Spazio Movimento Media Gis

Base R include molte funzioni che possono essere utilizzate per la lettura, la visualizzazione e l'analisi dei dati spaziali L'attenzione in questo punto di vista è su dati spaziali geografici, in cui le osservazioni possono essere identificati con le posizioni geografiche, e dove ulteriori informazioni su queste posizioni possono essere recuperate se il posizione è registrato con le funzioni di R cura di base sono integrate da pacchetti contribuito, alcuni dei quali sono in CRAN, e altri sono ancora in fase di sviluppo un luogo attivo è R-Forge che elenca i progetti spaziali dati e statistiche nel suo albero Informazione progetto R-spaziale pacchetti, in particolare sp è pubblicato sul sito web del progetto rspatial R-Forge tra cui una galleria di visualizzazione di sviluppo attivo di SP è proseguire Github. The contribuito pacchetti affrontano due grandi settori spostamento di dati spaziali dentro e fuori R, e l'analisi dei dati spaziali in R. l'R-SIG-Geo mailing-list è un buon punto di partenza per ottenere aiuto e discutere domande su dati sia di accesso, e l'analisi è la mailing list è un buon posto per la ricerca di informazioni sui corsi rilevanti si possono trovare ulteriori informazioni sui corsi sotto la scheda Eventi di questo blog. There sono una serie di tutorial e presentazioni hanno contribuito una recente è Introduzione alla visualizzazione dei dati spaziali in R da pacchetti Robin Lovelace e James Cheshire. The in questa vista può essere più o meno strutturato nei seguenti argomenti Se pensare che qualche pacchetto non è presente nella lista, per favore fatemelo know. Classes per i dati spaziali Poiché molti dei pacchetti di importazione e l'utilizzo di dati spaziali hanno dovuto includere oggetti di memorizzazione dei dati e delle funzioni per la visualizzazione di esso, una iniziativa in corso per la costruzione classi e funzioni tramando condivisa per i dati spaziali il pacchetto SP è discusso in una nota in R Notizie un nuovo pacchetto chiamato SF è ora in CRAN, ed è attivamente sviluppato su GitHub fornendo funzionalità semplici per R lo sviluppo del pacchetto è sostenuto da il Consorzio R Esso fornisce un accesso semplice funzionalità per i dati vettoriali, e come tale è una moderna realizzazione di parti di sp molti altri pacchetti sono diventate dipendenti dalle classi sp, tra cui rgdal e MapTools la confezione rgeos fornisce un'interfaccia per le funzioni topologia per gli oggetti sp utilizzando GEOS Il stplanr fornisce una classe SpatialLinesNetwork basata su oggetti definiti in sp e IGRAPH che possono essere utilizzati per il routing analisi all'interno di R un altro pacchetto di rete è shp2graph Il cleangeo può essere utilizzato per ispezionare oggetti territoriali, facilitare la manipolazione e la segnalazione di errori di topologia e la validità della geometria questioni che sostiene di fornire un detergente geometria che risolverà tutti i problemi di geometria, ed eliminare almeno ridurre la probabilità di avere problemi quando si fa i dati spaziali di elaborazione il pacchetto raster è un importante ampliamento di classi di dati spaziali di virtualizzare l'accesso a grandi raster, permettendo di grandi dimensioni oggetti da analizzare, ed estendendo gli strumenti analitici disponibili per entrambi i dati raster e vettoriali usate con rasterVis può anche fornire una migliore visualizzazione e interazione la confezione contiene funzioni spaziali destinate a migliorare le funzionalità di base del pacchetto raster, tra cui un motore di elaborazione parallela per utilizzare con raster Il pacchetto micromap fornisce micromaps collegato utilizzando ggplot2 Il pacchetto recmap fornisce cartogrammi rettangolari con dimensioni rettangolo riflette ad esempio popolazione le statebins privides un approccio binning più semplice da Stati Uniti Il pacchetto spaziotempo estende le classi condivise definite in sp per i dati spazio-temporali vedere i dati spazio-temporale in R i Grid2Polygons converte un oggetto territoriale dalla classe SpatialGridDataFrame a SpatialPolygonsDataFrame. An approccio alternativo per alcuni di questi problemi è implementato nel pacchetto di PBSmodelling PBSmapping fornisce supporto modellazione Inoltre, Geomap fornisce servizi di mappatura diretti a soddisfare le esigenze dei geologi , e utilizza il geomapdata package. Handling dati spaziali Un certo numero di pacchetti sono stati scritti utilizzando le classi sp il pacchetto raster introduce molti metodi GIS che ora permettono molto da fare con i dati spaziali senza dover utilizzare GIS in aggiunta alla ricerca può essere integrata da gdistance che ha fornito il calcolo delle distanze e percorsi su reti geografiche permessi Geosfera calcoli di distanza e la zona per essere eseguite su dati spaziali in coordinate geografiche Il pacchetto dggridR fornisce un'interfaccia per DGGRID per lavorare con le reti globali discreti, con esagoni, triangoli, e diamanti per superare il problema che ogni bin hanno la stessa area il pacchetto spsurvey fornisce una gamma di funzioni di campionamento il pacchetto viaggio si estende classi sp per consentire l'accesso e la manipolazione dei dati territoriali per animali seguire il pacchetto hdeco fornisce scomposizione gerarchica di entropia per la mappa categorica comparazioni Il pacchetto GeoXp permette interattivo grafica esplorativa spaziale analisi dei dati spcosa fornisce campionamento copertura spaziale e campionamento casuale da compatta strati geografica La magclass offre una classe di dati per una maggiore interoperabilità lavorare con i dati spazio-temporale con funzioni corrispondenti e metodi di conversioni, calcoli di base e di base la manipolazione dei dati la classe distingue tra spaziale, temporale e altre dimensioni per facilitare lo sviluppo e l'interoperabilità degli strumenti di costruire per esso caratteristiche aggiuntivi basato sul nome di indirizzamento di dati e controlli di coerenza interna ad esempio controllando per l'ordine dei dati nel calculations. The UScensus2000 