usa proj4 para especificar a projeção de Robinson com os pacotes R ggmap e ggplot2?

Quero projetar este mapa na projeção de robinson:

library(ggmap)
world <- map_data("world")
ggplot() + geom_path(data = world, 
                              aes(long, lat, group = group))

E gostaria de mudar a projeção para "Robinson" (seguindo os conselhos da resposta à minha pergunta anterior: Que projeção o mapa da região climática global da Wikipedia usa?

Foi difícil encontrar uma implementação padrão dessa projeção. Trabalhei o seguinte para usar a proj4biblioteca:

library(proj4)
robinson <- project(cbind(world$long, world$lat), 
                    proj = "+proj=robin +lon_0=0 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs")

Eu tentei várias abordagens, incluindo:

# using ggmap::get.map()
get_map("world", projection = mapprojection(robinson))
# using ggplot2::coord_map
coord_map(projection = robinson)
# and sp::coordinates:
library(sp)
coordinates(world) <- ~ lat + long
gridded(world) <- TRUE # returns error
proj4string(world) <- CRS(robinson)

mas nada disso funciona. É um erro de digitação ou falta algo fundamental sobre esse método?

Pode ser complicado manipular Robinson a partir do ggplot2.

A solução AFAIK ggplot2 coord_map que você explorou usará as informações da projeção conforme definidas no pacote mapproject . Existem poucos disponíveis lá, mas infelizmente Robinson não é um deles e não tenho certeza se você pode adicionar o seu.

Além disso - os worlddados que você está usando (do pacote ggmap eu presumo) já são uma classe de quadro de dados. Portanto, você não poderá reprojetá-lo facilmente (?).

Minha sugestão seria começar do zero usando o arquivo shape e manipular dados geográficos antes de passá-los para o ggplot2. Minha solução superficial usando dados do Natural Earth seguiria estas etapas:

library(ggplot2)
library(grid)

# get data
download.file(url="http://www.naturalearthdata.com/http//www.naturalearthdata.com/download/110m/cultural/ne_110m_admin_0_countries.zip", "ne_110m_admin_0_countries.zip", "auto")
unzip("ne_110m_admin_0_countries.zip")
file.remove("ne_110m_admin_0_countries.zip")

# read shape file using rgdal library
library(rgdal)
ogrInfo(".", "ne_110m_admin_0_countries")
world <- readOGR(".", "ne_110m_admin_0_countries")
summary(world)  
plot(world, col = "grey")  

readOGR usa informações sobre a projeção do arquivo prj e o resumo agora me diz agora que o mundo está agora

Object of class SpatialPolygonsDataFrame
Coordinates:
   min       max
x -180 180.00000
y  -90  83.64513
Is projected: FALSE 
proj4string :
[+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0]

E fica assim:

Vamos nos transformar em Robinson:

worldRobinson <- spTransform(world, CRS("+proj=robin +lon_0=0 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs"))
summary(worldRobinson)  
plot(worldRobinson, col = "grey")  

O resumo é agora:

Object of class SpatialPolygonsDataFrame
Coordinates:
        min      max
x -16810131 16810131
y  -8625154  8343004
Is projected: TRUE 
proj4string :
[+proj=robin +lon_0=0 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs +towgs84=0,0,0]

E parece que:

A partir daqui, você poderá continuar com o ggplot (pode ser necessário usar fortificação).

Agora você pode fazer isso diretamente com o ggaltpacote:

library(ggplot2)
library(ggalt)
library(ggthemes)

wrld <- map_data("world")

gg <- ggplot()
gg <- gg + geom_map(data=wrld, map=wrld,
                    aes(x=long, y=lat, map_id=region),
                    color="#2b2b2b", size=0.15, fill=NA)
gg <- gg + coord_proj("+proj=robin +lon_0=0 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs")
gg <- gg + theme_map()
gg