Mam mapę rastrową US Midwest, która jest bardzo rzadka, tzn. Piksele interesujące nie są wystarczająco mało widoczne, gdy są oglądane w skali, w której są widoczne wszystkie państwa środkowo-zachodniego USA Chciałbym podążać za podejściem nakreślonym w tym dokumencie PNAS aby utworzyć lepszą mapę, ale nie wiesz, jak ją replikować w programie ArcGIS Wszelka pomoc byłaby doceniana. Dokument PNAS przedstawia kroki w następujący sposób. Ze względu na małe rozmiary i rozproszoną dystrybucję obszarów zmian trudno było wizualizować regionalne wzorce LCLUC w pierwotnej rozdzielczości przestrzennej 56 m Wynikiem tego były techniki wyrównywania przestrzennego, mające na celu stworzenie powierzchni zmian regionalnych, która podkreśliła lokalne gorące punkty zmian. Podobne podejścia są stosowane w dziedzinach takich jak epidemiologia przestrzenna w celu uzyskania stabilnej oceny częstości występowania chorób 48, ale mają nie były szeroko stosowane w dziedzinie nauki o zmianie terenu W naszym sposobie wygładzania zmień piksele na rozdzielczość przestrzenną 56-metrową po raz pierwszy agregowano do odsetka zmian przy 560 m rozdzielczość Dokonano tego przez 10-do-10 bloków 56-m pikseli, czyli 100 pikseli i podsumowanie zmian binarnych w obrębie każdego bloku Rys. S4A Następnie użyliśmy ziarna 2D gładszego, aby obliczyć wygładzone oszacowanie procentowej zmiany dla każdego z Piksele rozdzielczości pikseli 560 m Rys. S4B Do obliczania średnich ruchów w obszarze badawczym przy szerokości pasma 10 km zastosowano tę samą czworokątną funkcję jądra, aby wyrównać procentową zmianę z soi z kukurydzy w 2006 r. Na użytki zielone w 2017 r. Wreszcie, wygenerowała w 2006 roku wygładzoną mapę pokrywy użytków zielonych poprzez agregację obecności użytków zielonych w rozdzielczości 56 m do procentowego pokrycia użytków zielonych w rozdzielczości 560 m, a następnie wyrównywanie tej zagęszczonej warstwy pokrycia przy użyciu tego samego 10-kilometrowego jądra kwarcowego Ta wygładzona warstwa pokrywy trawy następnie wykorzystywana jako mianownik do generowania mapy względnych współczynników konwersji użytków zielonych. W takim zakresie, w jakim rozumiem, jest to schemat blokowy 1 Użyj statystyk blokowych w ArcGIS do sumy 10 x 10 pikseli rastra 56 m do 560m rastera 2 jądro 2D gładsze nie wiesz, jak to zrobić 3 Kwarcowe jądro nie wiesz, jak to zrobić. Nie pamiętaj, jak postępować poza krokiem 1.asked 15 sierpnia 14 w 0 29.Base R zawiera wiele funkcji, które można wykorzystać do czytania , wizualizacja i analiza danych przestrzennych W tym kontekście skoncentrowano się na danych geograficznych przestrzennych, gdzie można zidentyfikować obserwacje z położeniami geograficznymi i gdzie mogą być pobierane dodatkowe informacje o tych lokalizacjach, jeśli lokalizacja jest rejestrowana z zachowaniem Podstawowe funkcje R są uzupełniane przez w których niektóre z nich są na serwerze CRAN, a inne są nadal w fazie rozwoju Jedna aktywna lokalizacja to R-Forge, która zawiera listę projektów danych przestrzennych i statystyk w drzewie projektu Informacje o pakietach przestrzennych R, zwłaszcza sp, są publikowane na serwerze R-Forge rspatial website project wraz z galerią wizualizacyjną Aktywny rozwój sp kontynuowany jest na Github. Złożone pakiety dotyczą dwóch szerokich obszarów przenoszących dane przestrzenne do iz R i analizujących dane przestrzenne w R. Grupa mailingowa R-SIG-Geo jest dobrym miejscem na rozpoczęcie zdobywania pomocy i omawiania pytań dotyczących zarówno dostępu do danych, jak i analizowania ich. Lista mailingowa to dobre miejsce na wyszukiwanie informacji o odpowiednich kursach. Więcej informacji o kursach można znaleźć na karcie Wydarzenia tego bloga. Jest wiele samouczków i wprowadzonych prezentacji, a ostatnie to Wprowadzenie do wizualizacji danych przestrzennych w R autorstwa Robin Lovelace i James Cheshire. Pakiety w tym kontekście mogą być w przybliżeniu ustrukturyzowane następujące tematy Jeśli uważasz, że na liście brakuje niektórych pakietów, proszę dać mi znać. Książki dotyczące danych przestrzennych Ponieważ wiele pakietów importujących i używających danych przestrzennych musiało zawierać obiekty przechowywania danych i funkcji do ich wizualizacji, inicjatywa jest w toku, aby skonstruować wspólne klasy i funkcje spisu danych przestrzennych Pakiet sp jest omawiany w notatce w R News Nowy pakiet o nazwie sf jest teraz w systemie CRAN i jest aktywnie rozwijać na GitHub zapewniające proste funkcje