Нелинейное распределение цветов по диапазону значений в geom_raster

Я столкнулся со следующей проблемой: несколько экстремальных значений доминируют над цветами в моем графике geom_raster. Пример, вероятно, более ясен (обратите внимание, что этот пример работает только с последней версией ggplot2, я использую 0.9.2.1):

library(ggplot2)
library(reshape)
theme_set(theme_bw())

m_small_sd = melt(matrix(rnorm(10000), 100, 100))
m_big_sd = melt(matrix(rnorm(100, sd = 10), 10, 10))
new_xy = m_small_sd[sample(nrow(m_small_sd), nrow(m_big_sd)), c("X1","X2")]
m_big_sd[c("X1","X2")] = new_xy
m = data.frame(rbind(m_small_sd, m_big_sd))
names(m) = c("x", "y", "fill")

ggplot(m, aes_auto(m)) + geom_raster() + scale_fill_gradient2()

Сейчас я решаю это, устанавливая значения над определенным квантилем, равным этому квантилю:

qn = quantile(m$fill, c(0.01, 0.99), na.rm = TRUE)
m = within(m, { fill = ifelse(fill < qn[1], qn[1], fill)
                fill = ifelse(fill > qn[2], qn[2], fill)})

Это не похоже на оптимальное решение. То, что я хотел бы сделать, это иметь нелинейное отображение цветов в диапазон значений, т.е. Больше цветов, присутствующих в области, с большим количеством наблюдений. В spplot я мог бы использовать classIntervals из пакета classInt для вычисления соответствующих границ класса:

library(sp)
library(classInt)
gridded(m) = ~x+y
col = c("#EDF8B1", "#C7E9B4", "#7FCDBB", "#41B6C4", 
        "#1D91C0", "#225EA8", "#0C2C84", "#5A005A")
at = classIntervals(m$fill, n = length(col) + 1)$brks
spplot(m, at = at, col.regions = col)

Насколько мне известно, невозможно скопировать это сопоставление цветов в интервалы классов, как я могу, в spplot. Я мог бы преобразовать ось fill, но поскольку в переменной fill есть отрицательные значения, которые не будут работать.

Итак, мой вопрос: есть ли какие-либо решения этой проблемы, используя ggplot2?

Ответ 1