suite di pacchetti UScensus2000cdp UScensus2000tract rende l'uso dei dati del censimento statunitense del 2000 più conveniente Un importante insieme di dati, Guerry s morali Statistica della Francia, è stato reso disponibile nel pacchetto Guerry, che fornisce i dati e le mappe ed esempi volti a contribuire all'integrazione di multivariata e analisi spaziale il pacchetto marmap è stato progettato per il download, la stampa e la manipolazione batimetrici e dati topografici in R marmap possibile interrogare il database batimetria e la topografia ETOPO1 ospitata dal NOAA, utilizzare semplici dati di latitudine-longitudine-profondità in formato ASCII, e approfittare degli strumenti di tracciato avanzati disponibili in R per costruire mappe batimetriche pubblicazione di qualità vede la carta PLOS moderni confini nazionali sono forniti a 2 risoluzioni rworldmap con funzioni di unirsi e di mappare i dati tabulari fanno riferimento i nomi dei paesi o codici Chloropleth e mappe bolla sono supportati e funzioni generali di lavorare su mappe fornite all'utente vedere un nuovo pacchetto R per i confini nazionali risoluzione Mappatura dati globali più elevati sono disponibili dal pacchetto legato rworldxtra confini nazionali storici 1946-2012 possono essere ottenuti dal pacchetto cshapes con funzioni per il calcolo della distanza matrici vedere Mappatura e misurazione pacchetto Landsat Paese Shapes. The con accompagnamento di carta JSS fornisce gli strumenti per l'esplorazione e lo sviluppo di strumenti di correzione per taRifx dati telerilevamento è una raccolta di funzioni di utilità e convenienza, e alcune funzioni spaziali interessanti il ​​pacchetto gdalUtils fornisce wrapper per l'astrazione dati geospaziali Biblioteca GDAL Utilities. An rOpenSci blog ha descritto un approccio GeoJSON centrato alla lettura GeoJSON e WKT dati GeoJSON può essere scritto e letto utilizzando rgdal e WKT da rgeos Le liste di ingresso GeoJSON geoaxe geojsonio e prato, tra gli altri Il pacchetto rgbif viene utilizzato per accedere globale informazioni di biodiversità GBIF dati Il geoaxe permette agli utenti di dividere gli oggetti geospaziali in pezzi Il pacchetto prato è un client per Turfjs per analysis. Reading geospaziali e la scrittura di dati spaziali - mappe rgdal può essere basata raster-vector-based o Il pacchetto rgdal fornisce binding a GDAL - supportati formati raster e vettoriali OGR dotate di supporto formati contiene le funzioni di scrittura di file raster nei formati supportati Il pacchetto prevede anche PROJ 4 il supporto di proiezione per oggetti vettoriali questo sito offre la ricerca PROJ linea 4 rappresentazioni di proiezioni affine e somiglianza trasformazioni su oggetti sp maggio essere fatto utilizzando le funzioni nel pacchetto vec2dtransf gli eseguibili per Windows e Mac OSX CRAN di rgdal includono sottoinsiemi di possibili driver di origine dati, se sono necessari altri, utilizzare altre utilità di conversione, o installare da sorgente contro una versione di GDAL con i driver necessari il pacchetto rgeos fornisce funzioni per la lettura e la scrittura noto geometria del testo WKT, e il pacchetto WKB fornisce funzioni per la lettura e la scrittura noto binaria WKB geometry. Reading e la scrittura di dati spaziali - altri pacchetti ci sono una serie di altri pacchetti per l'accesso ai dati vettoriali su mappe CRAN con mapdata e mapproj fornisce accesso agli stessi tipi di database geografici come S - RArcInfo permette ArcInfo v 7 file binari e file E00 da leggere, e MapTools e shapefile in lettura e scrittura shapefile ArcGIS ArcView per i file NetCDF, ncdf4 o RNetCDF può essere utilizzato il pacchetto MapTools fornisce anche funzioni di supporto per la scrittura di file di mappa del poligono per essere letto da WinBUGS, Mondrian, e il comando TMAP in Stata Esso fornisce inoltre funzioni di interfaccia tra il PBSmapping e classi spatstat e sp, oltre a mappe banche dati e classi sp There è anche un'interfaccia per GSHHS litorale basi di dati il ​​pacchetto GMT dà una semplice interfaccia tra GMT mappa-making software e R geonames è un'interfaccia per il servizio di OpenStreetMap dà accesso a Open Street immagini raster, e Osmar fornisce l'infrastruttura per accedere ai dati di OpenStreetMap provenienti da diversi fonti, per lavorare con i dati in maniera comune R, e per convertire i dati in infrastrutture disponibili forniti dal pacchetto R packages. The rpostgis esistente fornisce funzioni aggiuntive per il pacchetto RPostgreSQL di interfacciarsi R con un database abilitato per PostGIS, così come involucri convenienti al comune di PostgreSQL interroga il pacchetto postGIStools fornisce funzioni per convertire i tipi di geometria e di dati hstore da PostgreSQL in oggetti standard R, così da semplificare l'importazione dei frame di dati R incluso frame di dati spaziali in PostgreSQL. Integration con la versione 6 e del leader aperto GIS fonte, erba, è fornito in CRAN pacchetto spgrass6 utilizzando rgdal per lo scambio di dati per Grass 7, utilizzare RPyGeo rgrass7 è un wrapper per l'accesso Python alla ArcGIS GeoProcessor e RSAGA è un analogo shell wrapper-based per SAGA i comandi stabilisce pacchetto RQGIS un'interfaccia tra R e QGIS, vale a dire che permette all'utente di accedere alle funzionalità di QGIS dalla console R ciò è stato possibile utilizzando l'API QGIS Python tramite la riga di comando Nota anche questa discussione su una alternativa R QGIS integration. Visualisation per la visualizzazione, il colore tavolozze fornite nella confezione RColorBrewer sono molto utili, e possono essere modificati o estesi utilizzando la funzione colorRampPalette fornito con il pacchetto R il classInt fornisce funzioni per la scelta di intervalli di classe per la cartografia tematica il pacchetto TMAP proveds una base moderna per la mappatura tematica a scelta utilizzando una grammatica di sintassi grafica Perché ha una piattaforma grafica griglia personalizzata, si evita la necessità di fortificare le geometrie da utilizzare con ggplot2 il pacchetto mapview