Applied spatial data analysis with R

R是一个越来越受到欢迎的免费的以统计功能为主的脚本语言。与Matlab类似，可扩展性极强。由于生物信息学的许多软件用R编写，而生物信息学这些年又突飞猛进，所以R的知名度也越来越强。以往空间数据分析是GIS软件的领地，其他软件很少染指。R很早就具有空间数据分析的功能，但是少为人所知道。R的一个缺点是学习曲线（尤其是在初期）比较陡峭，如果能够有一个针对性强、面向应用的教材，可以很大程度上弥补这个缺憾。这本书是由R核心开发组中负责开发空间数据分析的人士边写软件同时边著就的教材。很值得参考。 ### 关于《应用空间数据分析与R》的知识点详解 #### 一、R语言在空间数据分析中的应用背景 R语言作为一种强大的统计计算工具，在生物信息学领域有着广泛的应用，并且随着该领域的快速发展，R语言的影响力也在不断增大。本书《应用空间数据分析与R》(Applied Spatial Data Analysis with R) 的出现，填补了空间数据分析领域的一个空白，为读者提供了一个系统学习如何使用R进行空间数据分析的机会。 #### 二、书籍简介 《应用空间数据分析与R》由三位作者共同完成：Roger S. Bivand、Edzer J. Pebesma 和 Virgilio Gómez-Rubio。他们分别是挪威经济与商业管理学院、荷兰乌特勒支大学物理地理系以及伦敦帝国理工学院流行病学与公共卫生系的专家。本书是“UseR!”系列丛书之一，该系列由Robert Gentleman、Kurt Hornik 和 Giovanni Parmigiani担任编辑。 #### 三、书籍主要内容概述 本书旨在通过实例介绍如何使用R来进行空间数据分析。它覆盖了空间数据的基本概念、空间数据的获取与处理方法、空间数据的可视化技术、空间数据的空间权重构建方法、空间自相关性检测技术、空间回归模型的构建与评估等多方面内容。 1. **空间数据基本概念**：包括空间数据类型、坐标系、投影等基础知识。 2. **空间数据获取与处理**：介绍了如何使用R读取不同格式的空间数据文件，如Shapefile、GeoJSON等；以及如何对空间数据进行清洗、转换等预处理操作。 3. **空间数据可视化**：利用R的强大绘图功能，展示了如何绘制不同类型的地图，如点图、面图、热力图等。 4. **空间权重矩阵构建**：详细解释了如何根据不同的邻接规则来构建空间权重矩阵，这对于后续的空间自相关分析至关重要。 5. **空间自相关检测**：介绍了Moran's I、Geary's C等常用的空间自相关检验方法，并提供了实际案例演示。 6. **空间回归模型**：重点讲解了普通最小二乘法（OLS）、空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）等几种典型的空间回归模型，并通过实例展示如何在R中实现这些模型。 #### 四、学习R语言进行空间数据分析的意义 - **提高效率**：相较于传统的GIS软件，R语言提供了更高效的数据处理能力，可以快速处理大规模空间数据集。 - **灵活性高**：R语言的开源特性使得用户可以根据需求定制分析流程，更加灵活地应对复杂的数据问题。 - **丰富的资源**：社区活跃，有大量现成的包可供使用，如`sp`, `rgdal`, `raster`, `spdep`等，极大地方便了空间数据的操作与分析。 - **易于集成**：R语言易于与其他编程语言或系统集成，便于开发更复杂的地理信息系统或应用程序。 #### 五、学习建议 - **前期准备**：对于初学者来说，建议先熟悉R语言的基本语法和数据结构，掌握一些基础的统计分析方法。 - **实践操作**：通过实际项目练习，加深对空间数据分析的理解和掌握。 - **参考资料**：除了本书之外，还可以参考其他相关书籍、在线教程、论坛讨论等资源，以便获得更全面的知识体系。 - **持续更新**：空间数据分析领域发展迅速，新技术和新方法层出不穷，需要保持学习态度，及时更新自己的知识库。 通过以上知识点的介绍，《应用空间数据分析与R》不仅是一本优秀的教材，也是空间数据分析领域的宝贵资源。无论您是研究者还是学生，都可以从中受益匪浅。