如何用ggplot2+geom_spatraster实现栅格颜色面板分层截断？

可以通过scale_fill_gradientn()结合values参数实现多区间颜色映射，无需修改原始栅格数据。以下是具体步骤和示例代码：

步骤1：计算关键统计量 #

先用terra工具计算栅格的最小值、99分位数和最大值：

library(ggplot2)
library(terra)
library(scales)

# 创建示例栅格（替换为你的实际栅格）
r <- rast(nrow=100, ncol=100)
values(r) <- rnorm(10000, mean=50, sd=20)

# 定义区间参数
low.val <- 10  # 自定义低区间截断值
zmin <- global(r, "min", na.rm=TRUE)[[1]]
q99 <- global(r, function(x) quantile(x, 0.99, na.rm=TRUE))[[1]]
zmax <- global(r, "max", na.rm=TRUE)[[1]]

步骤2：转换栅格为数据框 #

ggplot需要数据框格式的输入：

r_df <- as.data.frame(r, xy=TRUE)
colnames(r_df)[3] <- "value"  # 重命名数值列方便调用

步骤3：ggplot绘图并设置颜色映射 #

核心是用scale_fill_gradientn()的values参数指定颜色对应的数值断点，实现区间颜色分割：

ggplot(r_df, aes(x=x, y=y, fill=value)) +
  geom_raster() +
  scale_fill_gradientn(
    # 定义三个区间的颜色：低区间纯色、中间连续色板、高区间纯色
    colors = c("#2c7fb8", viridis::viridis(100), "#d95f02"),
    # 将数值区间转换为0-1范围，对应颜色的位置
    values = rescale(c(low.val, zmin, q99, zmax)),
    # 设置颜色映射的数值范围
    limits = c(low.val, zmax),
    # 处理超出limits的值（确保所有值都被正确映射）
    oob = squish,
    # 设置图例断点和标签
    breaks = c(low.val, zmin, q99, zmax),
    labels = c(
      paste0("低区间\n(", low.val, " - ", round(zmin,1), ")"),
      paste0("中间区间\n(", round(zmin,1), " - ", round(q99,1), ")"),
      paste0("高区间\n(", round(q99,1), " - ", round(zmax,1), ")")
    ),
    # 自定义图例样式
    guide = guide_colorbar(
      title = "数值区间",
      frame.colour = "black",
      ticks = FALSE
    )
  ) +
  coord_equal() +
  theme_minimal()

关键参数解释 #

• colors：按顺序指定低区间纯色、中间过渡色板、高区间纯色。中间色板可以用任意连续色板（如viridis、RColorBrewer生成的颜色）。
• values：通过rescale()将数值断点转换为0-1的比例，告诉ggplot每个颜色对应的数值位置，从而实现区间分割。
• oob = squish：确保任何超出limits范围的值都被映射到边界颜色（如果数据中有超出low.val或zmax的情况，这一步会生效）。
• 无需重分类数据：整个过程仅通过颜色映射逻辑实现区间渲染，原始栅格数据保持不变。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Francis van Oordt