En kullanışlı mekansal R numarası nedir?

R , uzamsal verileri ele almak ve analiz etmek için oldukça güçlü bir araç haline geliyor . SO'da bu gibi sorularla bazı faydalı şeyler öğrendim ve simmiler ama daha “mekansal” odaklı bir şeyin olmasının yararlı olabileceğini düşündüm.

Yararlı bulduğun bazı uzaysal R ipuçlarını ve püf noktalarını paylaşabilir misin?

Bu spplot()şık bir fonksiyonellik olduğu kadar bir oyun değil . spplot()efsane renk örneklerini ölçekleme yeteneği (sınıflandırma sonu aralıklarını eşleştirme), nitelik veri dağılımı ve sınıflandırma türlerini tartışırken yararlı bir pedagojik araç olarak hizmet eder. Kümülatif dağıtım grafiklerini haritalarla birleştirmek, bu çabalarda yardımcı olur.

Öğrencilerin sınıflandırma türlerini ve veri dönüştürme etkilerini keşfetmek için yalnızca birkaç komut dosyası parametresini değiştirmeleri gerekir. Bu genellikle, çoğunlukla ArcGIS merkezli bir kurs olan R'ye ilk saldırılarıdır.

İşte bir kod pasajı:

library(rgdal) # Loads SP package by default
NE = readOGR(".", "NewEngland") # Creates a SpatialPolygonsDataFrame class (sp)

library(classInt)
library(RColorBrewer)
pal = brewer.pal(7,"Greens")
brks.qt = classIntervals(NE$Frac_Bach, n = 7, style = "quantile")
brks.jk = classIntervals(NE$Frac_Bach, n = 7, style = "jenks")
brks.eq = classIntervals(NE$Frac_Bach, n = 7, style = "equal")

# Example of one of the map plots
spplot(NE, "Frac_Bach",at=brks.eq$brks,col.regions=pal, col="transparent",
       main = list(label="Equal breaks"))
# Example of one of the cumulative dist plots
plot(brks.eq,pal=pal,main="Equal Breaks")

Ref: R (R. Bivand, E Pebesma ve V. Gomez-Rubio) ile Uygulamalı Mekansal Veri Analizi

EDIT: Google harita kaynaklarının yeni gereklilikleri nedeniyle, bunun artık 2018-10-24 çalışmadığını unutmayın.

Coğrafi kodlama ve google maps indir ile dismo paketini bulmak oldukça mutlu oldum:

library(dismo)
x <- geocode('110 George Street, Bathurst, NSW, Australia')
a <- x[5:8] + c(-0.001, 0.001, -0.001, 0.001)
e <- extent(as.numeric(a))
g <- gmap(e, type = "satellite")

plot(g)

Bu, Windows'taki R 2.12.0'da, diğer sistemlerde emin değil, dismo ve bağımlılıklarını oraya kurmak çok önemlidir.

İşte topladığım bazı şeyler.

cran.r uzaysal , gmane blog , Zaman serisi analizi , coğrafi veri merkezi

Ayrıca bir numara değil ama burada topladığım bazı kaynaklar / örnekler var.

Kafes paketini kullanarak R'deki küçük çoklu Areal veri haritalarını çizme örneği .

StackOverflow'ta haritalama ve R hakkında sorular sormak için birkaç soru var ve işte bu güzel bir örnek. SO'daki diğer cevaplara ve verdikleri kaynaklara da bakacağım (ayrıca bazı örnekleri arayacağım).

Brad'in vermiş olduğu aynı r-sig-geo grubuna farklı bir bağlantı . Çok aktif ve Roger Bivand grupta pratik olarak her gün soruları yanıtlıyor. Her ikisi de programlama ve istatistiksel analiz ile ilgili.

Cran mekansal sayfasını kontrol etmenin yanı sıra, özellikle Adrian Baddeley tarafından tutulan Spatstat sayfasını da kontrol etmenizi öneririm . Bir sürü örnek, bir kurs ve gelecek bir e-kitap. (Şu anda spatstat kursundan geçiyorum ve bunun Bivand kitabından çok daha nazik bir giriş olduğunu düşünüyorum).

