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将不规则的 x,y 数据点插入到规则网格中以进行轮廓映射

[英]interpolate irregular x,y data points into regular grid for contour mapping

我是一名地质学家,需要在具有不同 xyz 数据集的项目中创建数百个一致的等高线图。

绘制不规则 xyz 数据点的轮廓涉及在均匀的 xy 网格上创建内插(外推)z 值的“网格”。 在 R 之外 - 此步骤称为“网格化”。 我对 R 比较陌生,并试图设置一个强大的工作流程来对大量不规则数据点进行网格化。 我在挣扎!

在经典的等高线映射软件和工作流程上,步骤是:

  1. 读取 xyz 数据
  2. 确定最终地图的兴趣区 (AOI)。 XMIN、XMAX、YMIN、YMAX
  3. 确定网格间隔(XINT,YINT) - 将行数和列数设置为“网格”(NROW,NCOL)
  4. 应用所需的插值器之一 - 在规则网格/网格上创建“z”(常见的插值器是:反距离、反平方距离、加权平均、多项式、克里金法、样条等)
  5. 轮廓生成的“网格”

我正在尝试编写 R 脚本以完全遵循上述步骤顺序,以便在整个分析过程中实现灵活性和控制。

df 是由示例数据集组成的数据框。

     wellid property           z        x       y
    060010        1 0.008849558 756994.5 2637732
    009410        1 0.260162602 760190.9 2622262
    009910        1 0.115044248 760898.7 2637466
    051110        1 0.109243697 761690.2 2630985
    065610        1 0.066666667 763064.1 2620929
    011010        1 0.000000000 763089.3 2630888
    035210        1 0.022556391 765942.4 2625944
    052510        1 0.157894737 767058.1 2650034
    006610        1 0.045045045 768265.0 2645318
    009010        1 0.378151261 768471.8 2636731
    011210        1 0.028776978 771393.8 2629001
    064810        1 0.428571429 771394.1 2650776
    009110        1 0.064220183 775332.6 2648531
    011410        1 0.148760331 778324.8 2633905
    065010        1 0.514851485 780480.9 2654874
    052410        1 0.173913043 780961.0 2637571
    064110        1 0.019417476 781001.5 2650994
    009310        1 0.037383178 783904.7 2641130
    010810        1 0.041237113 786200.6 2652417
    052610        1 0.150537634 788007.5 2654005

感兴趣的区域是从研究区域确定的,如下所示:

    xmin <- signif(min(wellcoords$x),4) - 1000
    xmax <- signif(max(wellcoords$x),4) +1000
    ymin <- signif(min(wellcoords$y),5) - 1000
    ymax <- signif(max(wellcoords$y),5) +1000
    xrange <- xmax-xmin
    yrange <- ymax-ymin
    gridint <- 500     # grid interval is set same for xint and yint

值分别为:754700、791500、26196000、2658600、36800、39000、500。

经过多次失败的试验 - 从包中获取 interp() 函数 - akima 来进行所需的插值。 感谢在“在不规则网格上绘制轮廓”下的回答

    fld<- with(df, interp(x=df$x, y=df$y, z=df$z, xo=xcoord, yo=ycoord, linear = FALSE, extrap = TRUE))

这不允许我根据需要指定 AOI 控件。 我尝试使用包 MBA,但仍致力于创建 xy.est 参数(网格网格)作为所需的输入。

如果生成了合适的'grid',ggplot2等显示功能就足够强大了。

是否有适当的“网格化”包或“步骤”。 提前致谢。

我认为您不需要使用akima以外的其他包(以及像ggplot2这样的图形包)。 您可以将 AOI 和“网格”的数量作为 interp 的参数xoyo 您可以通过interp2xyz(interp.obj)获取 xy.est 参数。

df <- "your example data set"
# I didn't know What wellcoords were, so I treated df as wellcoords. These values are different from what you said.
xmin <- signif(min(df$x),4) - 1000  # 756000
xmax <- signif(max(df$x),4) + 1000  # 789000
ymin <- signif(min(df$y),5) - 1000  # 2619900
ymax <- signif(max(df$y),5) + 1000  # 2655900
gridint <- 500

library(akima)
fld<- with(df, interp(x = x, y = y, z = z, linear = FALSE, extrap = TRUE,
                      xo=seq(xmin, xmax, length=gridint), 
                      yo=seq(ymin, ymax, length=gridint)))  # give AOI and number of 'grid'
# check whether the conditions are met.
length(fld$x); length(fld$y); length(fld$z); range(fld$x); range(fld$y)
  # 500, 500, 250000 (=500^2), 756000 789000, 2619900 2655900,   # all OK

contour(fld)   # Left graph (most basic graphic output)

fld2 <- as.data.frame(interp2xyz(fld))  # the xy.est parameter (data.frame)
library(ggplot2)
ggplot(fld2, aes(x=x, y=y, z=z)) + geom_contour()  # Right graph (simple example)

在此处输入图片说明

暂无
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