dla R Opracowanie pakietu jest wspierane przez konsorcjum R Zapewnia proste funkcje dostępu do danych wektorowych i jako taka jest nowoczesna realizacja części sp Wiele innych pakietów zależało od sp klasy, w tym rgdal i maptools Pakiet rgeos udostępnia interfejs do funkcji topologii obiektów sp używających GEOS Stplanr udostępnia klasę SpatialLinesNetwork na podstawie obiektów zdefiniowanych w sp i igraph, które mogą być wykorzystane do analizy routingu w ramach R Inny pakiet sieciowy to shp2graph The cleangeo mogą być wykorzystane do inspekcji obiektów przestrzennych, ułatwiają obsługę i zgłaszanie błędów topologii i kwestii ważności geometrii. Twierdzi, że dostarcza myjki geometrii, która rozwiązuje wszystkie problemy geometrii i wyeliminuje co najmniej zmniejszenie prawdopodobieństwa wystąpienia problemów podczas przetwarzania danych przestrzennych. pakiet jest głównym rozszerzeniem klas danych przestrzennych, aby wirtualizować dostęp do dużych ras , pozwalając na analizowanie dużych obiektów i rozszerzanie narzędzi analitycznych dostępnych zarówno dla danych rastrowych, jak i wektorowych Używanych w programie rasterVis może również zapewnić lepszą wizualizację i interakcję Pakiet zawiera funkcje przestrzenne, które mają poprawić funkcjonalność rdzenia pakietu rastrowego, w tym równolegle silnik przetwarzania do użycia z rastrami Pakiet micromap udostępnia dołączone mikromapty za pomocą ggplot2 Pakiet recmap udostępnia prostokątne kartogramy o prostokątnych rozmiarach odzwierciedlających na przykład populację statebins prezentuje prostsze podejście do binningu do stanów USA Pakiet czasoprzestrzeniowy rozszerza wspólne klasy zdefiniowane w sp dla spatio - dane czasowe zobacz dane przestrzenne w R-ie Grid2Polygons konwertuje obiekt przestrzenny z klasy SpatialGridDataFrame na SpatialPolygonsDataFrame. Inne podejście do niektórych z tych problemów jest realizowane w pakiecie PBSmapping PBSmodelling zapewnia wsparcie modelowania Ponadto GEOmap udostępnia obiekty mapujące skierowane na t o sprostać potrzebom geologów i wykorzystuje pakiet geomapdata. Ręczne dane przestrzenne Wiele pakietów zostało napisanych przy użyciu klas sp. Pakiet rastrowy wprowadza wiele metod GIS, które obecnie pozwalają na wiele do zrobienia z przestrzennymi danymi bez konieczności stosowania GIS dodatkowo do R Może być uzupełniony przez gdistance, który umożliwił obliczanie odległości i tras na geosferze sieci geograficznych umożliwia obliczanie odległości i obszaru danych przestrzennych w współrzędnych geograficznych Pakiet dggridR stanowi interfejs DGGRID do pracy z dyskretnymi globalnymi sieciami, przy użyciu sześciokątów, trójkątów i diamentów, aby przezwyciężyć problem, że każdy pojemnik ma ten sam obszar Pakiet spsurvey udostępnia wiele funkcji pobierania próbek Pakiet podróży rozszerza klasy sp, aby umożliwić dostęp i manipulowanie danymi przestrzennymi do śledzenia zwierząt Pakiet hdeco zapewnia hierarchiczną dekompozycja entropii do kategorycznych map porównawczych Pakiet GeoXp umożliwia interaktywne g raficzna wstępna analiza danych przestrzennych spcosa zapewnia pobieranie próbek przestrzennych i losowe pobieranie próbek ze zwartej warstwy geograficznej Maglass oferuje klasę danych w celu zwiększenia interoperacyjności pracy z danymi przestrzenno-czasowymi wraz z odpowiednimi funkcjami i metodami konwersjami, podstawowymi obliczeniami i podstawową manipulacją danymi Klasa wyróżnia wymiary przestrzenne, czasowe i inne, aby ułatwić rozwój i współdziałanie tworzonych przez nie narzędzi Dodatkowe cechy to adresowanie danych na podstawie nazw i wewnętrzne kontrole spójności, np. sprawdzanie prawidłowego porządku danych w obliczeniach. Pakiet UScensus2000 pakietu UScensus2000cdp UScensus2000tract czyni użycie danych z 2000 r. Stanów Zjednoczonych jest wygodniejszy Ważny zestaw danych, Guerry's Moral Statistics of France, został udostępniony w pakiecie Guerry, który dostarcza danych i map oraz przykładów, które mają przyczynić się do integracji analizy wielowymiarowej i przestrzennej marma p jest przeznaczona do pobierania, kreślenia i manipulowania danych batymetrycznych i topograficznych w marmapie R może zgłaszać bazy danych batymetrii i topografii ETOPO1 prowadzonej przez NOAA, wykorzystywać proste dane szerokości i szerokości geograficznej w formacie ascii oraz skorzystać z zaawansowanych narzędzi do rysowania dostępne w R, aby zbudować mapy jakości kąpieli w formacie publikacji Zobacz