fornisce metodi per visualizzare gli oggetti spaziali in modo interattivo, di solito su una base di mappatura web il pacchetto quickmapr fornisce un metodo semplice per visualizzare i sp e oggetti raster, permette di zoom di base, panning, l'identificazione e l'etichettatura degli oggetti territoriali, e non richiede che i dati sia in coordinate geografiche il pacchetto cartografia permette varie rappresentazioni cartografiche, come simboli proporzionali, choropleth, tipologia, flussi o discontinuità il mapmisc pacchetto è fissato un minimo, leggero di strumenti per la produzione di belle mappe in cerca di R, con il supporto per il programma l'utente desidera inserire una mappa sullo sfondo dietro altri display, il pacchetto i RgoogleMaps per l'accesso a Google Maps TM può essere utile ggmap può essere utilizzato per la visualizzazione spaziale con Google Maps e OpenStreetMap GGSN fornisce frecce del Nord e le scale per tali mappe il pacchetto plotGoogleMaps fornisce i metodi per la visualizzazione di oggetti spaziali e spazio-temporali in Google Maps in un browser web plotKML è un pacchetto che fornisce metodi per la visualizzazione di oggetti spaziali e spazio-temporali in Google Earth un ulteriore opzione è leafletR che fornisce funzionalità di base web-mapping per unire i file di dati vettoriali e mappa piastrelle on-line da diverse analisi del modello sources. Point Il pacchetto spaziale è un pacchetto consigliato fornito con base di R, e contiene diverse funzioni di base, tra cui l'implementazione di Khat dal suo autore, il prof Ripley Inoltre, spatstat permette la libertà nel definire la regione s di interesse, e rende le estensioni ai processi marcati e spaziale covariate suoi punti di forza sono il modello-montaggio e la simulazione, e ha una homepage utile e 'l'unico pacchetto che consentirà all'utente di adattare i modelli di processo punto non omogenei con interazioni Interpoint I spatgraphs pacchetto fornisce grafici, visualizzazione grafico e sintesi grafico basato per essere usato con analisi del modello punto spaziale il pacchetto splancs permette anche di dati punto da analizzare all'interno di una regione poligonale di interesse, e copre molti metodi, tra cui kernel 2D Densità Il pacchetto smacpod fornisce diversi metodi statistici per l'analisi dei dati di punti caso-controllo I metodi disponibili seguire da vicino quelli nel capitolo 6 di Applied Spatial statistiche per la salute pubblica dei dati da Waller e Gotway 2004.ecespa fornisce involucri, funzioni e dati per l'analisi del modello punto spaziale, utilizzati nel libro su spaziale Ecologia della ECESPA AEET le funzioni per i punti di categorizzazione su griglie di ceneri possono anche essere di interesse il pacchetto di annunci effettuare Nome e secondo ordine multi-scala analisi deriva da Ripley s K-funzione Il pacchetto Aspace è un insieme di funzioni per la stima statistcs centrographic e geometrie di calcolo da sagome di punti spaziali spatialkernel fornisce stima della densità kernel bordo con correzione e la stima di regressione kernel binario per spaziale multivariata dati di processo di punto DSpat contiene funzioni per la modellazione spaziale per dati di campionamento a distanza e spatialsegregation prevede misure di separazione per Multitipo sagome di punti spaziali GriegSmith utilizza il metodo Grieg-Smith su 2 dati spaziali dimensionali del pacchetto DBMS permette semplice calcolo di una serie completa di funzioni statistiche spaziali di distanza, anche quelli classici Ripley s K e altri e quelle più recenti utilizzati dagli economisti spaziali Duranton e Overman s Kd, Marcon e M Puech s Esso si basa su spatstat per il core di calcolo latticeDensity contiene le funzioni che calcolano lo stimatore densità di lattice a base di Barry e McIntyre, che rappresenta processi di punto nelle regioni bidimensionali con confini irregolari e holes. Geostatistics Il pacchetto gstat fornisce una vasta gamma di funzioni per la geostatistica univariata e multivariata, anche per i set di dati più grandi, mentre Geor e geoRglm contengono funzioni per geostatistica basate su modelli diagnostica variogramma possono essere effettuate con vardiag interpolazione automatica tramite gstat è disponibile in automap Questa famiglia di pacchetti è completato da INTAMAP con procedure di interpolazione automatica e PSGP che costituisce la concretizzazione proiettate sparse kriging processo gaussiano Una simile un'ampia gamma di funzioni si trova nel campi della confezione La confezione spaziale viene fornito con base R, e contiene diverse funzioni di base Il pacchetto spBayes adatta univariata gaussiana e modelli multivariati con rampe MCMC è un diverso pacchetto di modellazione geostatistica bayesiano Il pacchetto geospt contiene alcune funzioni base geostatistiche e radiali, tra cui la previsione e la croce convalida Inoltre, include funzioni per la progettazione di reti di campionamento spaziale ottimali sulla base di geostatistica modellazione il pacchetto geostatsp offre servizi di modellazione geostatistiche utilizzando raster e SpatialPoints oggetti sono forniti modelli non-gaussiani sono in forma utilizzando dell'INLA e modelli geostatistici gaussiana utilizzano stima di massima verosimiglianza. il pacchetto RandomFields fornisce funzioni per la simulazione e l'analisi dei campi aleatori, e le descrizioni modello variogramma può essere passato tra il Geor gstat e questo pacchetto SpatialExtremes propone diversi approcci per estremi spaziale modellazione utilizzando RandomFields Inoltre, CompRandFld constrainedKriging e geospt fornire approcci alternativi alla modellazione geostatistica il pacchetto sPTimer è in grado di adattarsi, spazialmente prevedere e temporalmente grandi quantità previsione di dati spazio-temporali con 1 bayesiano gaussiana modelli di processo GP, 2 Modelli bayesiano Auto-regressiva AR, e 3 bayesiano gaussiana Predictive processi modelle AR basate GPP il pacchetto RTOP fornisce funzioni per l'interpolazione geostatistica dei dati con supporto spaziale irregolare