенные являются поливами.

Однако карта кажется загроможденной, а контур смешивается с более темными оттенками числовой переменной.

Я стараюсь избегать использования двух разных схем цветового затенения для представления двух категорий, так как считаю, что это скрыло бы общее распределение базовой переменной.

Есть ли лучший способ представить эту двумерную классификацию, используя пакет ggplots2 в R (который я сейчас использую для создания прикрепленной карты)?

Эти карты в конечном итоге будут напечатаны на бумаге.

Вместо контуров для обозначения орошаемых площадей вы должны использовать что-то вроде прозрачной заливки (например, линии, штриховки). Пример будет выглядеть примерно так:

или просто Google "шаблоны заполнения карты", чтобы получить обзор вариантов. Использование контуров только для орошаемых площадей создало бы впечатление, что орошение не является непрерывным явлением.

Мне недавно пришлось сделать похожую карту. Решение, которое я придумал, использует пакет rasterVis, а не ggplot2 (кстати, это потрясающий пакет).

В моем случае у меня была карта тенденций во времени (которая также является числовой переменной), а также карта, показывающая значимость тенденции (полученная из статистического теста).

В моем случае я хотел нанести карту значимости поверх числовой карты, похожую на «пунктирную» модель, чтобы показать, где уровень достоверности выше.

Это примерно тот код, который я использовал для создания карты.

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))

В вашем случае вы можете изменить код:

1) создание «бинарного» растра, где, например, 0 орошается, а 1 орошается, и строит его так же, как я сделал или;

2) создать две разные маски, одну для орошаемых и одну для орошаемых, и нанести на карту их обоих как разные объекты (например, круги для неорошаемых и кресты для неорошаемых).

Я думаю, что из-за второго варианта карта будет выглядеть слишком визуально «загрязненной», но вы всегда можете контролировать параметры точек, обращаясь к spдокументации пакета - в частности ?sp.points.

Надеюсь, поможет.