dokument PLOS Nowoczesne granice kraju są udostępniane w dwóch rozdzielczościach przez rworldmap wraz z funkcjami do łączenia i mapowania danych tabelarycznych, nazywanych nazwami krajów lub kodami. Chloropleth i mapy baniek są obsługiwane i ogólne funkcje do pracy na mapach dostarczonych przez użytkownika Zobacz pakiet A New R do mapowania danych globalnych Granice krajów o wyższej rozdzielczości są dostępne z dołączonego pakietu rworldxtra Historyczne granice kraju 1946-2017 można uzyskać z pakietu cshapes wraz z funkcjami służącymi do obliczania macierzy dystansowych zobacz Mapowanie i pomiarowanie kształtów kraju Pakiet landsat wraz z dołączoną dokumentacją JSS dostarcza narzędzi do wykorzystania ring i rozwijanie narzędzi korygujących dla danych zdalnego pomiaru taRifx to zbiór funkcji użytkowych i wygodnych oraz kilka interesujących funkcji przestrzennych Pakiet gdalUtils udostępnia opakowania dla Geospatial Data Abstraction Library GDAL Utilities. Na blogu rOpenSci opisano podejście skoncentrowane na GeoJSON do czytania GeoJSON i dane WKT GeoJSON można pisać i czytać za pomocą rgdal i WKT przez rgeos Wpis zawiera geojson geojsonio geoaxe i trawnik między innymi Pakiet rgbif służy do dostępu do danych Global Compact danych o różnorodności biologicznej Dane GBIF Geoaxe umożliwia użytkownikom podzielenie obiektów geoprzestrzo nych na kawałki pakiet trawników jest klientem firmy Turfjs do analizy geoprzestrzennej. Reading i spisywanie danych przestrzennych - rgdal Mapy mogą być oparte na wektorach lub rastrowym Pakiet rgdal udostępnia powiązania z formatami rastrowymi obsługiwanymi przez GDAL i obsługiwanymi przez OGR formatami wektorowymi Zawiera funkcje do zapisu pliki rastrowe w obsługiwanych formatach Pakiet zawiera także obsługę projekcji PROJ 4 dla ve ctor obiektów w tej witrynie umożliwia przeszukiwanie online PROJ 4 reprezentacje projekcji Przetwarzanie afiniczne i podobieństwa na obiektach typu sp może być wykonane przy użyciu funkcji pakietu vec2dtransf Pakiety binarne CRAN dla systemu Windows i Mac OSX obejmują rózne podzbiory możliwych sterowników źródeł danych, jeśli inni są potrzebni, użyj inne narzędzia konwersji lub instalacja ze źródła w stosunku do wersji GDAL z wymaganymi sterownikami Pakiet rgeos zawiera funkcje umożliwiające odczytywanie i zapisywanie dobrze znanej geometrii tekstu WKT, a pakiet wkb udostępnia funkcje umożliwiające odczytywanie i zapisywanie znanej binarnej geometrii WKB. Odczytywanie i zapisywanie danych przestrzennych - inne pakiety Istnieje wiele innych pakietów służących do uzyskiwania dostępu do danych wektorowych na mapach CRAN za pomocą mapdata, a mapproj zapewnia dostęp do tych samych typów geograficznych baz danych, co S - RArcInfo pozwala na binarne pliki ArcInfo v 7 i pliki e00 czytać i maptools i shapefiles odczytywać i pisać arkify ArcGIS ArcView dla plików NetCDF, ncdf4 lub RNetCDF może być Używany pakiet maptools zawiera również funkcje pomocnicze służące do zapisywania plików wielokątów map, które mają być odczytywane przez WinBUGS, Mondrian i polecenie tmap w Stacie. Zapewnia również funkcje interfejsu między klasami PBSmapping i spatstat i sp, oprócz map baz danych i klas sp również interfejs do baz danych linii brzegowej GSHHS Pakiet gmt daje prosty interfejs pomiędzy oprogramowaniem do tworzenia mapy w formacie GMT a nazwą geograficzną R jest interfejsem usługi OpenStreetMap umożliwia dostęp do otwartych map obrazów rastrowych i osmar udostępnia infrastrukturę do uzyskiwania dostępu do danych OpenStreetMap z różnych źródeł , do pracy z danymi we wspólnym R sposób i do konwersji danych do dostępnej infrastruktury dostarczanej przez istniejące pakiety R. Rpostgis pakiet zapewnia dodatkowe funkcje do pakietu RPostgreSQL do interfejsu R z PostGIS-enabled bazy danych, a także wygodne opakowania do typowe zapytania PostgreSQL Pakiet postGIStools udostępnia funkcje do konwertowania danych geometrycznych i hStartów od PostgreSQL do standardowych obiektów R, a także uprościć import ramek danych R, w tym ramek danych przestrzennych do PostgreSQL. Integracja z wersją 6 i wiodącym systemem open source GIS, GRASS, jest dostarczana w pakiecie CRAN spgrass6 używającym rgdal do wymiany danych Dla GRASS 7 użyj rgrass7 RPyGeo jest opakowaniem do dostępu Pythona do ArcGIS GeoProcessor, a RSAGA jest podobną powłoką otaczającą komendy SAGA Pakiet RQGIS ustanawia interfejs między R i QGIS, tzn. Umożliwia użytkownikowi dostęp do funkcji QGIS