如何平均GGR图中核密度估计的两个热图

我试图对内核密度估计的多个热图求平均值，以创建一个热图。目标是获取调查中遇到的动物的位置，并使用核密度估计值创建热图。在程序R中，使用带有底图的ggplot2中的stat_density2d函数可以轻松实现这一点。但是，有时会进行重复调查（对同一地区进行两次或三次调查）。在本例中，我希望为每个重复调查创建一个热图，然后对两个（或三个）热图进行平均，以创建一个平均密度图

是否有一种方法可以平均两个热图，而不是平均两个数据集中的点，然后从平均点创建热图

下面是一些示例代码，表示我正在处理的数据。有两次重复调查的地点，以及两次重复的热图。我想平均这两个热图来创建一个热图。而不是平均点，我想平均热图本身

#Replicate 1
x1 <- runif(50, min=1, max=4)
y1 <- runif(50, min=7, max=9)

#Replicate 2
x2 <- runif(40, min=4, max=7)
y2 <- runif(40, min=2, max=5)

#Plot heat map of both replicates
 ggplot() +
   xlim(0, 10) +
   ylim(0, 10) + 
   stat_density2d(aes(x = x1, y = y1, 
                      fill = ..level.., alpha = ..level..), 
                  bins = 7, geom = "polygon") + 
   scale_alpha(guide = FALSE) +
   stat_density2d(aes(x = x2, y = y2,
                      fill = ..level.., alpha = ..level..),
                  bins = 7, geom = "polygon")

#复制1
x1是否有理由不能将数据合并到一个数据集中？我想你“应该”如何将它们结合起来更像是一个统计问题，这对你来说可能更好。我不知道你如何定义取两个热图的平均值。您希望生成的绘图具有什么样的解释？这里没有适合堆栈溢出的特定编程问题。谢谢@MrFlick。我同意这可能是一个统计问题，而不是一个简单的编程问题。我知道，在ArcGIS中，一旦为每个复制创建了光栅化的内核密度估计曲面（也称为热图），您就可以使用地图代数工具将每个曲面平均起来，以创建平均热图。我希望有人知道在R程序中执行类似方法所需的编程。