Внутри R, я хочу интерполировать произвольный путь с постоянным расстоянием между интерполированными точками.
Тестируемые данные выглядят так:
require("rgdal", quietly = TRUE)
require("ggplot2", quietly = TRUE)
r <- readOGR(".", "line", verbose = FALSE)
coords <- as.data.frame([email protected][[1]]@Lines[[1]]@coords)
names(coords) <- c("x", "y")
print(coords)
x y
-0.44409 0.551159
-1.06217 0.563326
-1.09867 0.310255
-1.09623 -0.273754
-0.67283 -0.392990
-0.03772 -0.273754
0.63633 -0.015817
0.86506 0.473291
1.31037 0.998899
1.43934 0.933198
1.46854 0.461124
1.39311 0.006083
1.40284 -0.278621
1.54397 -0.271321
p.orig <- ggplot(coords, aes(x = x, y = y)) + geom_path(colour = "red") +
geom_point(colour = "yellow")
print(p.orig)
Я пробовал разные методы, ни одна из них не была действительно удовлетворительной:
-
aspline(akima-package) -
approx -
bezierCurve - с пакетом
tourr-пакет, с которым я не мог начать работу
aspline
aspline из akima-пакета делает некоторые странные вещи при работе с произвольными путями:
plotInt <- function(coords) print(p.orig + geom_path(aes(x = x, y = y),
data = coords) + geom_point(aes(x = x, y = y), data = coords))
N <- 50 # 50 points to interpolate
require("akima", quietly = TRUE)
xy.int.ak <- as.data.frame(with(coords, aspline(x = x, y = y, n = N)))
plotInt(xy.int.ak)
approx
xy.int.ax <- as.data.frame(with(coords, list(x = approx(x, n = N)$y,
y = approx(y, n = N)$y)))
plotInt(xy.int.ax)
На первый взгляд, approx выглядит довольно хорошо; однако, тестирование его реальными данными дает мне
проблемы с расстояниями между интерполированными точками. Также приятной была бы гладкая кубическая интерполяция.
bezier
Другой подход - использовать bezier-curves; Я использовал следующее
реализация
source("bez.R")
xy.int.bz <- as.data.frame(with(coords, bezierCurve(x, y, N)))
plotInt(xy.int.bz)