z konsoli R Osiąga to poprzez użycie interfejsu API QGIS Python za pośrednictwem linii poleceń Uwaga także ten wątek na alternatywnej integracji z R-QGIS. Wizualizacja W celu wizualizacji palety kolorów dostarczane w pakiecie RColorBrewer są bardzo użyteczne i mogą być modyfikowane lub rozszerzane przy użyciu funkcji colorRampPalette dostarczanej z pakietem RInstancji klasy classInt udostępnia funkcje do wybierania odstępów między klasami dla kartografii tematycznej Pakiet tmap udowodnił jest podstawą do tworzenia map tematycznych opcjonalnie przy użyciu składni gramatyki grafiki Ponieważ ma niestandardową platformę grafiki siatki, nie wymaga wzmocnienia geometrii do użycia z ggplot2 Pakiet mapview udostępnia sposoby interaktywnego przeglądania obiektów przestrzennych, zazwyczaj w bazie mapowania WWW Pakiet quickmapr zapewnia prostą metodę wizualizacji obiektów sp i rastrowych, umożliwia podstawowe powiększanie, panoramowanie, identyfikowanie i etykietowanie obiektów przestrzennych i nie wymaga, aby dane były współrzędne geograficzne. Pakiet kartograficzny umożliwia różne reprezentacje kartograficzne, takie jak proporcjonalne symbole, choropleth, typologia, przepływy lub przerwy Pakiet mapmisc jest minimalnym, lekkim zestawem narzędzi do tworzenia ładnych map w R, z obsługą mapy, którą użytkownik chce umieścić tło mapy za innymi wyświetlaczami, pakiet RgoogleMaps dostęp do Google Maps TM może być przydatny ggmap może być wykorzystany do wizualizacji przestrzennej dzięki Mapom Google i OpenStre etMap ggsn dostarcza strzałki i skalę północ dla takich map Pakiet plotGoogleMaps udostępnia sposoby wizualizacji obiektów przestrzennych i czasoprzestrzennych w Mapach Google w przeglądarce internetowej plotKML to pakiet dostarczający sposobów wizualizacji obiektów przestrzennych i czasoprzestrzennych w Google Ziemia Kolejną opcją jest ulotka R, która dostarcza podstawowych funkcji odwzorowania sieci WWW do łączenia plików danych wektorowych i płytek map internetowych z różnych źródeł. Analiza struktury pakietów Pakiet przestrzenny jest zalecanym pakietem dostarczanym wraz z bazą R i zawiera kilka podstawowych funkcji, w tym implementację z Khat przez jego autora Prof. Ripley Ponadto spatstat pozwala na swobodę definiowania interesującego obszaru i rozszerza zaznaczone procesy oraz współzmienne przestrzenne Jego mocne strony są modelowe i symulacyjne, a jego użyteczna strona internetowa jest jedynym pakiet, który umożliwi użytkownikowi dopasowanie niejednorodnych modeli procesów punktowych z oddziaływaniami interwencyjnymi Spatgrafy pakiet zawiera wykresy, wizualizację wykresów i wykresy podsumowań, które mają być wykorzystane w analizie wzorców przestrzennych Pakiet splancs pozwala również analizować dane punktowe w obrębie wielobocznego obszaru zainteresowań i obejmuje wiele metod, w tym gęstości jądra 2D Pakiet smacpod dostarcza różnych statystyk metody analizy danych dotyczących punktów kontrolnych i kontroli przypadku Dostępne metody są ściśle zgodne ze wskazówkami zawartymi w rozdziale 6 "Statystyki przestrzennej stosowanej w celach medycyny publicznej" autorstwa Wallera i Gotway 2004.ecespa dostarcza opakowań, funkcji i danych do analizy struktury punktów przestrzennych, wykorzystywanych w książce dotyczącej Przestrzenne Ekologia ECESPA AEET Funkcje dla punktów binowania na siatkach w popiele mogą być również interesujące Pakiet reklam wykonuje analizy wielosekcyjne z pierwszej i drugiej rzędu pochodzące z funkcji K-Ripley'a Pakiet aspace to zbiór funkcji do szacowania statystycy centrograficzne i geometria obliczeniowa z punktów przestrzennych spatialkernel dostarcza korygowane korek szacowanie gęstości i binarne oszacowanie regresji jądra dla danych o wielu punktach przetwarzania przestrzennego DSpat zawiera funkcje modelowania przestrzennego dla danych próbkowania na odległość oraz spatializacji umożliwia rozróżnienie wielostronnych wzorców punktów przestrzennych GriegSmith używa metody Grieg-Smith na dwuwymiarowych danych przestrzennych Pakiet dbmss umożliwia proste obliczenia pełnego zbioru przestrzennych funkcji statystycznych odległości, w tym klasycznych Ripleya K i innych, a także ostatnich zastosowanych przez ekonomistów przestrzennych Durantona i Overmana Kd, Marcona i Puecha m Opiera się on na spatstacie do kalkulacji rdzenia głównej Gęstość zawiera funkcje, obliczyć oszacowanie gęstości sieciowej Barry i McIntyre, które uwzględnia procesy punktowe w dwuwymiarowych