quali dati o dati da unità amministrative il pacchetto georob fornisce funzioni per i modelli lineari raccordo con errori spazialmente correlati da una robusta e gaussiana massima verosimiglianza ristretta legati deflusso e per calcolare il punto e il blocco robusto e abituale previsioni kriging, insieme a funzioni di utilità per la convalida incrociata e per imparziale back-trasformazione delle previsioni kriging dei dati di log-trasformati Il pacchetto SpatialTools pone l'enfasi sul kriging, e fornisce funzioni per la previsione e la simulazione è prorogato di ExceedanceTools che fornisce strumenti per costruzione di regioni di confidenza per le regioni di superamento e linee di contorno Il pacchetto marcia implementa metodi geostatistici comuni in modo pulito, semplice, efficiente, e si dice che sia un riavvio quasi di SpatialTools Il pacchetto sperrorest implementa spaziale stima dell'errore e permutazione a base spaziale importanza variabile utilizzando diverso spaziale convalida incrociata e bloccare spaziale pacchetto sgeostat bootstrap methods. The è anche disponibile all'interno della stessa area di attualità generale sono i pacchetti deldir e TRIPACK per la triangolazione e il pacchetto Akima per spline il pacchetto MBA fornisce l'interpolazione dei dati sparsi con multilivello B-spline in aggiunta, ci sono il pacchetto spatialCovariance, che supporta il calcolo delle matrici di covarianza spaziale per i dati sul rettangoli, l'edificio pacchetto regresso in parte spatialCovariance e il pacchetto TGP il pacchetto Stem prevede la stima dei parametri di un modello spazio-temporale utilizzando l'algoritmo EM, e la stima del parametro di errori standard utilizzando un bootstrap parametrico spazio-temporale FieldSim è un altro caso pacchetto di campi simulazioni il SSN è per la modellazione geostatistica per i dati su reti di flusso, tra cui modelli basati su in-stream vengono creati modelli distanza utilizzando movimento costruzioni medie modelli lineari spaziali, tra cui covariate, può essere in forma con la ML o REML mappatura e altre funzioni grafiche sono inclusi il ipdw fornisce funzioni o interpolare georeferenziato dati del punto di via Distanza ponderazione inverso percorso utile per applicazioni marine costiere in cui le barriere nel paesaggio precludono interpolazione con distanze euclidee RSurvey può essere utilizzato come un programma di elaborazione dei dati spazialmente distribuiti, ed è capace di correzione di errore e mappatura dei dati visualisation. Disease e l'analisi dei dati areale DCluster è un pacchetto per la rilevazione di cluster spaziali di malattie si estende e dipende il pacchetto spdep, che fornisce funzioni di base per la costruzione di liste vicine e pesi spaziali, test di autocorrelazione spaziale per i dati areali come Moran s io, e le funzioni per il montaggio di modelli di regressione spaziali, come ad esempio i modelli di auto SAR e Questi modelli supporre che la dipendenza spaziale può essere descritto da pesi noti il ​​pacchetto SpatialEpi fornisce implementazioni di funzioni di rilevamento cluster e mappatura malattie, tra cui il rilevamento grappolo bayesiana, e supporta gli strati il ​​pacchetto smerc fornisce metodi statistici per l'analisi dei dati areali dei dati, con particolare attenzione alla individuazione di cluster le offerte di pacchetti diseasemapping la formattazione di popolazione e di casi di dati, calcolo dei rapporti standardizzati di incidenza, e montaggio del modello BYM utilizzando dell'INLA Regionalizzazione degli oggetti poligonali è fornita da AMOEBA una funzione per calcolare cluster spaziali utilizzando la statistica locale Getis-Ord si cerca grappoli irregolari ecotopi su una mappa e da skater in spdep i pacchetti seg e OasisR forniscono funzioni per la misurazione spaziale segregazione OasisR include simulazioni Monte Carlo per verificare gli indici Il pacchetto spgwr contiene una implementazione di metodi di regressione geograficamente ponderati per esplorare possibili non stazionarietà Il pacchetto gwrr adatta regressione geograficamente ponderata modelli GWR e dispone di strumenti per diagnosticare e risolvere collinearità nei modelli GWR adatta anche geograficamente ponderata cresta regressione modelli lazo geograficamente calibrati GWL gwrr e il pacchetto GWmodel contiene funzioni per il calcolo modelli geograficamente ponderati Il pacchetto lctools fornisce ai ricercatori ed educatori con facile da imparare utenti strumenti per calcolare le statistiche spaziali chiave e di applicare semplici e metodi avanzati di analisi spaziale nei dati reali, tra cui Pearson locale e geograficamente calibrati coefficienti di correlazione di Pearson, spaziale disuguaglianza misure Gini, Spatial Gini, LQ, Focal LQ, spaziale autocorrelazione globali e Moran locale s I, diverse tecniche di regressione geograficamente calibrati e altri strumenti di analisi spaziale altre statistiche geograficamente ponderati Questo pacchetto contiene anche funzioni per misurare il significato di ogni statistica calcolata, basata principalmente su simulazioni Monte Carlo il pacchetto Sparr fornisce un altro approccio per rischi relativi The pacchetto CARBayes implementa modelli di unità areale spaziali gerarchici bayesiani In questi modelli la correlazione spaziale è modellato da una serie di effetti casuali, cui è attribuito un condizionale autoregressiva CAR precedenti Esempi di distribuzione dei modelli inclusi sono il modello BYM così come un spaziale localizzata recentemente sviluppato lisciatura modello il pacchetto glmmBUGS è un modo utile di svenire modelli spaziali di pacchetto WinBUGS il spaMM adatta GLMMs spaziali, utilizzando la funzione di correlazione Matern come il modello di base per effetti casuali spaziali il pacchetto Premium è per il profilo di regressione, che è un processo di Dirichlet bayesiano modello di clustering fornisce un termine CAR spaziale che può essere incluso negli effetti fissi che sono globali, cioè non specifico cluster, i parametri per tenere conto di qualsiasi