基于R的地理空间数据处理与可视化地学应用

说起数据分析和机器学习，很多人都想到Python。但在数据分析、统计学等科研领域，R的很多方面都比Python更优秀。与Python出自计算机领域不同，R由统计学家发明，天然就适合科研应用。通常十几行Python代码只需几行简单的R代码就可替代，其简单易用的优势可见一斑。

在地学相关领域，R的空间数据处理能力也越来越强大、丰富和易用，成为必学必用工具之一。通过本课程，读者可快速掌握和学习R的核心基础，并在课程引导下理解和掌握基于R的空间数据获取、处理、分析和可视化等全流程处理方法。

介绍R

R的独特性：功能强大适合科研，简单易用适合非计算机专业

R，Rstudio安装操作；

R包安装；

Rstudio环境简介；

如果快速自学R

本课程介绍逻辑和顺序：

应用背景，R相关技术和操作串讲

安装环境，结合串讲带敲示例代码

气候制图背景和原理，流程概览

基础语法：常量，变量，函数、控制流（类比其他语言）

常用文件格式的读取和保存（csv，txt，shp和geotif等）

基础数据结构：数据框、列表、向量、公式等

空间数据结构简介：矢量，栅格

气候数据读取，保存，操作

气候数据预处理，空间化，

回归建模

可视化

气候数据预处理，空间化，

回归建模

可视化

R中的空间数据类型

结合气候数据制图案例介绍常用R包（结合处理流程，以及对应的GIS软件和GIS库）

背景和原理介绍：矢量，栅格数据模型，空间范围，空间参考； 数据处理管道；

相关技术串讲：sf包、raster相关功能；常用数据处理包

案例讲解：

矢量数据读取——以shp文件读取为例

表格数据空间化——站点表格、房价数据读取为例

高程数据处理——以DEM数据裁剪为例

实际操作三个例子

背景和原理介绍：数据框与空间数据框，数据清洗常见问题，数据处理管道；插补技术

相关技术串讲：dplyr，data.table,tidy；管道语法；mice包

案例讲解：

气象数据异常值处理，插补：简单处理，数据插补，模型插补

数据清洗实际操作

背景和原理介绍

背景和原理介绍

相关技术串讲：公式对象、数据处理、数据框回顾

案例：气温数据回归建模

气温数据回归建模

背景和原理介绍：降水空间分布

相关技术串讲：spdep空间自相关，GWRmodel地理加权回归理论与最新发展

案例：全国降水数据GWR建模

降水数据GWR建模

R 基础可视化系统与概念

ggplot2图层语法

R包中的管道与图层语法应用

R中交互式图表原理简介

leaflet包与图层语法，交互式地图与其他交互图表介绍

交互式地图展示气象站点与气候数据

交互式幻灯片介绍

嵌入静态图表，交互式图表与地图

生成交互式幻灯片

基于R的地理空间数据处理与可视化及在地学领域应用

最后

以上就是香蕉石头为你收集整理的基于R的地理空间数据处理与可视化地学应用的全部内容，希望文章能够帮你解决基于R的地理空间数据处理与可视化地学应用所遇到的程序开发问题。

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