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  • 空间数据分析与R语言实践[平装]
  • 共4个商家     55.70元~67.90
  • 作者:拜凡德(RogerS.Bivand)(作者),裴贝斯玛(EdzerJ.Pebesma)(作者),格梅尔-卢比奥(VirgilioGómez-Rubio)(作者)
  • 出版社:清华大学出版社;第1版(2013年2月1日)
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  • ISBN:9787302302353

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    编辑推荐

    《空间数据分析与R语言实践》适合作为“空间信息处理”和“空间信息可视化”课程的教材,通过大量的实例展示了空间分析方法的应用领域及其价值,较全面地展示了R在空间统计与分析中的成果与前景。《空间数据分析与R语言实践》配套网站包括了书中的所有实例、所涉及的包和数据集,对读者学习和研究将有很大帮助。

    作者简介

    作者:拜凡德(Roger S. Bivand) 裴贝斯玛(Edzer J. Pebesma) 格梅尔-卢比奥(Virgilio Gómez-Rubio) 译者:徐爱萍 舒红

    目录

    第一部分 R的空间数据处理
    第1章 空间数据介绍
    1.1空间数据分析
    1.2为什么要用R
    1.2.1概述
    1.2.2为什么使用R进行空间数据分析
    1.3 R和GIS
    1.3.1什么是GIS
    1.3.2面向服务的架构
    1.3.3进一步了解GIS
    1.4空间数据的类型
    1.5存储和显示
    1.6空间数据分析应用
    1.7 R空间资源
    1.7.1在线资源
    1.7.2本书的结构
    第2章 R的空间数据类
    2.1 概述
    2.2 R中的类和方法
    2.3 Spatial对象
    2.4 SpatialPoints类
    2.4.1 方法
    2.4.2空间点数据的数据框
    2.5 SpatialLines类
    2.6 SpatialPolygons类
    2.6.1 SpatialPolygons DataFrame对象
    2.6.2孔和环方向
    2.7 SpatialGrid和SpatialPixel对象
    第3章 空间数据可视化
    3.1传统绘图系统
    3.1.1绘制点、线、多边形和网格
    3.1.2坐标轴和布局元素
    3.1.3坐标轴标签和参考网格中的度
    3.1.4绘图尺寸、绘图区域、地图比例以及多图绘制
    3.1.5绘图属性和地图图例
    3.2使用spplot的Trellis/Lattice绘制
    3.2.1 一个直观的Trellis示例
    3.2.2绘制点、线、面和网格
    3.2.3对图添加参考物和布局元素
    3.2.4安排面板布局
    3.3绘图交互
    3.3.1 基本图形的交互
    3.3.2 spplot和lattice的绘图交互
    3.4彩色调色板和类区间
    3.4.1彩色调色板
    3.4.2类区间
    第4章 空间数据导入/导出
    4.1坐标参考系
    4.1.1使用EPSG清单
    4.1.2 PROJ.4 CRS规范
    4.1.3投影和坐标转换
    4.1.4度、分和秒
    4.2矢量文件格式
    4.2.1使用rgdal包中的OGR驱动程序
    4.2.2其他的导入/导出函数
    4.3栅格文件格式
    4.3.1 使用rgdal包中的GDAL驱动
    4.3.2编写一个GoogleEarth影像覆盖
    4.4 GRASS
    百老街霍乱数据
    4.5其他的导入/导出接口
    4.5.1 分析和可视化应用
    4.5.2 TerraLib和aRT
    4.5.3其他GIS和Web地图系统
    4.6安装rgdal包
    第5章 空间数据处理高级方法
    5.1 支撑
    5.2 叠置
    5.3空间取样
    5.4拓扑检查
    5.4.1多边形合并
    5.4.2孔状态检查
    5.5组合空间数据
    5.5.1组合位置数据
    5.5.2组合属性数据
    5.6辅助函数
    第6章 定制空间数据类和方法
    6.1 使用类和方法编程
    6.1.1 S3型类和方法
    6.1.2 S4型类和方法
    6.2程序包trip中的动物足迹数据
    6.2.1通用函数和构造函数
    6.2.2 trip对象的方法
    6.3多点数据:空间多重点
    6.4六边形网格
    6.5时?空网格
    6.6蒙特卡洛模拟的空间分析
    6.7大型网格的处理
    ……
    第二部分 空间数据分析
    第7章 空间点模式分析
    第8章 插值与地统计
    第9章 面数据和空间自相关
    第10章面数据建模
    第11章 疾病制图
    结语
    参考文献

    文摘

    版权页:



    插图:



    关于支撑作用的一个示例是选举系统中投票区边界不严格按比例变化所产生的影响。虽然最根本的投票行为无法改变,但根据选民居住地的结构或聚集不同来记录结果,往往能得到不同的选举结果(CRAN的BARD包中的自动重新区划和重划选区的启发性探索所揭示的一个偏好就是使用R来研究这一问题的一个示例)。当执行上述行为的目的是为了某些候选人或政党利益的时候,这就是所谓的徇私舞弊。该集合是任意的多边形,因为它们没有充分反映出这样的一个政治实体。这就是从选民居住地位置到某些聚集地支撑度变化的一个例子。支撑度的变化在空间数据分析中是一个意义重大的问题,它由Schabenberger and Gotway(2005,pp.284.285)提出。Gotway and Yong(2002)还提出了一个更加完善的处理方法,他们展示了分析中,统计学方法如何用来将支撑度变化所关联的误差带入到深一层的研究。同样的道理,特定学科领域的研究者在他们的项目之初就应该考虑项目涉及的统计人员,从而尽可能地检测出项目中潜在的不确定性因素的来源。尝试从分析和报告阶段收集到的数据中推断出这些不确定因素时,他们就会在项目中寻找办法尽力控制错误的传播(Guttorp,2003,Wikle,2003)。这里由一个示例来说明,海洋生物学家在不同的地点和时间收集数据,并且他们希望在不引入系统误差的情况下这些来自不同地点和时间的数据能够很好地结合。
    随着测量行业被计算机取代以及测量数据传至给非测量人员,越来越多的人忽视了对空间数据不精确性的理解。其中的一些不精确性来自于测量误差,要缩小这些误差必须靠测量人员平时的训练和他们的职场经验。但是一个坐标用数字表示看起来会非常准确和理想。测量和制图表示法仅仅是对可用数据的一个概括。没有收集任何数据时,实际值往往靠猜测,这会带来严重的错误,正如海图制作用户日常工作中发现的那样。此外,支撑度改变的目的是为了更好的实现可视化,因为同样的数据用等高线表示或用等高距影像图表示使得这些数据看起来不像其绘制的图形那么臃肿,如图5.1所示。事实上,Ross Ihaka将来自纸质地图上的数据进行数字化,如同许多其他的数字高程数据,纸质地图本身也是可用数据的一种表示,而不是一个确切的地形再现,甚至SRTM数据也只能在整理之后才能实际地使用。2.7节使用的3角秒数据是使用一个特定的重取样和整理算法从繁杂的1角秒数据中得到的。不同的算法会产生略微不同的数字高程模型。