plotGoogleMaps基于GoogleMaps API，让非web编程专家也能创建地图mashup，但JavaScript、XML、Ajax、XHTML的基本知识还是需要的。
借助plotGoogleMaps，只需要一个R命令就可以在Google提供的基础地图上添加元素和附加功能。
plotGoogleMaps V2.0的使用示例
——A plotGoogleMaps tutorial，by Milan Kilibarda
安装：
install.packages('plotGoogleMaps')
载入包
library(plotGoogleMaps)
R还会自动载入一些plotGoogleMaps运行依赖的包。
绘制空间点
以默兹（meuse）数据集为例，绘制SpatialPointsDataFrame对象。meuse是1990年收集的关于默兹河（the river Meuse）流域的表土重金属浓度、位置、与河流的距离等数据。
#数据准备
#点数据
data(meuse)
coordinates(meuse)<-~x+y #转换为 SPDF
proj4string(meuse)<-CRS('+init=epsg:28992')
#添加坐标参照系统
#创建点数据的网络地图
m<-plotGoogleMaps(meuse,filename='myMap1.htm')
第一幅创建的地图命名为myMap1.htm，所有位置数据点已经绘制在地图上，而属性数据也可以通过移动鼠标来浏览。
在这个示例中，绘制的参数是锌（zinc），位置图标被锌的标签取代。改变基图，设定图层名称，定义绘制参数。
# zinc labels
ic=iconlabels(meuse$zinc, height=12)
m<-plotGoogleMaps(meuse,zcol='zinc',filename='myMap_z2.htm',
iconMarker=ic, mapTypeId='ROADMAP',layerName = 'MEUSE POINTS')
采样锌浓度可以用比例符号绘制，颜色与实测浓度关联。最大的半径对应最大的浓度。
m<-bubbleGoogleMaps(meuse,zcol='zinc',max.radius = 80,filename='myMap3.htm')
# 移除轮廓
m<-bubbleGoogleMaps(meuse,zcol='zinc',max.radius = 80,
filename='myMap3.htm',strokeOpacity=0)
segmentGoogleMaps()函数提供多元映射功能，可以创建饼图，或更确切地称为“分段圆”。在这个例子，饼图用于表示meuse样本的重金属浓度。
# colPalette defines colors for plot
m<-segmentGoogleMaps(meuse, zcol=c('zinc','dist.m'),
mapTypeId='ROADMAP', filename='myMap4.htm',
colPalette=c('#E41A1C','#377EB8'), strokeColor='black')
ellipseGoogleMaps()函数提供位置不确定性绘制功能。ellipseGoogleMaps()绘制坐标计算的标准误差，以误差椭圆描述二维位置的不确定性。
这个示例展示大地测量网络设计的结果。
# Results of least square
ell<- data.frame(E=c(7456263,7456489,7456305,7457415,7457688),
N=c(4954146 ,4952978, 4952695, 4953038, 4952943),
Name=c('30T', '31T', '3N', '40T', '41T'),
A=c(2.960863 ,4.559694, 7.100088, 2.041084 ,3.375919),
B=c(2.351917, 2.109060, 2.293085, 1.072506, 2.382449),
teta=c(28.35242, 41.04491, 38.47216, 344.73686, 27.53695))
coordinates(ell) <- ~E+N
proj4string(ell) <- CRS("+proj=tmerc +lat_0=0 +lon_0=21 +k=0.9999
+x_0=7500000 +y_0=0 +ellps=bessel
+towgs84=574.027,170.175,401.545,4.88786,-0.66524,-
13.24673,0.99999311067 +units=m")
# fillOpacity 100 %
m<-ellipseGoogleMaps( ell,filename="Ellipse.htm",zcol=2:4,
mapTypeId='ROADMAP',fillOpacity=1,strokeOpacity=0)
绘制空间线
plotGoogleMaps提供空间线的绘制功能，与空间点的绘制相似。在这个示例中，线条使用默认颜色，而线条大小（粗细）与线属性相关。这里空间线用于表示与默兹河的距离。
参数strokeWeight定义了线条大小，由线属性level（与默兹河的距离）决定。
# Line data
data(meuse.grid)
coordinates(meuse.grid)<-c('x','y')
meuse.grid<-as(meuse.grid,'SpatialPixelsDataFrame')
im<-as.image.SpatialGridDataFrame(meuse.grid['dist'])
cl<-ContourLines2SLDF(contourLines(im))
proj4string(cl) <- CRS('+init=epsg:28992')
mapMeuseCl<- plotGoogleMaps(cl,zcol='level',strokeWeight=1:9 ,
filename='myMap5.htm',mapTypeId='ROADMAP')
绘制空间多边形
绘制空间多边形需要用到maptools包提供的图形文件（shapefile）。数据是美国北卡罗来纳州100个县的婴儿出生与死亡数字，1974年7月1日至1978年6月30日，以及1979年7月1日至1984年6月30日。
RColorBrewer包用于颜色编码。
这个示例绘制数据nc，从RColorBrewer包获取多边形的色彩设计，白色边是每个县的边界。
nc <- readShapeSpatial( system.file("shapes/sids.shp",package="maptools")[1],
proj4string=CRS("+proj=longlat +datum=NAD27"))
library(RColorBrewer)
m<-plotGoogleMaps(nc,zcol="NWBIR74",filename='MyMap6.htm',
mapTypeId='TERRAIN',colPalette= brewer.pal(7,"Reds"),
strokeColor="white")
绘制空间像素
这个是SpatialPixelsDataFrame绘制的示例。
data(meuse.grid)
coordinates(meuse.grid)<-c('x','y')
meuse.grid<-as(meuse.grid,'SpatialPixelsDataFrame')
proj4string(meuse.grid) <- CRS('+init=epsg:28992')
m=plotGoogleMaps(meuse.grid,zcol='dist',
at=seq(0,0.9,0.1),colPalette= brewer.pal(9,"Reds"))  绘制多个图层
多个图层叠加起来可以让地图更具可读性。 plotGoogleMaps()函数可以由多个图层创建map mashup。函数要包含参数add=TRUE。接下来的绘制要包含前面由plotGoogleMaps包创建的地图的名称，赋值给参数previousMap。
m1<- plotGoogleMaps(cl,zcol='level',
strokeWeight=1:9 ,
colPalette='grey',
add=TRUE)
m2<-bubbleGoogleMaps(meuse,zcol='zinc',
colPalette= brewer.pal(5,"Accent"),
max.radius = 80,
previousMap= m1,
filename='comb.html')
提示：这里的示例默认为是连续的，因而数据导入、数据格式转换都已包含在前面的示例中。
转自 http://www.civn.cn/p/13137.html
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发表于 2013-6-5 15:00:59
