Como criar o RASTER a partir de dados de pontos irregulares sem interpolação

Eu estava tentando criar uma imagem rasterizada de um banco de dados de pontos com espaçamento irregular. Os dados parecem-

> head(s100_ras)
         x       y         z
1 267573.9 2633781 213.29545
2 262224.4 2633781  69.78261
3 263742.7 2633781  51.21951
4 259328.4 2633781 301.98413
5 264109.8 2633781 141.72414
6 255094.8 2633781  88.90244

Eu quero esses valores 'z' dentro de uma malha que eu criei por

# Create a fine mesh grid
my_mesh=expand.grid(seq(min(s100_ras$Y),max(s100_ras$Y),l=100),
                    seq(min(s100_ras$X),max(s100_ras$X),l=100))

Também quero que os valores z sejam atribuídos como 'NA' para os pontos de malha que estão fora dos pontos de dados. Os pontos sobre a malha são assim: https://drive.google.com/file/d/0B6GUNg-8d30vYzlwTkhvaHBFTnc/edit?usp=sharing quando plotar

plot(my_mesh)
points(s100_ras$Y, s100_ras$X, pch="*", col='blue')

O problema é que não tenho certeza de como desenvolver isso, as etapas a seguir não funcionam porque minha grade de malha e pontos de dados não têm a mesma escala !!

library(rgdal)
library(raster)
xyz<-cbind(my_mesh, s100_ras)
r <- rasterFromXYZ(xyz)
image(r)

Se eu tentar fazer uma varredura apenas usando os pontos de dados (sem nenhuma malha), R gera um erro, pois meus dados estão espaçados irregularmente!

library(sp)
s100_ras <- data.frame(expand.grid(x = s100_ras$Y, y = s100_ras$X), 
                       z = as.vector(s100_ras$mean))
coordinates(s100_ras) <- ~x+y
proj4string(s100_ras) <- CRS("+proj=utm +zone=46 +datum=WGS84")
gridded(s100_ras) = TRUE

suggested tolerance minimum: 0.916421 
Error in points2grid(points, tolerance, round) : 
  dimension 1 : coordinate intervals are not constant

Além disso, eu estava tentando jogar com a função 'rasterize' (para grades irregulares) do 'pacote raster', mas não conseguia resolver isso :(. Eu sei como interpolar e criar uma grade regular, mas por uma questão de de originalidade, desejo EVITAR a interpolação.É possível fazer uma varredura de pontos de dados espaçados irregularmente sem métodos idw ou kriging?

Suponho que você queira seus dados de pontos irregulares em uma varredura regular. Nesse caso, rasterize deve funcionar, e os exemplos em? Rasterize mostram como. Aqui está algo baseado em seus dados

s100 <- matrix(c(267573.9, 2633781, 213.29545, 262224.4, 2633781, 69.78261, 263742.7, 2633781, 51.21951, 259328.4, 2633781, 301.98413, 264109.8, 2633781, 141.72414, 255094.8, 2633781, 88.90244),  ncol=3,  byrow=TRUE)
colnames(s100) <- c('X', 'Y', 'Z')

library(raster)
# set up an 'empty' raster, here via an extent object derived from your data
e <- extent(s100[,1:2])
e <- e + 1000 # add this as all y's are the same

r <- raster(e, ncol=10, nrow=2)
# or r <- raster(xmn=, xmx=,  ...

# you need to provide a function 'fun' for when there are multiple points per cell
x <- rasterize(s100[, 1:2], r, s100[,3], fun=mean)
plot(x)

Isso funcionou para mim - a solução foi usar SpatialPixelsDataFrame com o argumento de tolerância sugerido (0,916421 no seu caso):

points <- SpatialPoints(s100_ras[,c('x','y')], s100_ras[,c('z')])
pixels <- SpatialPixelsDataFrame(points, tolerance = 0.916421, points@data)
raster <- raster(pixels[,'z'])

No entanto, devido ao alto valor de tolerância, a varredura não se encaixa muito bem nos pontos originais. Poderia estar em forma muito melhor.