如何解决R中基于不规则间隔，不增加x y数据点的等高线或图像图
我要绘制n个值z的数据点，每个数据点由土壤横截面中的x和y位置组成。在每个数据点中，我都有单独的x和y值。我尝试寻找快速轮廓或图像绘图功能来绘制不规则间隔的数据点，但是失败了。最后，我提出了使用栅格插值的以下繁琐解决方案：
# Prepare interpolation raster grid
rx<- seq(0,19,0.005)
ry<- seq(0,3,0.005)
aa<- expand.grid(rx,ry)
check<- point.in.polygon(aa[,1],aa[,2],c(0,18.55,1.5,0),2.7,1.5),mode.checked=FALSE) # This is the spatial extent of the data
check<- check>0
grid<- aa[check,]
# This is the data I have,10006 points
n x y z
1 0.000 0 0.001113769
2 0.005 0 0.001125817
3 0.010 0 0.001137865
4 0.015 0 0.001149913
5 0.020 0 0.001161961
6 0.025 0 0.001174009
7 0.030 0 0.001186057
8 0.035 0 0.001198105
9 0.040 0 0.001210152
10 0.045 0 0.001222200
...
x<- as.matrix(pointsmat[,ncol=1)
y<- as.matrix(pointsmat[,3],ncol=1)
z<- as.matrix(tv[,193],ncol=1)
# Data is interpolated to the defined grid
intp<- interpp(x,y,z,xo=grid[,yo=grid[,extrap = F,linear=T)
# To plot the data I convert the data to raster data via a dataframe
data.df<-as.data.frame(cbind(intp$x,intp$y,intp$z))
colnames(data.df)<-c('x','y','z')
e <- extent(data.df[,1:2])
r <- raster(e,ncol=220,nrow=100,crs= NA)
r_new <- rasterize(data.df[,1:2],r,data.df[,fun=mean)
# Define a polygon to draw the outline of the plot
p1 <- rbind(c(0,c(19,2.7),c(18.55,3),c(1.5,1.5))
shpPolys <- SpatialPolygons( list(Polygons(list(Polygon(p1)),1)))
# Plot data
cuts=lseq(min(tv),max(tv),20) # define breaks for colorplot
cols <- blue2green2red(length(cuts))
windows(100,50)
plot(r_new,axes=F,box=FALSE,breaks=cuts,col=cols) # plot the raster data
axis(1,pos=0)
axis(2,pos=0,at=c(1,2,3))
contour(r_new,add=TRUE,ylim=c(0,xlim=c(0,16),maxpixels=100000) # add contour lines
lines(shpPolys,16)) # add the polygon border lines
导致： Output plot
但是，我可以想象存在更快，更漂亮的方法。我发现的函数和stackoverflow解决方案似乎无法（1）处理不增加的x和y数据（2）非xyz（矩阵或df）数据（3）绘制不规则间隔的数据点或（4）数据的平方范围。
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