如何在R中限制stat_density_2d分析范围至底层JPEG中的多边形？

1. 给图片和多边形建立统一坐标系 #

因为你的JPEG无关联坐标，首先要给图片、多边形、分析数据建立一致的坐标体系：

• 用ggplot2的annotation_custom()导入图片，手动设定x、y轴的范围（比如x取0-100，y取0-100，根据图片比例调整）。
• 手动标记多边形顶点坐标：可以借助图片编辑工具（如GIMP）标记顶点相对位置，转换成你设定的坐标系数值。

2. 对齐数据集到目标坐标系 #

把你的分析数据集的x、y值，通过缩放、平移转换到和图片、多边形一致的坐标系中，确保数据点的分布和图片上的视觉位置匹配。

3. 约束密度估计在多边形内（核心步骤） #

要让密度分析仅针对多边形内的区域，而非全局计算后裁剪，可按以下两种方式实现：

方式一：用ks包做受限区域核密度估计 #

这个包支持在自定义多边形内计算密度，结果更精准：

library(sf)
library(ks)
library(ggplot2)
library(magick)

# 1. 构建多边形空间对象
poly_coords <- data.frame(x = c(20, 80, 80, 20), y = c(20, 20, 80, 80)) # 替换成你的多边形顶点
poly_sf <- st_polygon(list(as.matrix(poly_coords))) %>% st_sfc() %>% st_sf()

# 2. 筛选多边形内的数据点
data_sf <- st_as_sf(your_dataset, coords = c("x", "y")) # your_dataset是你的分析数据
data_in_poly <- st_filter(data_sf, poly_sf)
coords_in_poly <- st_coordinates(data_in_poly)

# 3. 在多边形内计算密度
poly_kde <- kde(x = coords_in_poly, H = Hpi(coords_in_poly), 
                bbox = st_bbox(poly_sf), cont = c(50, 95))
kde_df <- data.frame(poly_kde$eval.points[[1]], poly_kde$eval.points[[2]], density = poly_kde$estimate)

# 4. 绘图叠加
ggplot() +
  annotation_custom(grid::rasterGrob(image_read("your_image.jpg")), 
                    xmin = 0, xmax = 100, ymin = 0, ymax = 100) +
  geom_sf(data = poly_sf, fill = NA, color = "red") +
  geom_contour(data = kde_df, aes(x = X1, y = X2, z = density), color = "blue") +
  coord_sf(xlim = c(0,100), ylim = c(0,100))

方式二：用ggplot原生函数结合数据筛选 #

如果不想额外安装包，可先筛选多边形内的数据，再做密度估计：

library(ggplot2)
library(sf)
library(magick)

# 1. 筛选多边形内的数据点
poly_coords <- data.frame(x = c(20, 80, 80, 20), y = c(20, 20, 80, 80))
poly_sf <- st_polygon(list(as.matrix(poly_coords))) %>% st_sfc() %>% st_sf()
data_in_poly <- st_filter(st_as_sf(your_dataset, coords = c("x", "y")), poly_sf) %>% 
  st_drop_geometry()

# 2. 绘图，用多边形做蒙版限制显示
ggplot() +
  annotation_custom(grid::rasterGrob(image_read("your_image.jpg")), 
                    xmin = 0, xmax = 100, ymin = 0, ymax = 100) +
  geom_polygon(data = poly_coords, aes(x = x, y = y), fill = NA, color = "red") +
  stat_density_2d(data = data_in_poly, aes(x = x, y = y, color = stat(level)), 
                  geom = "contour", na.rm = TRUE) +
  coord_cartesian(xlim = range(poly_coords$x), ylim = range(poly_coords$y))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user20601386