问题陈述：

With ggquiver::geom_quiver()只要我们知道，我们就可以绘制向量场x, y, xend, and yend.

1. 我如何计算任意的这些参数RasterLayer海拔？
2. 如何确保这些箭头的大小指示该特定向量的斜率，以便箭头显示与该位置处的梯度成比例的不同长度（例如，下面的第一张图）？

背景：

# ggquiver example

library(tidyverse)
library(ggquiver)
expand.grid(x=seq(0,pi,pi/12), y=seq(0,pi,pi/12)) %>%
  ggplot(aes(x=x,y=y,u=cos(x),v=sin(y))) +
  geom_quiver()

相关方法使用rasterVis::vectorplot，这依赖于raster::terrain（假设场单位 == CRS 单位）计算并绘制矢量场。源代码在这里 https://github.com/oscarperpinan/rastervis/blob/master/R/vectorplot.R.

library(raster)
library(rasterVis)
r <- getData('alt', country='FRA', mask=TRUE)
r <- aggregate(r, 20)
vectorplot(r, par.settings=RdBuTheme())

结论：

为了审查，我想采取任意rasterLayer的高程，将其转换为data.frame，计算x, y, xmax, and ymax高程矢量场的分量，用于调整箭头的大小，以便它们显示该点的相对坡度（如上面的图 1 和图 2 所示），并用ggquiver。就像是：

names(r) <- "z"
rd <- as.data.frame(r, xy=TRUE)

# calculate x, y, xend, yend for gradient vectors, add to rd, then plot

ggplot(rd) + 
  geom_raster(aes(x, y, fill = z)) + 
  geom_quiver(aes(x, y, xend, yend))

实际上，您要求的是转换 2D标量场 https://en.wikipedia.org/wiki/Scalar_field into a 矢量场 https://en.wikipedia.org/wiki/Vector_field。有几种不同的方法可以做到这一点。

光栅包包含函数terrain，这会创建新的栅格图层，该图层将为您提供每个点处所需矢量的角度（即aspect）及其大小（slope）。我们可以使用一点三角学将它们转换为南北和东西向基本向量ggquiver并将它们添加到我们的原始栅格中，然后将整个数据框转换为数据框。*

terrain_raster <- terrain(r, opt = c('slope', 'aspect'))
r$u <- terrain_raster$slope[] * sin(terrain_raster$aspect[])
r$v <- terr$slope[] * cos(terr$aspect[])
rd <- as.data.frame(r, xy = TRUE)

然而，在大多数情况下，这不会产生好的情节。如果您不首先聚合栅格，则图像上的每个像素都会有一个渐变，这将无法很好地绘制。另一方面，如果你do聚合后，您将拥有一个不错的矢量场，但您的栅格将看起来“块状”。因此，为绘图使用单个数据框可能不是最好的方法。

以下函数将获取一个栅格并用叠加的矢量场绘制它。您可以在不影响栅格的情况下调整矢量场的聚合程度，并且可以为栅格指定任意颜色矢量。

raster2quiver <- function(rast, aggregate = 50, colours = terrain.colors(6))
{
  names(rast) <- "z"
  quiv <- aggregate(rast, aggregate)
  terr <- terrain(quiv, opt = c('slope', 'aspect'))
  quiv$u <- terr$slope[] * sin(terr$aspect[])
  quiv$v <- terr$slope[] * cos(terr$aspect[])
  quiv_df <- as.data.frame(quiv, xy = TRUE)
  rast_df <- as.data.frame(rast, xy = TRUE)

  print(ggplot(mapping = aes(x = x, y = y, fill = z)) + 
          geom_raster(data = rast_df, na.rm = TRUE) + 
          geom_quiver(data = quiv_df, aes(u = u, v = v), vecsize = 1.5) +
          scale_fill_gradientn(colours = colours, na.value = "transparent") +
          theme_bw())

  return(quiv_df)
}

因此，在您的法国示例中尝试一下，在首先定义类似的调色板之后，我们得到

pal <- c("#B2182B", "#E68469", "#D9E9F1", "#ACD2E5", "#539DC8", "#3C8ABE", "#2E78B5")

raster2quiver(getData('alt', country = 'FRA', mask = TRUE), colours = pal)

现在要证明它可以在随意的栅格（假设它已指定投影）让我们在该图像上测试它（转换为栅格）。这次，我们的分辨率较低，因此我们选择较小的合计值。我们还将为最低值选择透明颜色，以提供更好的绘图：

rast <- raster::raster("https://i.stack.imgur.com/tXUXO.png")

# Add a fake arbitrary projection otherwise "terrain()" doesn't work:
projection(rast) <- "+proj=lcc +lat_1=48 +lat_2=33 +lon_0=-100 +ellps=WGS84"

raster2quiver(rast, aggregate = 20, colours = c("#FFFFFF00", "red"))

* _{I should point out that geom_quiver's mapping aesthetic takes arguments called u and v, which represent the basis vectors pointing North and East. The ggquiver package converts them to xend and yend values using stat_quiver. If you prefer to use xend and yend values you could just use geom_segment to plot your vector field, but this makes it more complex to control the appearance of the arrows. Hence, this solution will find the magnitude of the u and v values instead.}