R uzamsal verileri işlemek için öğreticiler?

R'deki uzamsal verileri işlemek için iyi eğiticiler bilen var mı? Rgdal ve maptools gibi bazı paketler olduğunu biliyorum, ancak temel işlevlerle (okuma, arsa, sembolojiyi değiştirme, veriye katılma vb.) Temasa geçmek ve / veya daha geniş bir genel bakış elde etmek için gerçekten yararlı dersler bulamadım Mekansal analiz ve Mekansal verilerin manipülasyonu için R'nin acutal yetenekleri nelerdir. Ayrıca kitap, bildiri, blog vb. İçin öneriler de memnuniyetle karşılanacaktır.

Bu soru Topluluk Wiki'sine dönüştürüldü ve wiki kilitlendi, çünkü cevapların bir listesini arayan ve kapatılmasını engellemek için yeterince popüler görünen bir soru örneği. Özel bir durum olarak ele alınmalı ve bu konuda ya da herhangi bir Stack Exchange sitesinde teşvik edilen bir soru türü olarak görülmemelidir, ancak daha fazla içeriğe katkıda bulunmak istiyorsanız, bu cevabı düzenleyerek bunu yapmaktan çekinmeyin .

Çevrimiçi 'mekansal' R'yi öğrenmek için oldukça az kaynak var, bunlardan bazıları:

• spatial-analyst.net
• Frank Davenport'un gerçekten sağlam bir blog yazısı , R’de bazı temel uzaysal veri manipülasyonları üzerine notlar .
• R Mekansal İpuçları (İnternet Arşivi linki, orijinal site gitmiş gibi görünüyor)
• Barry Rowlingson'un harika örnekler ve bir kopya kağıdı içeren sitesi

Yararlı bulduğum bir çift:

• Şiddetle tavsiye ediyorum 'R' mekansal nokta kalıplarının analizi Prof. Adrian Baddeley'in CSIRO Avustralya'da. spatstatModülü derinlemesine kapsıyor ve küme analizi için harika bir kaynak olduğunu düşünüyorum.

• R'de (Bivand, Roger S., Pebesma, Edzer J., Gómez-Rubio, Virgilio) ve Mekansal İstatistik ve Modelleme'de (Gaetan, Carlo, Guyon, Xavier) Uygulamalı Mekansal Veri Analizi aynı zamanda harika kitaplardır.

Benim tarafımdan biraz daha:

• Virgilio Gómez Rubio's (diğer cevaplarda adı geçen ünlü / süper ASDAR kitabının yazarıdır), web sitesinde öğreticilere useR'den materyaller sunuyor! Konferanslar - slaytlar, veriler ve kodlar

• ADAR'dan ayrı olarak, Brundson & Comber tarafından indirilebilecek kodu olan yeni bir ' Mekansal Analiz ve Haritalama için R'ye Giriş ' kitabı var .

• CBS'deki CSDE (Washington Üniversitesi) kursu , ESDA , GWR ve mekansal regresyona odaklanan bazı uzaysal R materyallerine sahiptir.

• RI ( II , III ) blog yazı dizisine sahip olan haritalar , öğrenebileceğiniz çok sayıda yorumlanmış kod sunar.
• UC Davis Toprak Kaynak Laboratuvarı ipuçları ve mekansal R örnekleri ile güzel bir koleksiyona sahiptir .
• Francisco Rodriguez-Sanchez, 'R'deki Mekansal veriler: R'yi GIS olarak kullanmak' üzerine güzel bir materyale sahip .

Bazıları arasında etkileşime odaklanmış birkaç tane öğretici (genellikle R ile GIS yapmanın zayıflığı olarak listelenmiş)

• R'deki Uzamsal Veriler: R'yi GIS Olarak Kullanma : Verileri içe ve dışa aktarma (hem vektörel hem de raster), harita çizme, analiz etme ve haritalama gibi R'de uzamsal verilerle temel işlemleri yapmak için bir eğitim. Francisco Rodriguez-Sanchez tarafından

• RStudio'yu , Texas Christian University, Kyle Walker'ın Leaflet'le etkileşimli bir CBS olarak kullanması

• Duncan Golicher tarafından PostGIS'ten R'den Çalışma

• Andy Lyons tarafından R'de Mekansal Veri İşleme ve Analizi

Listeye eklemek istiyorum:

• T. Hengl'den Jeostatik Haritalamaya İlişkin Pratik Bir Rehber

• Spatio-Temporal R Paketi için Kapsamlı Eğitim (Bergen ve diğerleri, 2013)

• ggmap: ggplot2 ile Mekansal Görselleştirme (Kahle ve Wickham)

• DG Rossiter ( ders notları )

• Spatial.ly

Web sitemde R’de mekansal analiz getiren bazı dersler var:

http://evansmurphy.wix.com/evansspatial

Alec Stephenson, R: Slaytlar ve scriptler ile mekansal verileri keşfetme üzerine konuşuyor

Ayrıca, milletinizin https://github.com/mattjbayly/MapsProj adresini ziyaret edebilirsiniz . İhtiyacınız olan tek şey R metin betiği ve tüm diğer materyaller uzaktan R'den indiriliyor.

Eğiticim, GIS verilerini alma / verme, vektör ve raster verinin temel manipülasyonu, bazı temel komplo işlemlerini ve projeksiyonlara kısa bir genel bakış içeriyordu. Tamamlanacak tahmini süre: 60dakika

dilinde veri görselleştirme: Code School - Try R