correlazione spaziale nei residui Il pacchetto SPACOM fornisce gli strumenti per costruire e sfruttare i dati di contesto spazialmente ponderati, e inoltre permette di combinare i risultanti dati di contesto spaziale ponderati con variabili predittive e di risultato a livello individuale, ai fini della modellazione multilivello il pacchetto geospacom genera matrici di distanza dal file di forma e rappresenta un'analisi multilivello spazialmente ponderato i risultati delle analisi di sopravvivenza spaziale è fornita dal spatsurv - bayesiano inferenza per rischi proporzionali parametrici modelli di sopravvivenza spaziali - e spBayesSurv - bayesiano modellazione e l'analisi dei correlati spazialmente dati di sopravvivenza - pacchetti Il pacchetto SPSelect fornisce funzioni di modellazione basata sulla regressione in avanti graduale, incrementale di regressione per stadi in avanti, almeno regressione angolo di LARS e modelli lazo per la selezione la scala spaziale delle covariate in regressione models. Spatial regressione la scelta della funzione per la regressione spaziale dipenderà dal sostegno disponibile Se i dati sono caratterizzati da supporto punto e il processo spaziale è possibile utilizzare continui, metodi geostatistici, o funzioni in NLME pacchetto Se il supporto è areale, e il processo spaziale non viene trattata come continua, funzioni fornite nella confezione spdep può essere utilizzato Questo pacchetto può anche essere visto come fornire funzioni econometria spaziale, e, come notato sopra, fornisce funzioni di base per la costruzione liste vicini e pesi spaziali, test di autocorrelazione spaziale per i dati areali come Moran s io, e funzioni per i modelli di regressione spaziali di montaggio fornisce l'intera gamma di indicatori locali di associazione spaziale, come Moran locale s io e strumenti diagnostici per i modelli lineari a muro , tra cui Lagrange Multiplier mette alla prova i modelli spaziali di regressione che possono essere installati usando la massima verosimiglianza comprendono modelli lag spaziali, modelli di errore spaziali e modelli Durbin spaziali per i set di dati più grandi, le tecniche di matrici sparse possono essere utilizzate per ottenere la massima verosimiglianza si adatta, mentre spaziali due minimi quadrati di scena e il metodo generalizzato dei momenti estimatori sono un'alternativa Quando si utilizza GMM, sphet può essere utilizzato per ospitare sia autocorrelazione e all'eteroschedasticità spaziale regressione conteggio viene fornito utilizzando personalizzato MCMC da spatcounts Il McSpatial fornisce funzioni per la regressione a livello locale ponderata, la regressione semiparametrico e condizionatamente parametrico, di Fourier e funzioni spline cubica, GMM e linearizzato logit spaziale e probit, funzioni k densità e controfattuali, non parametrica di regressione quantile e funzioni di densità condizionali, Machado-Mata decomposizione per regressioni quantile, modello AR spaziale, modelli di vendita di ripetizione, e logit condizionale parametrico e probit Il pacchetto SPLM fornisce metodi per il montaggio dati panel spaziali di massima verosimiglianza e GM i due pacchetti piccoli S2sls e Spanel fornire implementazioni alternative senza la maggior parte delle strutture del SPLM Il pacchetto HSAR fornisce modelli gerarchici spaziale autoregressivi HSAR, sulla base di una catena bayesiano Markov Monte Carlo MCMC algoritmo spatialprobit rendere possibile la stima bayesiana del modello autoregressivo probit modello probit SAR spaziale il pacchetto ProbitSpatial fornisce i metodi per il montaggio binomiale modelli probit spaziali ai dati più grande imposta autoregressivo spaziale errore spaziale modelli SEM probit SAR e sono inclusi il pacchetto starma fornisce funzioni per identificare, stima e diagnosticare uno spazio-tempo Autoregressive Moving Average analisi STARMA model. Ecological ci sono molti pacchetti per l'analisi dei dati ecologica e ambientale Essi comprendono ade4 per i metodi esplorativi e euclidee nelle scienze ambientali, la famiglia adehabitat di pacchetti per l'analisi della selezione dell'habitat da parte degli animali adehabitatHR adehabitatHS adehabitatLT e adehabitatMA, pastecs per la regolazione, la decomposizione e l'analisi di serie spazio-tempo, vegan per i metodi di coordinamento e le altre funzioni utili per la comunità e la vegetazione ecologisti, e molte altre funzioni in altri pacchetti contribuito Uno di questi è tripEstimation basandosi sulle classi fornito da viaggio NCF è entrato CRAN di recente, e fornisce una gamma di funzioni di covarianza non parametrici spaziali rangeMapper è un pacchetto per manipolare le specie vanno mappe, soprattutto strumenti per facilitare la generazione di tratti biodiversità specie ricchezza o la vita-storia misura-di-occorrenza mappa la siplab il pacchetto è una piattaforma per la sperimentazione di spazialmente espliciti singoli modelli basati vegetazione ModelMap si basa su altri pacchetti per la creazione di modelli che utilizzano dati GIS alla base della SpatialPosition calcola modelli posizione spaziale potenzialità Stewart, bacini di utenza Reilly, bacini di utenza Huff Il pacchetto Watersheds fornisce metodi per bacini di aggregazione e spaziale analisi della rete di drenaggio un off-CRAN pacchetto - Rcitrus - è per l'analisi spaziale delle malattie delle piante incidenza il pacchetto Geneland utilizza campi e RandomFields a fare uso di entrambe le informazioni geografiche e genetiche per stimare il numero di popolazioni in un set di dati e delineare la loro organizzazione spaziale il pacchetto ngspatial fornisce gli strumenti per l'analisi dei dati spaziali, in particolare i dati areali non gaussiana supporta spaziale modello lineare generalizzato misto rada di Hughes e Haran 2013 e un modello autologistico centrato di Caragea e Kaiser 2009 Environmetrics Task View contiene una molto più completa indagine di funzioni rilevanti e filtraggio packages. CRAN packages. Related links. Spatial usando una trama metodi sistema di informazione