Интерполирование пути/кривой внутри R

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)

http://i.imgur.com/0tusA.png

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)

http://i.imgur.com/GVoES.png

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)

http://i.imgur.com/pqvTy.png

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)

http://i.imgur.com/aCFPG.png

Ответ 1

Как насчет регулярных сплайнов, используя тот же метод, который вы использовали для approx? Будет ли это работать над более крупными данными?

Spline graph

xy.int.sp <- as.data.frame(with(coords, list(x = spline(x)$y, 
                                             y = spline(y)$y)))

Ответ 2

Рассмотрим использование xspline или grid.xspline (первая для базовой графики, вторая для сетки):

plot(x,y, type='b', col='red')
xspline(x,y, shape=1)

enter image description here

Вы можете отрегулировать параметр формы, чтобы изменить кривую, этот пример просто отображает x сплайн, но вы также можете вернуть функцию набора xy-координат, которые вы планируете сами.