Ücretsiz bir kaynak değil, ancak RI ile ilgilenen herkes için Use R! Springer tarafından serisi. Doğrudan R ile ilgili bir Uygulamalı Mekansal Veri Analizi kitabına sahip olmak (ayrıca, R'ye A Başlangıç ​​Kılavuzu olan kitap benim önerilen öğrenme R kitabımdır).

Ücretsiz bir e-kitap olan Jeostatik Haritalamaya İlişkin Pratik Bir Rehber (Hengl 2009), R, GRASS ve Google Earth'te (KML) uygulamalı coğrafi örneklere sahiptir.

Daha iyi örnekler bulursam güncellemeye devam edeceğim (umarım diğer insanlar da iyi örnekler verir!)

Raster analizi için, raster paketi son derece güçlüdür. Standart kılavuzun yanı sıra başlayabileceğiniz birkaç vinyet var.

PostGIS kullanıcısı değilim, ancak en yakın komşu sorusu için Voronoi çokgenleri önerdikten sonra biraz arama yaptım. R ile PostGIS için Voronoi poligonları oluşturabileceğinizi öğrendim . Etkilendim.

Ben tökezledi Spatial-Analyst.net . Çok bilgilendirici, kapsamlı ve kullanışlı. Bu soruya daha spesifik ve önceki cevapların bazıları ile aynı çizgide, bu sayfaya bakın .

Ayrıca bkz. GRASS’da yüksek kaliteli istatistik analizinin tadını çıkarmak için: http://grass.osgeo.org/wiki/R_statistics

Bu işlevle, uzamsal birleşmeleri kolayca yapabilirsiniz, ancak yalnızca tüm alanlar çokgenlerle doldurulursa.

library(rgeos)
library(sp) 
library(maptools)
library(rgdal)
library(sp)
xy.map <- readShapeSpatial("http://www.udec.cl/~jbustosm/points.shp")
manzana.map <- readShapeSpatial("http://www.udec.cl/~jbustosm/manzanas_from.shp" )

IntersectPtWithPoly <- function(x, y) { 
# Extracts values from a SpatialPolygonDataFrame with SpatialPointsDataFrame, and appends table (similar to 
# ArcGIS intersect)
# Args: 
#   x: SpatialPoints*Frame
#   y: SpatialPolygonsDataFrame
# Returns:
# SpatialPointsDataFrame with appended table of polygon attributes

  # Set up overlay with new column of join IDs in x
  z <- overlay(y, x)

  # Bind captured data to points dataframe
  x2 <- cbind(x, z)

  # Make it back into a SpatialPointsDataFrame 
  # Account for different coordinate variable names 
  if(("coords.x1" %in% colnames(x2)) & ("coords.x2" %in% colnames(x2))) {
    coordinates(x2) <- ~coords.x1 + coords.x2  
  } else if(("x" %in% colnames(x2)) & ("x" %in% colnames(x2))) {
    coordinates(x2) <- ~x + y 
  }

  # Reassign its projection if it has one
  if(is.na(CRSargs(x@proj4string)) == "FALSE") {
    x2@proj4string <- x@proj4string  
  }
  return(x2)
}


test<-IntersectPtWithPoly (xy.map,manzana.map)

Nokta deseni analizi örneği:

#Load library
library(spatstat) 
#create some coordinates        
x=c(78,120,150,17,20,402) 
#prepare the window range      
y=c(70,103,100,205,200,301)
win=owin(range(x),range(y)) 
#create the point pattern
p <- ppp(x,y,window=win)
#Plot it
plot(p) 

Bir nokta deseni oluşturur ve tasvir eder. Spatstat paket coğrafi verileri analiz etmek için bir dizi fonksiyonu vardır. İşte spatstat dersleri:

• Spatstat : Uzamsal Nokta Desenlerini Analiz Etmek için bir R paketi
• Spatstat'a giriş
• Spatstat paketindeki shapefile işlemlerini yapma

Bunun bir "numara" olarak nitelendirilip seçilmediğinden emin değilim, ancak acspaketin (ABD Sayım verilerini seçmek için) ve leafletpaketin (çevrimiçi olarak barındırılabilecek etkileşimli javascript haritaları yapmak için ) kombinasyonunun büyük bir hayranıyım .

Bu eğitimde , bu iki paketi birlikte kullanmanın yararını gösteren mükemmel bir iş çıkar.