geografica per ridimensionare la salute e l'ambiente data. Mohammad Ali un c. Michael Emch b. Jean-Paul Donnay ca ICDDR, B, Mohakhali, Dacca, Bangladesh. b Dipartimento di Geografia, Portland State University, Portland, OR, USA. c Dipartimento di Geomatica, Università di Liegi, Belgium. Accepted 3 ottobre 2001, disponibile online 8 novembre 2001.Despite l'utilizzo di sistemi di informazione geografica GIS la ricerca accademica, è ancora raro per i funzionari della sanità pubblica di utilizzare tali strumenti per affrontare la salute e le questioni ambientali complessità in questioni metodologiche per affrontare i rapporti tra salute e ambiente, indagando variazione spaziale delle malattie, e affrontare la domanda e l'offerta di servizi di assistenza sanitaria territoriale, ostacolare l'uso di GIS nel settore sanitario Questo documento dimostra semplici metodi di filtraggio spaziale per analizzare la salute e dati ambientali utilizzando un GIS raster Computing spaziali tassi medi in movimento riduce individuale colpisce e crea una superficie continua di fenomeni un altro metodo di analisi spaziale discusso è il calcolo di esposizione superfici di stato compresi i paesi limitrofi influenze ponderati per distanza decadimento Questi metodi descrivono come i dati sanitari e ambientali possono essere scalati in modo da problemi di salute migliore di indirizzi metodi di filtraggio spaziale sono dimostrati utilizzando i dati di salute e di sorveglianza della popolazione all'interno di un GIS che sono stati raccolti per circa 210.000 persone in Matlab , Bangladesh. Corresponding autore internazionale Vaccine Institute, Kwanak PO Box 14, Seoul, 151-600, Sud Korea. Copyright 2002 Pubblicato da Elsevier Ltd. Cookies sono utilizzati da questo sito per ulteriori informazioni, visitare i biscotti page. Copyright 2017 Elsevier o dei suoi licenziatari o collaboratori ScienceDirect è un marchio registrato di Elsevier B V. UNIT 40 - interpolazione spazio Ipiled con l'aiuto di Nigel M Waters, Università di Calgary. spatial interpolazione è la procedura di stima del valore degli immobili in siti non campionate all'interno dell'area coperta dal esistente observations. in quasi tutti i casi l'immobile deve essere intervallo o di rapporto scaled. can essere pensato come l'inverso del processo utilizzato per selezionare i pochi punti da un DEM che rappresentano con precisione la surface. rationale dietro interpolazione spaziale è l'osservazione che i punti chiudere insieme nello spazio sono più probabilità di avere valori simili di punti distanti tra loro Tobler s legge di Geography. spatial interpolazione è una caratteristica molto importante di molti interpolazione GISs. spatial possono essere utilizzati in GISs. to fornire contorni per la visualizzazione dei dati graphically. to calcolare alcune proprietà della superficie in un dato point. to cambiare l'unità di confronto quando si utilizzano diverse strutture di dati in diversi layers. frequently viene utilizzato come aiuto nella decisione spaziale processo sia in geografia fisica e umana e in discipline affini, come minerale prospecting and hydrocarbon exploration. many of the techniques of spatial interpolation are two - dimensional developments of the one dimensional methods originally developed for time series analysis. this unit introduces spatial interpolation and examines point based interpolation, while the next looks at areal procedures and some applications. there are several different ways to classify spatial interpolation procedures. given a number of points whose locations and values are known, determine the values of other points at predetermined locations. point interpolation is used for data which can be collected at point locations eg weather station readings, spot heights, oil well readings, porosity measurements. interpolated grid points are often used as the data input to computer contouring algorithms. once the grid of points has been determined, isolines eg contours can be threaded between them using a linear interpolation on the straight line between each pair of grid points. point to point interpolation is the most frequently performed type of spatial interpolation done in GIS. lines to points. eg contours to elevation grids. areal interpolation. given a set of data mapped on one set of source zones determine the values of the data for a different set of target zones. eg given population counts for census tracts, estimate populations for electoral districts. global interpolators determine a single function which is mapped across the whole region. a change in one input value affects the entire map. local interpolators apply an algorithm repeatedly to a small portion of the total set of points. a change in an input value only affects the result within the window. global algorithms tend to produce smoother surfaces with less abrupt changes. are used when there is an hypothesis about the form of the surface, ega trend. some local interpolators may be extended to include a large proportion of the data points in set, thus making them in a sense global. the distinction between global and local interpolators is thus a continuum and not a dichotomy. this has led to some confusion and controversy in the literature. exact interpolators honor the data points upon which the interpolation is based. the surface passes through all points whose values are known. honoring data points is seen as an important feature in many applications eg the oil industry. proximal interpolators, B-splines and Kriging methods all honor the given data points. Kriging, as discussed below, may incorporate a nugget effect and if this is the case the concept of an exact interpolator ceases to be appropriate. approximate interpolators are used when there is some uncertainty about the given surface values. this utilizes the belief that in many data sets there are global trends, which vary slowly, overlain by local fluctuations, which vary rapidly and produce uncertainty error in the recorded values. the effect of smoothing will therefore