R Base环境下绘制0值为白色的连续调色板栅格图的实现方法

方法1：基于raster包原生plot函数实现 #

核心逻辑是按照实际值域中负区间和正区间的占比分配色阶，确保0值固定对应白色，完全不受正负值范围不对称的影响：

# 承接你的测试代码，先计算栅格极值
min_val <- cellStats(r, "min")
max_val <- cellStats(r, "max")

# 定义色阶总数量，数值越大渐变越平滑
n_color <- 200
# 计算0值在整个值域区间的位置占比
zero_ratio <- (0 - min_val) / (max_val - min_val)

# 分别生成红→白、白→蓝的渐变序列
pal_neg <- colorRampPalette(c("red", "white"))(round(n_color * zero_ratio))
pal_pos <- colorRampPalette(c("white", "blue"))(round(n_color * (1 - zero_ratio)))
# 合并去重，避免白色重复出现
custom_pal <- unique(c(pal_neg, pal_pos))

# 绘图时调用自定义调色板
plot(r, col = custom_pal)

方法2：基于ggplot2实现（可调性更强） #

直接用scale_fill_gradient2内置的三向渐变功能，指定midpoint = 0即可自动适配不对称的数值分布，不需要手动计算色阶比例：

library(ggplot2)

# 将栅格转换为ggplot可用的数据框格式
r_df <- as.data.frame(r, xy = TRUE)
colnames(r_df)[3] <- "value"

ggplot() +
  geom_raster(data = r_df, aes(x = x, y = y, fill = value)) +
  # 直接指定三向渐变的锚点值和对应颜色
  scale_fill_gradient2(
    low = "red",
    mid = "white",
    high = "blue",
    midpoint = 0
  ) +
  labs(x = "", y = "", fill = "数值") +
  theme_minimal()

两种方法都可完美适配你给出的非对称测试数据（最小值-2000、最大值499），0值始终对应白色。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mauricio Abel Herrera Díaz