如何将R语言ks包生成的KDE家域列表对象转为可绘图对象？

我有一个名为data的示例数据集，坐标如下（投影坐标系为CRS 5321）：

longitude latitude
    430547.6  7208993
    404139.3  7212760
    411915.5  7232663
    430181.8  7239410
    431756.6  7245202
    436880.9  7267675
    453830.3  7216400
    465987.5  7210260
    473772.0  7180114
    478228.2  7182945

我尝试用R语言的ks包计算95% KDE家域，代码如下：

library(ks)
h1 <- Hpi(data, pilot = "samse", binned = T)
home.range <- kde(data, H = h1)

运行后得到一个列表类型的对象，我希望绘制该家域，但当前对象类型无法直接绘图，请问如何将其转换为可绘图对象（例如带x-y坐标的矩阵）？

方法1：提取95%家域的轮廓坐标 #

ks包的kde对象包含密度估计的网格信息，可通过contourLines()提取指定置信水平的轮廓线，直接得到可绘图的坐标点：

# 提取95%置信水平对应的等高线（取密度值的5%分位数作为阈值）
cl <- contourLines(x = home.range$eval.points[[1]], 
                   y = home.range$eval.points[[2]], 
                   z = home.range$estimate, 
                   levels = quantile(home.range$estimate, 0.05))

# 将轮廓线转换为数据框格式
cl_df <- do.call(rbind, lapply(cl, function(x) data.frame(long = x$x, lat = x$y)))

转换后的cl_df可直接用基础绘图或ggplot2绘制：

# 基础绘图：绘制家域边界+原始点
plot(cl_df$long, cl_df$lat, type = "l", main = "95% KDE家域")
points(data, col = "red", pch = 16)

# ggplot2绘图：填充家域区域+原始点
library(ggplot2)
ggplot() +
  geom_polygon(data = cl_df, aes(x = long, y = lat), fill = "lightblue", alpha = 0.5) +
  geom_point(data = data, aes(x = longitude, y = latitude), color = "red") +
  theme_bw()

方法2：将KDE密度网格转换为数据框（适合热力图） #

如果需要绘制密度热力图，可把kde对象的网格数据转换为长格式数据框：

# 生成包含所有网格坐标和对应密度值的数据框
grid_df <- expand.grid(long = home.range$eval.points[[1]], 
                       lat = home.range$eval.points[[2]])
grid_df$density <- as.vector(home.range$estimate)

# 可选：筛选95%家域范围内的网格点
grid_df_95 <- grid_df[grid_df$density >= quantile(home.range$estimate, 0.05), ]

之后用ggplot2绘制热力图：

ggplot(grid_df, aes(x = long, y = lat, fill = density)) +
  geom_raster() +
  geom_contour(aes(z = density), breaks = quantile(home.range$estimate, 0.05), color = "red") +
  geom_point(data = data, aes(x = longitude, y = latitude), color = "white", size = 2) +
  scale_fill_viridis_c() +
  theme_bw()

方法3：直接使用ks包自带绘图函数 #

ks包本身提供了plot.kde()方法，可直接绘制kde对象，无需手动转换：

# 直接绘制KDE密度图，添加95%等高线
plot(home.range, cont = c(95), col = "lightblue")
# 叠加原始数据点
points(data, col = "red", pch = 16)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cam