regionach o nieregularnych granicach i otworach. Geostatyka Pakiet gstat zapewnia szeroki zakres funkcji dla jednocyrowej i wielowymiarowej geostatystyki, także dla większych zbiorów danych, podczas gdy geoR i geoRglm zawierają f funkcje dla geostatystyki opartej na modelu Diagnostyka Variogramu może być przeprowadzona za pomocą vardiag Automatyczna interpolacja przy użyciu gstatu jest dostępna w automacie Ta rodzina pakietów jest uzupełniona o intamap z procedurami automatycznej interpolacji i psgp, które realizują przewidywane rzadkie procesy Gaussa kriging Podobny zakres funkcji znajduje się w pakiecie pól Pakiet przestrzenny jest dostarczany z podstawą R i zawiera kilka podstawowych funkcji Pakiet spBayes mieści się w Gaussowskich modelach jednoczynnikowych i wielowymiarowych z rampami MCMC jest innym pakietem do modelowania geoprzestrzeni Bayesian Pakiet geosektu zawiera pewne założenia geostatystyczne i promieniowe funkcje, w tym predykcja i walidacja krzyżowa Poza tym zawiera funkcje do projektowania optymalnych sieci do pobierania próbek przestrzennych opartych na modelowaniu geostatystycznym Pakiet geostatsp oferuje geostatystyczno-modelowe urządzenia modelujące z wykorzystaniem obiektów Raster i SpatialPoints Modele nie Gaussa dopasowane są do INLA, oraz Gaussowskich modeli geostatystycznych wykorzystują maksymalną szacunkową ocenę prawdopodobieństwa. Pakiet RandomFields udostępnia funkcje do symulacji i analizy pól losowych, a opisy modelu variogram mogą zostać przekazane między geoR gstat a tym pakietem SpatialExtremes proponuje kilka podejść do modelowania ekstremalnych przestrzennych przy użyciu RandomFields Ponadto CompRandFld ograniczoneKruganie i geospt stanowi alternatywne podejście do modelowania geostatystycznego Pakiet spTimer jest w stanie dopasować przestrzennie przewidywaną i czasową prognozę dużych ilości danych przestrzenno-czasowych przy użyciu 1 modeli Bayesa Gaussa Procesora GP, 2 bajerskich automatycznych regresji AR i 3 Bayesian Gaussian Predictive Procesy modeli ARP opartych na GPP Pakiet rtop udostępnia funkcje do geostatystycznego interpolowania danych z nieregularnym wsparciem przestrzennym, takich jak dane związane z odpływem lub dane z jednostek administracyjnych Pakiet georob udostępnia funkcje dopasowywania modeli liniowych do błędów skorelowanych przestrzennie przez solidne i G auskie ograniczone maksymalne prawdopodobieństwo oraz do obliczania solidnych i zwyczajowych punktów i blokowania przewidywań krigingu wraz z funkcjami użytecznymi dla walidacji krzyżowej i bezstronnej transformacji wstecznej przewidywań kriging danych przekształconych w logu Pakiet SpatialTools kładzie nacisk na kriging i udostępnia funkcje do przewidywania i symulacji Jest to rozszerzone przez ExceedanceTools, które udostępnia narzędzia do tworzenia regionów zaufania dla regionów przekroczenia i linii konturu Pakiet narzędziowy realizuje wspólne metody geostatystyk w sposób czysty, prosty i skuteczny oraz jest quasi rebootem SpatialTools Sperrillest pakiet implementuje estymację błędów przestrzennych i zmienną przestrzenną opartą na permutacji przy użyciu różnych metod analizy przestrzennej i bloku przestrzennego. Pakiet sgeostat jest również dostępny W obrębie tego samego ogólnego obszaru tematycznego są pakiety deldir i tripack do triangulacji oraz pakiet akima dla spline interpolati w pakiecie MBA zapewnia rozproszoną interpolację danych z wielopoziomowymi spacjami typu B Poza tym istnieje pakiet przestrzennyCovariance, który obsługuje obliczanie macierzy kowariancji przestrzennej dla danych na prostokątach, budowę pakietu regresyjnego w części na spatialCovariance i pakiet tgp Pakiet Stem przewiduje oszacowanie parametrów modelu przestrzenno-czasowego za pomocą algorytmu EM, a oszacowanie błędów standardowych parametrów przy użyciu spacji czasowej parametrycznego bootstrapu FieldSim jest kolejnym pakietem symulacji pól losowych SSN służy do modelowania geostatystycznego danych na strumieniu sieci, w tym modele oparte na odległości in-stream Modele są tworzone przy użyciu średniej ruchomej konstrukcji Modele liniowe przestrzenne, włącznie z wariantami współzmiennymi, mogą być dopasowane do ML lub REML Mapping i innych funkcji graficznych W ipdw udostępnia się funkcje interpolujące dane punktów georeferencyjnych za pośrednictwem odwrotnej ścieżki Ważenie odległości Przydatne dla przybrzeżnych zastosowań morskich wh bariery w krajobrazie uniemożliwiają