be to reduce the effects of error on the resulting surface. stochastic methods incorporate the concept of randomness. the interpolated surface is conceptualized as one of many that might have been observed, all of which could have produced the known data points. stochastic interpolators include trend surface analysis, Fourier analysis and Kriging. procedures such as trend surface analysis allow the statistical significance of the surface and uncertainty of the predicted values to be calculated. deterministic methods do not use probability theory eg proximal. a typical example of a gradual interpolater is the distance weighted moving average. usually produces an interpolated surface with gradual changes. however, if the number of points used in the moving average is reduced to a small number, or even one, there would be abrupt changes in the surface. it may be necessary to include barriers in the interpolation process. semipermeable, eg weather fronts. will produce quickly changing but continuous values. impermeable barriers, eg geologic faults. will produce abrupt changes. Lam 1983 and Burrough 1986 describe a variety of quantitative interpolation methods suitable for computer contouring algorithms. in this and the next sections, these are divided into exact and approximate methods. this section deals with exact methods. all values are assumed to be equal to the nearest known point. is a local interpolatorputing load is relatively light. output data structure is Thiessen polygons with abrupt changes at boundaries. has ecological applications such as territories and influence zones. best for nominal data although originally used by Thiessen for computing areal estimates from rainfall data. is absolutely robust, always produces a result, but has no intelligence about the system being analyzed. available in very few mapping packages, SYMAP is a notable exception. uses a piecewise polynomial to provide a series of patches resulting in a surface that has continuous first and second derivatives. ensures continuity in. elevation zero-order continuity - surface has no cliffs. slope first-order continuity - slopes do not change abruptly, there are no kinks in contours. curvature second order continuity - minimum curvature is achieved. produces a continuous surface with minimum curvature. output data structure is points on a raster. note that maxima and minima do not necessarily occur at the data points. is a local interpolator. can be exact or used to smooth surfacesputing load is moderate. best for very smooth surfaces. poor for surfaces which show marked fluctuations, this can cause wild oscillations in the spline. are popular in general surface interpolation packages but are not common in GISs. can be approximated by smoothing contours drawn through a TIN model. see Burrough 1986 , Davis 1986 and mathematical aspects in Lam 1983 and Hearn and Baker 1986.also described in numerical approximation theory. developed by Georges Matheron, as the theory of regionalized variables , and DG Krige as an optimal method of interpolation for use in the mining industry. the basis of this technique is the rate at which the variance between points changes over space. this is expressed in the variogram which shows how the average difference between values at points changes with distance between points. De vertical axis is E zi - zj 2, ie expectation of the difference. ie the average difference in elevation of any two points distance d apart. d horizontal axis is distance between i and j. most variograms show behavior like the diagram. the upper limit asymptote of De is called the sill. the distance at which this limit is reached is called the range. the intersection with the y axis is called the nugget. a non-zero nugget indicates that repeated measurements at the same point yield different values. in developing the variogram it is necessary to make some assumptions about the nature of the observed variation on the surface. simple Kriging assumes that the surface has a constant mean, no underlying trend and that all variation is statistical. universal Kriging assumes that there is a deterministic trend in the surface that underlies the statistical variation. in either case, once trends have been accounted for or assumed not to exist , all other variation is assumed to be a function of distance. the input data for Kriging is usually an irregularly spaced sample of points. to compute a variogram we need to determine how variance increases with distance. begin by dividing the range of distance into a set of discrete intervals, eg 10 intervals between distance 0 and the maximum distance in the study area. for every pair of points, compute distance and the squared difference in z values. assign each pair to one of the distance ranges, and accumulate total variance in each range. after every pair has been used or a sample of pairs in a large dataset compute the average variance in each distance range. plot this value at the midpoint distance of each range. once the variogram has been developed, it is used to estimate distance weights for interpolation. interpolated values are the sum of the weighted values of some number of known points where weights depend on the distance between the interpolated and known points. weights are selected so that the estimates are. unbiased if used repeatedly, Kriging would give the correct result on average. minimum variance variation between repeated estimates is minimum. problems with this method. when the number of data points is large this technique is computationally very intensive. the estimation of the variogram is not simple, no one technique is best. since there are several crucial assumptions that must be made about the statistical nature of the. variation, results from this technique can never be absolute. simple Kriging routines are available in the Surface II package Kansas Geological Survey and Surfer Golden Software , and in the GEOEAS package for the PC developed by the US Environmental Protection Agency. traditionally not a highly