根据Lat/Lon矩阵或R中多个多边形的50%轮廓内计算面积

我想从核密度（kde2d）的不同轮廓线内的多个多边形中找到总面积。 这是内核密度和50%等高线的图像。如何计算50%等高线内的面积

我还创建了一个lat-lon坐标矩阵，表示这条50%等高线内的点。使用这些点计算总面积会更容易吗

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如有任何建议，将不胜感激

在笛卡尔坐标系中获得坐标，并使用这些坐标进行内核平滑后，可以使用

轮廓线

函数获取直线的坐标，然后使用

splancs

包中的

areapl

函数计算每个简单环的面积

例如，使用

帮助（kde2d）

中的示例：

现在

C8

是长度为3的列表。我们需要对以下各项应用

areapl

函数：

> sapply(C8,function(ring){areapl(cbind(ring$x,ring$y))})
[1] 14.65282 12.27329 14.75005

我们显然可以总结：

> sum(sapply(C8,function(ring){areapl(cbind(ring$x,ring$y))}))
[1] 41.67617

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现在，只有当坐标是笛卡尔坐标，并且等高线是完整的循环时，这才有意义。如果0.008轮廓靠近边缘，那么轮廓可能会被剪裁到边界框中，然后会发生不好的事情。至少检查每个环的最后一点是否与第一点相同。

您是否在lat long坐标上进行kde？因为这可能是错误的。1度的lat不是1度的long，因此您的循环内核不是真正的循环内核。转换为笛卡尔坐标系（可能是UTM分区），然后重试。由于坐标和面积的计算很容易，所以最后你会得到米。为了强调坐标系的问题，在你的纬度，就在南极半岛附近，64度纬度线的周长是赤道周长的0.43倍，因此经度是纬度的2.28倍。所以你的内核密度是由一个2.28:1的偏心椭圆来估计的。转换为类似epsg:32720的格式，然后重试！（请参阅sp和rgdal软件包中的spTransform）@Spacedman，感谢您的关注！结果表明，果仁几乎完全相同。

> sapply(C8,function(ring){areapl(cbind(ring$x,ring$y))})
[1] 14.65282 12.27329 14.75005

> sum(sapply(C8,function(ring){areapl(cbind(ring$x,ring$y))}))
[1] 41.67617