interpolację z dystansami euklidesowymi RSurvey może być wykorzystywany jako program przetwarzania danych przestrzennie rozproszonych i może powodować korekty błędów i wizualizację danych. Dzięki mapowaniu i analizie danych terenowych DCluster jest pakietem do wykrywania przestrzennych klastrów choroby Rozciąga się i zależy od pakietu spdep, który dostarcza podstawowych funkcji do budowania list sąsiednich i ciężaru przestrzennego, testów autokorelacji przestrzennej dla danych dotyczących dróg oddechowych, takich jak Moran s I oraz funkcji dopasowywania modeli regresji przestrzennej, takich jak modele SAR i CAR Te modele przy założeniu, że zależność przestrzenna może być opisana przez znaną masę Pakiet SpatialEpi zapewnia implementacje funkcji wykrywania klastrów i mapowania chorób, w tym wykrywania klastrów Bayesa i wspiera warstwy Publikacja smerc dostarcza statystycznych metod analizy danych dotyczących danych przestrzennych, ze szczególnym uwzględnieniem wykrywanie klastrów Pakiet rozproszony oferuje formatti Dane dotyczące liczby ludności i przypadków, obliczanie standardowych współczynników zachorowalności oraz dopasowanie modelu BYM za pomocą INLA Regiony regionalne obiektów wielokątnych są dostarczane przez AMOEBA do obliczania klastrów przestrzennych przy użyciu lokalnej statystyki Getis-Ord Przeszukuje ekrany nieregularnych klastrów na mapie, oraz skater w spdep Pakiety seg i OasisR udostępniają funkcje do pomiaru segregacji przestrzennej OasisR zawiera symulacje Monte Carlo w celu przetestowania wskaźników Pakiet spgwr zawiera implementację regresji ważonych geograficznie w celu zbadania możliwości niestacjonarności Pakiet gwrr mieści się w regresji ważonej geograficznie GWR modele i narzędzia do diagnozowania i naprawiania współliniowości w modelach GWR Pasuje również do ważonej geograficznie regresji grzbietu GWRR i geologicznie ważonych lasso modeli GWL Pakiet GWmodel zawiera funkcje do obliczania modeli ważonych geograficznie Pakiet lctools zapewnia naukowcom i nauczycielom łatwy w nauce użytkownik frie narzędzia do obliczania kluczowych statystyk przestrzennych oraz do stosowania prostych i zaawansowanych metod analizy przestrzennej w danych rzeczywistych, takich jak lokalne współczynniki korelacji Pearson i Geograficznie ważone, nierówności przestrzenne Gini, przestrzenne Gini, LQ, ogniskowe ogniskowe, przestrzenne autokorelacje globalne i Local Moran s I, kilka technik regresji ważonych geograficznie oraz inne narzędzia analizy przestrzennej inne statystyki ważone geograficznie Pakiet ten zawiera również funkcje służące do pomiaru znaczenia każdej obliczonej statystyki, głównie na podstawie symulacji Monte Carlo Pakiet sparr stanowi kolejne podejście do względnego ryzyka CARBayes pakiet implementuje Bayesowskie hierarchiczne modele przestrzenne przestrzennego modelu przestrzennego W takich modelach korelacja przestrzenna jest modelowana przez zestaw efektów losowych, którym przypisano warunek autoregresyjnej dystrybucji poprzedzającej CAR. Przykłady włączonych modeli to model BYM oraz niedawno rozwinięty rozmieszczony luk przestrzenny hing model Pakiet glmmBUGS jest przydatnym sposobem na wypuszczanie modeli przestrzennych do WinBUGS Pakiet spaMM dostosowany jest do przestrzennych GLMM, wykorzystując funkcję korelacji Matern jako podstawowy model losowych efektów przestrzennych Pakiet PReMiuM służy do regresji profilu, która jest procesem Dirichlet Bayesian klastrowanie modelu zapewnia przestrzenny termin CAR, który może być uwzględniony w stałych efektach, które są globalne, tzn. niezauważalne dla klastra, w celu uwzględnienia jakiejkolwiek korelacji przestrzennej w pozostałościach Pakiet spacerów udostępnia narzędzia do konstruowania i wykorzystania danych kontekstowych ważonych przestrzennie i umożliwia dalsze łączenie wynikowych danych kontekstowych ważonych przestrzennie z indywidualnymi predyktorami i zmiennymi wynikowymi, w celu modelowania wielopoziomowego Pakiet geospacom generuje matryce dystansowe z plików kształtów i reprezentuje ważone przestrzennie analizy wielopoziomowe Analiza przeżycia przestrzennego dostarcza spatsurv - Bayesian wnioskowanie o parametryczne proporcje zagrożeń modele spajania przestrzennego - i spBayesSurv - modelowanie Bayesowskie i analiza danych przestrzennych - pakiety Pakiet spselect udostępnia funkcje modelowania oparte na regresji krokowej krokowej, przyrostowej regresji regresji w przód, regresji regresji z najmniejszym