R语言空间分析、模拟预测与可视化

随着地理信息系统(GIS)和大尺度研究的发展,空间数据的管理、统计与制图变得越来越重要。R语言在数据分析、挖掘和可视化中发挥着重要的作用,其中在空间分析方面扮演着重要角色,与空间相关的包的数量也达到130多个。在本次培训中,我们将结合一些经典的例子培训R语言在空间数据处理、管理以及可视化的操作,从空间数据计量、空间数据插值、空间数据建模、机器学习空间预测、空间升、降尺度、数据可视化、知识图谱等方面让您全方位掌握R语言空间数据分析模拟预测及可视化技术。

专题一、R语言空间数据介绍及数据挖掘关键技术

1 R语言空间数据 讲解及应用特点

  1. R语言基础与数据科学

  2. R空间矢量数据

  3. R栅格数据

2 R语言空间数据挖掘关键 技术讲解

  1. sp: 处理地理数据的基础包

  2. sf: dataframe数据框风格的地理数据包

  3. rgdal: 封装 GDAL (一个开源地理数据抽象库,提供非常丰富的地理数据读写驱动))

  4. rgeos: 封装 GEOS 一个开源几何引擎, 提供几何模型、几何关系判断、基本几何计算操作等功能

  5. proj4:PROJ4 一个开源地图投影库,提供丰富的地图投影转换算法

  6. spatstat: 空间点格局分析

  7. gstat、field: 地质统计学建模、空间插值

  8. plot、image、image.plot、tmap、ggmap、ggplot2: 空间专题图

  9. leaflet: 现代移动优先的交互式地图绘制框架

  10. leaflet.extras:leaflet 插件

  11. leaflet.esri: ESRI拓展包

  12. spdep:空间相关性分析

  13. Caret、CAST:机器学习在时空尺度上训练与模拟

专题二、R语言空间数据高级处理技术

1 R语言空间矢量数据处理

1) 点、线、面数据

2) 空间矢量数据的坐标系定义、转换

3) 空间矢量数据的裁剪、相交与合并

4) 空间矢量数据的数值计算

2 R语言栅格数据处理

1) 栅格数据的生成与数据管理

2) 栅格数据的坐标系转换

3) 栅格数据的裁剪、相交与拼接

4) 栅格数据的数值计算

3 R语言栅格数据与矢量数据的相互转换

专题三、R语言多维时空数据处理技术与 数据 清洗整合

1 R语言多维时空数据处理

  1. nc、tiff等多维时空数据的读取、处理与导出

  2. 多维空间数据的管理

2 R语言数据清洗和整合

  1. 数据缺失值、重复值、异常值处理

  2. 数据插补方法

  3. 近似采样方法,双线性插值法、最大近邻法等

案例一:全球气象栅格数据的提取、裁剪、重采样和输出

案例二:全球MODIS遥感数据产品的时间趋势分析

案例三:全球和中国土壤数据的分层处理和数据插补

案例四:R语言高层数据与地形数据的计算和提取

专题四、R语言地统计与空间自相关、 空间插值 方法

1 地统计与空间自相关

  1. 地理学三大定律

  2. 空间自相关和地理加权回归

  3. 地统计与空间模型

2 空间插值方法

  1. R语言反距离权重插值

  2. 不同克里金方法比较

  3. R语言克里金插值与半方差函数

  4. R语言薄盘样条插值

案例一:全国尺度空间自相关计算和地理加权回归模型的构建

案例二:不同空间插值方法、不同空间模型的比较

案例三:基于不同插值方法的全国与区域气象数据降尺度处理

专题五、R语言机器学习与空间模型 预测 及不确定 性评估

1 R语言机器学习方法使用

  1. R语言机器学习模型的构建**(数据标准化、数据分割、超参数优化)**

  2. R语言机器学习的验证**(不同交叉验证方法、时空交叉验证)**

2 R语言机器学习空间预测与不确定性评估

案例一:利用环境变量数据构建贝叶斯模型和机器学习模型进行空间预测

案例二:使用机器学习对空间数据进行聚类

专题六、R语言空间尺度转换技术及机器学习方法应用

1、空间升、降尺度技术

2、使用机器学习进行空间降尺度

案例:利用五种机器学习集成对温度、降水和辐射数据进行空间降尺度

专题七、R语言空间制图一

1 R语言空间做图 ------ plot

2 R语言空间做图 ------ image、levelplot

专题八、R语言空间做图二

1 R语言空间做图 ------ ggplot2

  1. R语言sp空间数据和sf空间数据的转换和灵活使用

  2. 使用ggplot2对sf数据继续空间制图

2 R语言空间专题图 ------ tmap

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyNzczMTI4Mg==&mid=2247637653&idx=7&sn=1780a5350efdc373f98d2d3dae76a41c&chksm=fa7785a8cd000cbe3d34dc5f84208f8b4ab26e205535c5cbcd12b2d915346f2439cfe5d38074&token=266344191&lang=zh_CN&scene=21#wechat_redirect

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