【ArcGIS】R语言空间分析、模拟预测与可视化技术

R语言在空间数据挖掘中具有广泛的应用，以下是一些关键内容和常用包的介绍：

R语言空间数据挖掘的关键技术

1. 空间数据类型

   • 矢量数据：包括点（Point）、线（Line）、面（Polygon）等，通常用于表示地理实体的位置和形状。

   • 栅格数据：以网格形式存储空间信息，每个网格单元具有一个值，常用于表示连续的空间现象，如地形高程、土地覆盖等。

2. 常用包

   • sp：处理地理数据的基础包，提供了空间数据的基本类和操作方法。

   • sf ：基于sp包的改进，提供了更现代的接口和数据结构，支持简单的空间特征（Simple Features）操作。

   • rgdal：封装了GDAL库，用于读取和写入多种地理数据格式，如Shapefile、GeoTIFF等。

   • rgeos：封装了GEOS库，提供几何模型、几何关系判断和基本几何计算操作。

   • spatstat：用于空间点格局分析，可以分析点数据的分布模式和空间关联。

   • gstat：用于地质统计学建模和空间插值，常用于处理空间连续数据。

   • spdep：提供空间依赖性分析工具，用于检测空间自相关。

   • leaflet：用于创建交互式地图，支持现代移动设备。

   • ggplot2：强大的绘图包，可用于创建高质量的空间数据可视化图表。

3. 空间数据处理

   • 矢量数据处理：包括坐标系定义与转换、裁剪、相交与合并等操作。

   • 栅格数据处理：涉及栅格数据的生成、坐标系转换、裁剪、拼接等。

   • 数据转换：支持矢量数据与栅格数据之间的相互转换。

4. 空间数据分析

   • 空间自相关分析 ：使用spdep包检测数据在空间上的相关性。

   • 空间插值 ：通过gstat等包对空间数据进行插值，预测未知位置的值。

   • 机器学习 ：利用caret、CAST等包进行空间数据的机器学习建模和预测。

5. 数据可视化

   • 基础绘图 ：使用plot、image等函数绘制简单的空间地图。

   • 高级绘图 ：借助ggplot2、tmap等包创建更复杂的地图和专题图。

   • 交互式地图 ：通过leaflet及其扩展包leaflet.extras、leaflet.esri等创建交互式地图。

通过掌握这些技术和工具，你可以有效地进行空间数据挖掘和分析，为相关领域的研究和应用提供支持。

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

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

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