ggplot2优雅的绘制高端地形图

最近有朋友需要一张地形图，碰巧自己没接触过，索性趁着周末琢磨了一番；下面就给各位观众老爷介绍一下如何如何通过ggplot2绘制一张地形图，全部细节公开，

加载R包

由于数据处理涉及很多细节因此需要加载如下R包，别问为什么个个都有用

library(geoviz)
library(tidyverse)
library(sf)
library(terra)
library(rasterVis)
library(ggspatial)
library(rgdal)
library(rnaturalearth)
library(rnaturalearthdata)
library(raster)

作为一个陕西人，首先来介绍如何绘制一张陕西省的地形图，下面读入陕西省的经纬度信息

lat=35.3940
long=109.1880
square_km=400

核心点1(DEM数据的获取)

可以通过geoviz包的mapbox_dem函数获取DEM数据，由于此函数需要API密钥因此首先需要注册账号才能获得密钥，也可以使用下面我的密钥

dem <- mapbox_dem(lat,long,square_km,
                  api="pk.eyJ1IjoiYmVueXNmIiwiYSI6ImNrczBtdWE0ajBwNjcydnBqMjRyZDdsOXkifQ.sUcMdooE7b9uQqzfrnWdSQ")

核心点2(获取陕西省地图)

可通过如下Datav获取各个省的地图

下载第一个JSON文件即可，复制链接可通过IDM等下载工具下载

shp <- sf::read_sf("shanxi.json") # 读入陕西省地图
shanxi<- raster::mask(dem,shp) %>% # 将地图与DEM数据结合
  crop(.,extent(shp))

df_shanxi <- as.data.frame(as(shanxi,"Raster"),xy=T) #格式转换

核心点3(获取河流信息)

通过ne_download下载世界河流信息，后续要将河流信息添加到ggplot2图中，因此通过 st_as_sf将其转换为sf

rivers <- ne_download(scale = 10, type = 'rivers_lake_centerlines',category = 'physical')

设置河流经纬度信息

此处的xmin，ymin代表河流的经纬度信息，应该根据后续绘制出来的地图判读，为了代码的整洁性我将其提前放置了

rivers_cropped <- st_crop(st_as_sf(rivers), xmin = 107, xmax =111,
                          ymin = 32, ymax =39)

完成以上3大核心步骤可以说我们已经就成功了，ggplot2绘制地形图关键点就在于前3点，此前参考气象水文科研猫的文档，作者只介绍了绘图上面三大核心点真是一笔带过，在此感谢作者的简单介绍

自定义颜色

colors <- c("#33A02C","#B2DF8A","#FDBF6F","#1F78B4","#999999",
             "#E31A1C","#E6E6E6","#A6CEE3")

ggplot2数据可视化

ggplot()+
  geom_sf(data=shp,aes(fill = NULL))+
  annotation_scale(location = "bl") + # 设置距离刻度尺
  annotation_north_arrow(location="tl",
                         style = north_arrow_nautical(
                           fill = c("grey40","white"),
                           line_col = "grey20"))+  # 添加指北针
  geom_tile(data=df_shanxi,aes(x=x,y=y,fill=layer),show.legend = F)+
  geom_sf(data = rivers_cropped,col='blue',size=1)+ # 添加河流信息
  scale_fill_gradientn(colours=colors,na.value="transparent")+ 
  labs(x=NULL,y=NULL)+
  geom_sf(data=shp,fill="NA",size=1,color="black")+ # 添加地图边界
  theme_bw()+
  theme(panel.grid.major=element_blank(),
        panel.grid.minor=element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        legend.title = element_blank())

喜欢的小伙伴欢迎关注我的公众号

R语言数据分析指南，持续分享数据可视化的经典案例及一些生信知识，希望对大家有所帮助