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r:r-gis:visualization

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4-Visualizations

Plotting data with Google Earth

  plotKML(SpatialObject)

RGB plotten

  #load single channels into the stack
  RasterStack=stack(RasterStack)
  #...and assign colors to each channel
  plotRGB(RasterStack, r=3, g=2, b=1)

Interactive raster zooming

zoom(RasterLayer,drawExtent())

Plot Google Maps

  plot(gmap('Marburg'))
  #oder load gmap data according to the boundarys of the layer
  gmap(ShapeLayer)
  #type="satellite" load imagery
  # it is not recommended to project the raster data due to poor or wrong projection results
  # but you can easily reproject vector data 
  # and map it onto Google Maps
  plot(ShapeLayer,add=T)

Plot OSM Maps

#openmap(c(upper left lat and long),c(ower right lat and long))
# location of Marburg
m<-openmap(c(50.841789,8.698525),c(50.736090, 8.853707))
plot(m)

Outline Maps etc.

  # Outline of Germany
  map("world", "Germany")
  # adding cities 
  map.cities(country = "Germany", capitals = 3)
 
  # cut wlrd-simpl data to the corresponding boundary box
  data(wrld_simpl)
  plot(wrld_simpl, xlim=c(2,15), ylim=c(47,55), axes=TRUE)

Convert a map object to sp objects:

map2SpatialPolygons(mapObject)
map2SpatialLines(mapObject)

Administrative regions

  gadm_data<-getData('GADM', country='GERMANY', level=2)
  plot(gadm_data)

Web Maps using Leaflet

Spatial Layer for instant a SpatialPointDataFrame

library(leafletR)
data1 <- toGeoJSON(data=SpatialLayer, dest="resultpath", name="Name")

dann den style für Farben etc festlegen. Dazu muss angegeben werden, welche Werte verwendet werden. Diese sind in der GeoJSON Datei unter properties gespeichert, wobei der Name sich aus dem Value Feld aus dem Spatial Layer ergibt.

style1 <- styleGrad(prop="propertiesField", breaks=c(1,5,10,15,20),
                     style.val=c("white","yellow","orange","red"), 
                     leg="Species richness",
                     fill.alpha=0.7, rad=8)
 
map <- leaflet(data=data1, dest="resultpath", title="Title",
                 base.map=c("osm","mqsat","tls"), style=style1, 
                 popup="propertiesField",incl.data=T)
 
#(well, but this time it would be easier to use the leaflet plugin for qgis ;) )

Tibet Data

GoogleVIS

library(googleVis)
 
VectorLayer<-as.data.frame(VectorLayer)
 
# generate the required data format for lat lon
VectorLayer$latlon<-paste0(VectorLayer$y,':',VectorLayer$x)
 
# paste all infos of vectorLayer which are to show
VectorLayer$info<-paste0('Name: ',VectorLayer$name)
 
# generate the map
googleMap <- gvisMap(VectorLayer, "latlon" , "info", 
                     options=list(width=100, 
                                  showTip=TRUE, 
                                  showLine=TRUE, 
                                  enableScrollWheel=TRUE,
                                  mapType='terrain', 
                                  useMapTypeControl=TRUE))
 
 
# plot it 
plot(googleMap)
print(googleMap,file='googleMap.html')

MapIDcbf5f98f859

Data: VectorLayer • Chart ID: MapIDcbf5f98f859googleVis-0.5.8
R version 3.0.2 (2013-09-25) • Google Terms of UseDocumentation and Data Policy

Die oben gezeigten Webmaps generieren eine eigenständige HTML Seite mit eingebetteter JavaScript Funktionalität. Dieser Code kann natürlich mit dem Wiki-Code konkurrieren. Insbesondere trifft dies für Variablennamen und CSS Variablen zu. Für eine reibungslose Integration ins DokuWiki sollte der CSS Abschnitt (<style type=“text/css”>) body { } gelöscht werden. Sind mehrere Webmaps unterschiedlicher Herkunft auf einer Webseite platziert, MUSS unbedingt auf unterschiedliche Objekt- und Variablennamen (zb <div id=“map1”></div> und bei karte 2: <div id=“map2”></div>) geachtet werden. Das gilt nicht nur für die CSS Formatierung sondern auch für die Javascriptobjekte.

Hanna Meyer

r/r-gis/visualization.txt · Last modified: 2018/12/23 19:46 (external edit)