regarded method among geographers and cartographers. however, Dutton-Marion 1988 has shown that among geologists this is a very important procedure and that most geologists actually distrust the more sophisticated, mathematical algorithms. they feel that they can use their expert knowledge, modelling capabilities and experience and generate a more realistic interpolation by integrating this knowledge into the construction of the geological surface. attempts are now being made to use knowledge engineering techniques to extract this knowledge from experts and build it into an expert system for interpolation. see Unit 74 for more on this topic. characteristics of this method include. procedures are local as different methods may be used by the expert on different parts of the map. tend to honor data points. abrupt changes such as faults are more easily modelled using these methods. the surfaces are subjective and vary from expert to expert. output data structure is usually in the form of a contour. surface is approximated by a polynomial. output data structure is a polynomial function which can be used to estimate values of grid points on a raster or the value at any location. the elevation z at any point x, y on the surface is given by an equation in powers of x and ye ga linear equation degree 1 describes a tilted plane surface. ega quadratic equation degree 2 describes a simple hill or valley. za bx cy dx2 exy fy2.in general, any cross-section of a surface of degree n can have at most n-1 alternating maxima and minima. ega cubic surface can have one maximum and one minimum in any cross-section. equation for the cubic surface. za bx cy dx2 exy fy2 gx3 hx2y ixy2 jy3.a trend surface is a global interpolator. assumes the general trend of the surface is independent of random errors found at each sampled pointputing load is relatively light. statistical assumptions of the model are rarely met in practice. edge effects may be severe. a polynomial model produces a rounded surface. this is rarely the case in many human and physical applications. available in a great many mapping packages. see Davis 1973 and Sampson 1978 for non - orthogonal polynomials Mather 1976 for orthogonal polynomials. approximates the surface by overlaying a series of sine and cosine waves. a global interpolatorputing load is moderate. output data structure is the Fourier series which can be used to estimate grid values for a raster or at any point. best for data sets which exhibit marked periodicity, such as ocean waves. rarely incorporated in computing packages. simple program and discussion in Davis 1973.estimates are averages of the values at n known points. where w is some function of distance, such as. an almost infinite variety of algorithms may be used, variations include. the nature of the distance function. varying the number of points used. the direction from which they are selected. is the most widely used method. objections to this method arise from the fact that the range of interpolated values is limited by the range of the data. no interpolated value will be outside the observed range of z values. other problems include. how many points should be included in the averaging. what to do about irregularly spaced points. how to deal with edge effects. Burrough, PA 1986 Principles of Geographical Information Systems for land Resources Assessment, Clarendon, Oxford See Chapter 8.Davis, JC 1986 Statistics and Data Analysis in Geology, 2nd edition, Wiley, New York Also see the first, 1973, edition for program listings. Dutton-Marion, KE 1988 Principles of Interpolation Procedures in the Display and Analysis of Spatial Data A Comparative Analysis of Conceptual and Computer Contouring, unpublished Ph D Thesis, Department of Geography, University of Calgary, Calgary, Alberta. Hearn, D and Baker, MP 1986 Computer Graphics, Prentice-Hall Inc, Englewood Cliffs, N J. Jones, TA Hamilton, DE and Johnson, CR 1986 Contouring Geologic Surfaces with the Computer, Van Nostrand Reinhold, New York. Lam, N 1983 Spatial Interpolation Methods A Review, The American Cartographer 10 2 129-149.Mather, PM 1976 Computational Methods of Multivariate Analysis in Physical Geography, Wigley, New York. Sampson, RJ 1978 Surface II, revised edition, Kansas Geological Survey, Lawrence, Kansas. Waters, NM 1988 Expert Systems and Systems of Experts, Chapter 12 in WJ Coffey, ed Geographical Systems and Systems of Geography Essays in Honour of William Warntz, Department of Geography, University of Western Ontario, London, Ontario. An important class of interpolation methods is missing here - so called radial basis functions, such as multiquadrics, thin plate spline, thin plate spline with tension, regularized spline with tension and a large number of other flavours of this approach also sometimes refered to as variational approach These methods are available in almost every GIS, from ArcINFO, GRASS, SURFER to specialized visualization packages The description can be found at Mitas, L Mitasova, H 1999, Spatial Interpolation In MF Goodchild, DJ Maguire, Eds , Geographical Information Systems Principles, Techniques, Management and Applications, GeoInformation International, Wiley, 481-492.1 Are there other techniques for surface generation How many of the above procedures are commonly used How would they be ranked in terms of popularity Give examples from the literature of where they have been used.2 How does hand contouring rate as an alternative What did you think of it and have you changed your mind What are the key features and processes involved in hand contouring.3 Explain the advantages and disadvantages of manual interpolation as used in hand contouring over computer based interpolation as used in a computer contouring package.4 Describe the different ways in which spatial interpolation algorithms can be classified. Back to Geography 470 Home Page. Please send comments regarding content to Brian Klinkenberg Please send comments regarding web-site problems to The Techmaster Last Updated August 30, 1997.