我想使用 R 中的 leaflet 包绘制一些空间数据，但是生成的光栅图像与参考网格相比似乎发生了偏移。我怀疑地图投影问题，但我不是该主题的专家，因此任何帮助将不胜感激。
这是绘制地图的最小代码：
library(leaflet)
library(sp)
library(raster)
set.seed(111)
# create dummy data -rectangular grid with random values
m = 10
n = 10
x = seq(45,48,length.out = m)
y = seq(15,18,length.out = n)
X = matrix(rep(x, each = n), nrow = n)
Y = matrix(rep(y, m), nrow = n)
# collector dataframe
points = data.frame(value = rnorm(n*m), lng = c(Y), lat = c(X))
## create raster grid
s = SpatialPixelsDataFrame(points[,c('lng', 'lat')], data = points)
# set WGS84 projection
crs(s) = sp::CRS("+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs")
r = raster(s)
# add coloring
pal = colorNumeric(c("#0C2C84", "#f7f7f7", "#F98009"), points$value,
na.color = "transparent")
## plot map
leaflet() %>% addProviderTiles("CartoDB.Positron") %>%
addRasterImage(r, colors = pal, opacity = 0.6)
This produces this map, which is ok at first sight:
如果在此地图上添加网格：
## grid
dx = diff(x)[1]/2
dy = diff(y)[1]/2
rect_lng = sapply(points$lng, function(t) c(t-dx, t+dx))
rect_lat = sapply(points$lat, function(t) c(t-dy, t+dy))
leaflet() %>% addProviderTiles("CartoDB.Positron") %>%
addRectangles(
lng1=rect_lng[1,], lat1=rect_lat[1,],
lng2=rect_lng[2,], lat2=rect_lat[2,],
fillColor = "transparent",
weight = 1
) %>%
addRasterImage(r, colors = pal, opacity = 0.6)
地图看起来像这样：
Here we can see that the grids are not matching.
这种不匹配的原因是什么？怎么可能消除呢？我尝试了各种预测，但没有成功。唯一有效的就是使用addRectangle代替addRasterImage，但这需要更多的计算并减慢进程，因此我想避免。请注意，在上面的示例中addRectangle仅用于参考，在最终代码中我不想使用它。
对于具有更多单元格（网格）的地图，不匹配非常大，可能大于单个单元格的大小。
预先感谢您的任何帮助。
EDIT
该问题可能与椭球体和球体投影之间的投影问题有关，请参阅最后一个问题here http://proj.maptools.org/faq.html:
要在球体上的 WGS84 和墨卡托之间进行转换，将会有 Y 墨卡托坐标发生重大变化。这是因为 在内部，cs2cs 必须调整纬度/经度坐标 位于球体上到位于 WGS84 基准上，该基准具有相当大的 不同形状的椭球体。
但是，我无法使用推荐的“技巧”解决问题：+nadgrids=@null.
传单 R 包的作者在这里。在我看来，当源栅格的像素相对于屏幕上渲染的像素数而言非常少时，我编写的栅格层渲染器开始漂移。您可以通过对栅格进行以下修改来看到这一点：
r1 <- r
nrow(r1) <- 600
ncol(r1) <- 600
r <- resample(r, r1, method = "ngb")
我会看看是否可以改进渲染方面的问题，但与此同时，像这样的重新采样可能是最简单的解决方法，尽管不可否认它很不优雅。