我有采取了在切萨皮克湾，美国各个网站物种丰富度的调查数据，我想以图形方式显示数据为“热图”。

我有经度/纬度坐标和丰富性值，其余转换成的数据帧SpatialPointsDataFrame和所使用的autoKrige()从自动地图包功能，以产生经内插的值。

首先，任何人都可以作为我是否正确地实现评论autoKrige()函数？

其次，我无法绘制数据和覆盖地区地图的。或者，我可以指定插值网格反映湾的边界（如建议在这里）？我如何可能做到这一点，在那里可以获取该信息的任何想法？直供电网autoKrige()似乎很容易做到。

编辑：感谢保罗为他的超级有用的帖子！这是我现在有。遇到了麻烦ggplot同时接受内插数据和地图投影：

require(rgdal)
require(automap)
#Generate lat/long coordinates and richness data
set.seed(6)
df=data.frame(
  lat=sample(seq(36.9,39.3,by=0.01),100,rep=T),
  long=sample(seq(-76.5,-76,by=0.01),100,rep=T),
  fd=runif(10,0,10))
initial.df=df

#Convert dataframe into SpatialPointsDataFrame
coordinates(df)=~long+lat

#Project latlong coordinates onto an ellipse
proj4string(df)="+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs"
#+proj = the type of projection (lat/long)
#+ellps and +datum = the irregularity in the ellipse represented by planet earth

#Transform the projection into Euclidean distances
project_df=spTransform(df, CRS("+proj=merc +zone=18s +ellps=WGS84 +datum=WGS84")) #projInfo(type="proj")

#Perform the interpolation using kriging
kr=autoKrige(fd~1,project_df)
#Extract the output and convert to dataframe for easy plotting with ggplot2
kr.output=as.data.frame(kr$krige_output)
#Plot the output
#Load the map data for the Chesapeake Bay
cb=data.frame(map("state",xlim=range(initial.df$long),ylim=range(initial.df$lat),plot=F)[c("x","y")])

ggplot()+
  geom_tile(data=kr.output,aes(x=x1,y=x2,fill=var1.pred))+  
  geom_path(data=cb,aes(x=x,y=y))+
  coord_map(projection="mercator")

我有一些关于你的帖子的言论：

使用克里格

我看到你正在使用统计学来构建你的热图。您还可以考虑（在包装领域如薄板样）其他插值技术，例如花键。这使得有关数据（例如平稳）少的假设，也可以想像你的数据就好了。在假设在你把它发送到日记情况下可能有助于数量的减少，那么你必须少解释评审。如果你愿意，也可以比较几个插值技术，看到一个报告，我写了一些技巧。

数据投影仪

我看到你正在使用经纬度座标等的克里格。 Edzer Pebesma（作者gstat ）指出，没有变差函数模型，适用于纬度经度坐标。这是因为在纬度经度的距离不是直的（即欧几里得），但在一个球体，（即大圆距离）。有迹象表明，有效期为球面坐标没有协方差函数（或变差函数模型）。我建议使用投影他们spTransform从rgdal使用自动映射前，包。

所述rgdal包使用proj4投影库来执行计算。项目数据，你首先需要定义它的投影：

proj4string(df) = "+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs"

上述上表达的右手侧的proj4字符串定义投影的类型（ +proj ），已使用的椭圆。（ +ellps ）和基准（ +datum ）。要了解这些术语的含义，你可以想像地球作为一个土豆。地球不是完美的球形，这是由椭圆。定义。无论是地球椭球体的完美，但表面更加不规则。这种不规则由基准定义。另请参见这篇文章在维基百科上。

一旦你的投影定义，你可以使用spTransform ：

project_df = spTransform(df, CRS("+proj= etcetc"))

其中CRS（“+ PROJ等”）定义了目标投影。其投影合适取决于你的地理位置和研究区域的大小。

与绘图GGPLOT2

对于加入多边形或折线来ggplot，请给看的文档coord_map 。这包括使用的示例maps包绘制国家边界。如果需要，例如shape文件加载研究区域，你可以这样做使用rgdal 。请记住， ggplot2与data.frame的，不适用SpatialPolygons 。您可以将SpatialPolygons到data.frame使用：

poly_df = fortify(poly_Spatial)

又见这个功能，我创建绘制空间网格。它直接作用于SpatialGrids /像素。请注意，您需要从库（源的一个或两个附加文件continuousToDiscrete ）。

创建插值格

我创建了自动地图是没有指定时生成输出网格。这是通过创建数据点周围的凸包，和采样里面5000点来完成。该预测区域的边界，和在它（以及因此的分辨率）采样的点的数目是相当武断的。用于特定应用的预测区域的形状可以从一个多边形中导出，使用spsample采样多边形内部的点。多少分来样，因而分辨率，取决于两件事情：