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第 1 章

空间数据介绍

1.1 空间数据分析

空间数据无处不在，除了那些收集的数据(如现在是否正在下雨)，还可在电

视、报纸、路线规划、电脑屏幕、纸质地图上看到空间数据。制作一个适合其目的

并且不

篡改

基础数据的地图并不容易。除了创建和查看地图，空间数据分析还与

若干问题相关联，这些问题并没有通过对数据自身的观察给出直接回答，它们是指

产生观测数据的假设过程。统计推断这种空间过程往往具有挑战性，但是，当试着

给用户感兴趣的问题下结论的时候，统计推断是必要的。

可能出现的问题包括如下几个。



疾病发生率的空间模式是否有助于得出它们聚类的结论。如果可以，所发

现的聚类是否与年龄、相对贫困或污染源等因素相关联？



给定一定数量的土壤观察样本，所研究的区域中，哪一部分受到了污染？



给定分散的空气质量测量，有多少人暴露在高浓度的黑色烟雾或比 10m

小的颗粒物之中，他们的住所又在哪里？



政府倾向于与邻国对比自己的政策，还是倾向于独立行动？

在本书中，将关注空间数据分析应用，即处理数据集、解释数据关系、说明

如何尝试着得出结论。本书将参考数据分析方法和模型的理论背景，强调动手使用

R 语言完成示例。需要相应知识背景的读者应该参阅参考文献。本书中所有的数据

集及例子都可以使用，有兴趣的读者还可以自由编译和发布。

第 1 章

本章讨论的内容如下：

(i) 为什么用 R 进行空间数据分析？

(ii) R 和地理信息系统之间的关系。

(iii) 什么是空间数据以及如何区分空间数据类型？

(iv) 空间数据存储和显示所带来的挑战。

(v) 分析观测数据与产生它们的过程。

(vi) R 用于空间数据分析的信息来源和本书的结构。

1.2 为什么要用 R

1.2.1 概述

R 系统(R 核心开发团队，2008)是一款用于统计计算和绘图的免费软件，R 是基

于 S 语言的一个 GNU 项目，所以也可以当作 S 语言的一种实现，用 S 语言写的代

码不加任何修改就可以在 R 环境下运行，S 语言用于统计计算和绘图(Becker et al.,

1988)。对数据分析来讲，使用特定目标的语言(如 S 语言)比通用语言更加高效。

对 R 入门者而言，并不需要有编写脚本或编程的经历，新学习一门编程语言

可能会令人不安，但是学习很快就会收到回报。使用者很快就会从示例分析、编制

程序或复制代码中发现对其他数据集进行存储、重现、修改或扩展是很容易的，这

些分析成分可以重写或从示例程序中更加有效。R 可以使用新的专用组件轻松扩

展，可交换数据集来应用数据分析的方法，而这些用一系列鼠标点击的操作程序来

实现往往是很困难的。

R 系统提供了许多标准的和创新的统计分析方法，新用户可能会发现行之有效

和值得依赖的探索性方法和新奇的方法。然而最主要的优势是，和传统技术相比，

创新方法可以在稳定的环境中进行测试。许多空间数据分析方法不如最常见的统计

技术使用频繁，但这些方法在 R 许可的数据和方法中更加有效。R 使用常见的库

来进行数据分析，也能够轻松地使用 S，C，C++，Fortran 或 Java 等语言所写的代

码扩展或链接。链接到各种已有的关系数据库系统和地理信息系统后，许多常见的

数据格式都能够进行读或写。

空间数据介绍

R 的支持度和开发速度都很高，经验表明，不管是为公共部门还是私人部门开

发，R 都可作为开发专业的、高要求软件的环境。S 语言不仅可以用于简单数据、

向量或矩阵计算，还能够轻松进行类扩展，进而支持新的数据类型和分析方法，比

如汇总、绘图、打印、测试或模型拟合(Chambers, 1998)。

除了核心 R 软件系统，R 也是一个社区，这个社区包括刚刚开始使用 R 进行

数据分析的参与者和为 CARN(http://www.r-project.org/)贡献 R 包以供其他人下载

使用的开发人员。

正如 R 自身从开源模型中获益，贡献包的作者也从世界一流的基础设施中受

益，允许他们公布自己的工作，并且以不可思议的速度和可靠性得以修正。发布内

容有包括众多流行平台的源码和二进制包。新增的包占据 R 社区的绝大部分，并

且绝大多数核心开发人员也开发和维护发布的包。已发布的包包含 R 函数、可选

的样本数据集和文档，文档中有学习使用 R 函数的示例。

1.2.2 为什么使用 R 进行空间数据分析

在过去的 10 年里，R 拥有越来越多用于处理和分析空间数据的包，所有这些

包常常针对空间数据的组织做不同假设，R 本身没有能力从其他数据中区分出坐

标。此外，绘制空间数据的方法和其他任务是分散的，起码要对数据的组织做不同

的初步假设。这点与时间序列数据的分析不同。

在共同努力和广泛讨论下，一组 R 开发者实现了 R 包 sp，它新增的用于空间

数据的类和方法扩展了 R 的功能(Pebesma and Bivand，2005)。类指定了结构和定

义空间数据组织和存储的方式。方法是函数的实例，这些函数为特定数据类所特

有。例如，所有空间数据类的概要给出相关坐标点的空间范围，并显示出坐标参考

系(比如经度/纬度坐标或 UTM 投影坐标)。还可能显示特定空间类对象的更多细

节。例如，一个绘图方法会创建出一幅空间数据的地图。

sp 包提供了点、线、多边形和网格的类和方法，采用单组空间数据类有许多

重要的优势。

(i) 从空间统计包中转换数据集更加容易。这些类既由包直接支持，也有间

接支持，例如，间接支持通过接口包提供 sp 类和包中的类之间的转换来

提供。后一种选择需要包之间的一对多关系，比提供和维持多对多关系

要容易得多。

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