Hướng dẫn xử lý dữ liệu không gian trong R?

Có ai biết một số hướng dẫn tốt để xử lý dữ liệu không gian trong R không? Tôi biết rằng có một số gói như rgdal và maptools nhưng tôi thực sự không tìm thấy các hướng dẫn hữu ích để liên lạc với các chức năng cơ bản (đọc, vẽ, thay đổi ký hiệu, tham gia dữ liệu, v.v.) và / hoặc để có cái nhìn tổng quan rộng hơn các capactites ac của R để phân tích không gian và thao tác dữ liệu không gian là gì. Ngoài ra các đề xuất cho sách, giấy tờ, blog, vv sẽ được chào đón nồng nhiệt.

Câu hỏi này đã được chuyển đổi sang Community Wiki và wiki bị khóa vì đây là một ví dụ về câu hỏi tìm kiếm danh sách các câu trả lời và dường như đủ phổ biến để bảo vệ nó khỏi bị đóng. Nó nên được coi là một trường hợp đặc biệt và không nên được xem là loại câu hỏi được khuyến khích trên trang này hoặc bất kỳ trang web Stack Exchange nào, nhưng nếu bạn muốn đóng góp thêm nội dung cho nó thì hãy thoải mái làm điều đó bằng cách chỉnh sửa câu trả lời này .

Có khá nhiều tài nguyên để học 'không gian' R trực tuyến, một số tài nguyên tốt hơn là:

• không gian-analyst.net
• Một bài đăng blog thực sự vững chắc của Frank Davenport, với các ghi chú về một số thao tác dữ liệu không gian cơ bản trong R
• R Mẹo không gian (liên kết Lưu trữ Internet, trang web gốc dường như không còn nữa)
• Trang web của Barry Rowlingson chứa một số ví dụ tuyệt vời và một chiếc áo choàng

Một cặp vợ chồng tôi thấy hữu ích:

• Tôi thực sự khuyên bạn nên Phân tích các mẫu điểm không gian trong 'R' của Giáo sư Adrian Baddeley tại CSIRO ở Úc. Nó bao gồm các spatstatmô-đun chuyên sâu và tôi nghĩ đó là một nguồn tài nguyên tuyệt vời để phân tích cụm.

• Phân tích dữ liệu không gian ứng dụng trong R (Bivand, Roger S., Pebesma, Edzer J., Gómez-Rubio, Virgilio) và Thống kê và mô hình không gian (Gaetan, Carlo, Guyon, Xavier) cũng là những cuốn sách tuyệt vời.

Thêm một chút từ phía tôi:

• Virgilio Gómez Rubio (ông là tác giả của cuốn sách ASDAR nổi tiếng / siêu nổi tiếng, được đề cập trong các câu trả lời khác) trang web cung cấp tài liệu cho hướng dẫn của ông từ useR! hội nghị - slide, dữ liệu và mã có sẵn.

• Ngoài ADAR, giờ đây còn có cuốn sách mới ' Giới thiệu về R cho phân tích không gian và lập bản đồ ' của Brundson & Comber với mã có sẵn để tải xuống .

• Khóa học CSDE (Đại học Washington) về GIS có một số tài liệu R không gian , tập trung vào ESDA , GWR , hồi quy không gian

• Các bản đồ với loạt bài đăng trên blog RI ( II , III ) cung cấp rất nhiều mã nhận xét rộng rãi mà bạn có thể học hỏi.
• Phòng thí nghiệm tài nguyên đất UC Davis có một bộ sưu tập tốt các mẹo và ví dụ về không gian R
• Francisco Rodriguez-Sanchez có một tài liệu hay về 'Dữ liệu không gian trong R: Sử dụng R làm GIS'.

Một vài hướng dẫn hay, bao gồm một số hướng tập trung vào tính tương tác (thường được liệt kê là điểm yếu của việc thực hiện GIS với R)

• Dữ liệu không gian trong R: Sử dụng R làm GIS : Hướng dẫn thực hiện các thao tác cơ bản với dữ liệu không gian trong R, chẳng hạn như nhập và xuất dữ liệu (cả véc tơ và raster), vẽ sơ đồ, phân tích và tạo bản đồ. của Francisco Rodriguez-Sanchez

• Sử dụng RStudio làm GIS tương tác với Tờ rơi của Kyle Walker, Đại học Texas Christian

• Làm việc với PostGIS từ R của Duncan Golicher

• Xử lý và phân tích dữ liệu không gian địa lý trong R của Andy Lyons

Tôi muốn thêm vào danh sách:

• Hướng dẫn thực hành về lập bản đồ địa lý của T. Hengl

• Hướng dẫn toàn diện cho Gói Spatio-Temporal R (Bergen et al., 2013)

• ggmap: Trực quan hóa không gian với ggplot2 (Kahle và Wickham)

• DG Rossiter ( ghi chú bài giảng )

• Không gian.ly

Tôi có một số hướng dẫn giới thiệu phân tích không gian trong R trên trang web của mình:

http://evansmurphy.wix.com/evansspatial

Tiến sĩ Alec Stephenson nói về Khám phá dữ liệu không gian với R: Slides và script

Tôi cũng đã thực hiện một hướng dẫn nhanh chóng và dễ dàng, mọi người có thể xem tại đây https://github.com/mattjbayly/MapsProj . Tất cả những gì bạn cần là tập lệnh văn bản R và tất cả các tài liệu khác được tải xuống từ xa từ R.

Hướng dẫn của tôi bao gồm nhập / xuất dữ liệu GIS, thao tác cơ bản dữ liệu vectơ & raster, một số âm mưu cơ bản và tổng quan ngắn gọn về các phép chiếu. Thời gian dự kiến ​​hoàn thành: 60 phút

trực quan hóa dữ liệu bằng ngôn ngữ R: Code School - Thử R