kątem LARS oraz modeli lasso do wybierania przestrzennej skali współzmiennych w modelach regresji. Regresja przestrzenna Wybór funkcji regresji przestrzennej zależeć będzie od dostępnego wsparcia Jeśli dane są charakteryzowane przez punktowe wsparcie, a proces przestrzenny jest ciągły, mogą być użyte metody geostatystyczne lub funkcje w pakiecie nlme Jeśli wsparcie jest a proces przestrzenny nie jest traktowany jako ciągły, mogą być użyte funkcje zawarte w pakiecie spdep. Pakiet ten może być postrzegany jako dostarczający funkcji ekonometrycznych przestrzennych, a jak wspomniano powyżej, zapewnia podstawowe funkcje do budowania list sąsiednich i ciężaru przestrzennego , testy autokorelacji przestrzennej dla danych dróg, jak Moran s I, an d funkcje dopasowania modeli regresji przestrzennej Zapewnia pełen zakres lokalnych wskaźników powiązania przestrzennego, takich jak lokalne Moran I I narzędzia diagnostyczne dla dopasowanych modeli liniowych, w tym testy mnożników Lagrange Modele regresji przestrzennej, które można montować w maksymalnym prawdopodobieństwie obejmują opóźnienia przestrzenne modeli, modeli błędów przestrzennych i przestrzennych modeli Durbin W przypadku większych zbiorów danych można zastosować rzadkie techniki matrycy, aby uzyskać maksymalne prawdopodobieństwa, podczas gdy przestrzenne dwuetapowe najmniejsze kwadraty i uogólniona metoda estymatorów momentów są alternatywą Przy korzystaniu z GMM można użyć sphet uwzględniać zarówno autokorelację, jak i heteroskedastyczność Regresja regresji przestrzennej jest dostarczana przy użyciu niestandardowego MCMC przez spatcounts Funkcja McSpatial udostępnia funkcje dla regresji ważonej lokalnie, semiparametrycznej i warunkowej regresji parametrycznej, funkcji Fouriera i sześciennego spline, GMM i linearyzowanego logitu przestrzennego i probit, funkcji k-gęstości i kontrfaktualnych , nierównomiernego regresu kwantylacyjnego jonowe i warunkowe funkcje gęstości, dekompozycja Machado-Mata dla regresji kwantylacji, przestrzenny model AR, powtarzalne modele sprzedaży i parametryczne logit i probit Pakiet splm zapewnia sposoby dopasowania danych przestrzennych do maksymalnego prawdopodobieństwa i GM Dwa małe pakiety S2sls i spanel dostarczyć alternatywnych rozwiązań bez większości obiektów splm Pakiet HSAR dostarcza hierarchiczne przestrzenne modele autoregresji HSAR, bazujące na algorytmie Bayesian Markov Chain Monte Carlo MCMC spatialprobit umożliwiają oszacowanie Bayesiana przestrzennej autoregresji probit modelu SAR probit model Pakiet ProbitSpatial dostarcza metod dla dopasowanie modeli przestrzennych probomów dwuomowych do większych zbiorów danych przestrzennych autoregresywnych SAR i przestrzennych błędów SEM probit models są zawarte Pakiet starma dostarcza funkcji do identyfikacji, oszacowania i diagnozowania modelu ruchu STARMA AutoRegressive Space-Time. Analiza echologiczna Istnieje wiele pakietów do analizy e danych kognitywnych i środowiskowych Obejmują one ade4 dla metod rozpoznawczych i euklidesowych w naukach o środowisku, rodziny adhabitat pakietów do analizy wyboru siedlisk przez zwierzęta AdehabitatHR adehabitatHS adehabitatLT i adehabitatMA, pastecs dla regulacji, dekompozycji i analizy serii przestrzeni kosmicznej i czasowej, weganizm na temat metod ordynacji i innych użytecznych funkcji dla ekologów wspólnotowych i roślinnych oraz wielu innych funkcji w innych wnoszonych pakietach Jeden z nich to tripEstymacja w oparciu o klasy dostarczone przez trip ncf weszły ostatnio w CRAN i oferują szereg funkcji przestrzennych nieparametrycznych funkcji kowariancjiMapper jest pakiet do manipulowania mapy zakresów zasięgu gatunkowego, głównie narzędzia ułatwiające generowanie różnorodności gatunków różnorodności biologicznej lub mapy cech życiowych Pakiet siplab jest platformą do eksperymentowania z przestrzennie indywidualnymi modelami roślinności ModelMap buduje na innych pakietach tworzyć modele przy użyciu pod leżące dane GIS SpatialPosition oblicza modele położenia przestrzennego Potencjały Stewarta, obszary zlewisk Reilly, obszary zlewisk Huff Pakiet Watersheds zapewnia metody agregacji zbiorników wodnych i analizy sieci odwadniania przestrzennego Pakiet off-CRAN - Rcitrus - służy do analizy przestrzennej występowania chorób roślinnych Pakiet Geneland używa pól i RandomFields do wykorzystania zarówno informacji geograficznych, jak i genetycznych, aby oszacować liczbę populacji w zestawie danych i określić