R语言空间数据分析实战:机器学习预测、尺度转换与地统计建模

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。

专题一、 R语言空间数据介绍及数据挖掘关键技术【讲解+实践】

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【讲解+案例实践】

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【讲解+案例实践】

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【讲解+案例实践】

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【讲解+案例实践】

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【讲解+案例实践】

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【讲解+案例实践】

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【讲解+案例实践】

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

专题九 、讨论与答疑

1 练习

2 讨论与答疑

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