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【ArcGIS】R语言空间分析、模拟预测与可视化技术

news 来源：原创 2025/5/22 12:44:35

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

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。

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。

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。

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。

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

原文

R语言空间数据挖掘的关键技术

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