ich organizację przestrzenną Pakiet ngspatialny udostępnia narzędzia do analizy danych przestrzennych, zwłaszcza danych nieagranowskich Obsługuje rzadkie przestrzenie przestrzenne uogólniony liniowy mieszany model Hughes i Haran 2017 oraz skoncentrowany autologiczny model Caragea i Kaiser 2009 Environmetrics Task View zawiera dużo bardziej kompletne badanie odpowiednich funkcji i pakietów. CRAN packages. Related links. Cost Distance Spatial Analyst. The dane źródłowe wejściowe może być klasą obiektów lub raster. When inpu t dane źródłowe są rastrem, zestaw komórek źródłowych składa się z wszystkich komórek w rasterze źródłowym, które mają prawidłowe wartości. Komórki, które mają wartości NoData nie są zawarte w zestawie źródłowym Wartość 0 jest uważana za legalny źródłowy raster źródłowy może być łatwo utworzony przy użyciu narzędzi ekstrakcyjnych. Gdy dane źródłowe wejściowe są klasą obiektów, lokalizacje źródłowe są konwertowane wewnętrznie na raster przed przystąpieniem do analizy. Rozdzielczość rastra może być kontrolowana za pomocą parametru Rozmiar komórki wyjściowej lub środowiska Rozmiar komórki. Domyślnie , rozdzielczość zostanie określona przez krótszy szerokość lub wysokość zakresu funkcji wejściowej we wstępnym rozproszeniu przestrzennym, podzielonego przez 250. Gdy dane o danych wielokątnych są wykorzystywane przez dane wielokątne, należy zwrócić uwagę na to, jak wyjście cell size is handled when it is coarse, relative to the detail present in the input The internal rasterization process employs the same default Cell assignment type method as the Polygon to Raster t ool, which is CELLCENTER This means that data not located at the center of the cell will not be included in the intermediate rasterized source output, and so will not be represented in the distance calculations For example, if your sources are a series of small polygons, such as building footprints, that are small relative to the output cell size, it is possible that only a few of them will fall under the centers of the output raster cells, seemingly causing most of the others to be lost in the analysis. To avoid this situation, as an intermediate step, you could rasterize the input features directly with the Polygon to Raster tool and set a Priority field and use the resulting output as input to the Distance tool Alternatively, you could select a small enough cell size to capture the appropriate amount of detail from the input features. When the source input is a feature, by default, the first valid available field will be used If no valid fields exist, the ObjectID field for example, O ID or FID, depending on the type of feature input will be used. Cell locations with NoData in the Input cost raster act as barriers in the cost surface tools Any cell location that is assigned NoData on the input cost surface will receive NoData on all output rasters cost distance, allocation, and back link. If the input source data and the cost raster are different extents, the default output extent is the intersection of the two To get a cost distance surface for the entire extent, choose the Union of Inputs option on the output Extent environment settings. If a Mask has been set in the environment, all masked cells will be treated as NoData values. When a mask has been defined in the Raster Analysis window and the cells to be masked will mask a source, the calculations will occur on the remaining source cells The source cells that are masked will not be considered in the computations These cell locations will be assigned NoData on all outputs distance, allocation, and back link rasters. The Maximum distance is specified in the same cost units as those on the cost raster. For the output distance raster, the least-cost distance or minimum accumulative cost distance of a cell to a set of source locations is the lower bound of the least-cost distances from the cell to all source locations. The cost raster cannot contain values of zero since the algorithm is a multiplicative process If your cost raster does contain values of zero, and these values represent areas of lowest cost, change values of zero to a small positive value such as 0 01 before running Cost Distance by first running the Con tool If areas with a value of zero represent areas that should be excluded from the analysis, these values should be turned to NoData before running Cost Distance by first running the Set Null tool.
No comments:
Post a Comment