Spazio Movimento Media Arcgis

Ho una mappa raster di Midwest degli Stati Uniti, che è molto scarsa, cioè i pixel di interesse sono abbastanza pochi a essere quasi invisble se visto in una scala in cui tutti gli stati del Midwest degli Stati Uniti sono visibili vorrei seguire l'approccio delineato in questo documento PNAS per creare una mappa migliore, ma non è sicuro come replicare in ArcGIS Qualsiasi aiuto sarebbe carta appreciated. The PNAS delinea i passi come follows. Because delle piccole dimensioni e la distribuzione sparsa delle aree di cambiamento, era difficile visualizzare i modelli regionali di LCLUC alla risoluzione spaziale di 56 m originale come risultato, abbiamo utilizzato tecniche di smoothing spaziale per creare una superficie cambiamento regionale che ha evidenziato hotspot locali del cambiamento correlati approcci sono utilizzati in campi come l'epidemiologia spaziale per generare stima stabile dei tassi di malattie 48, ma hanno non è stata ampiamente applicata nel campo del cambiamento terreno scienza nel nostro approccio levigante, cambiamento pixel a una risoluzione spaziale di 56 metri sono stati aggregati per la percentuale di cambiamento con una risoluzione di 560-m Questo è stato fatto prendendo 10-by-10 blocchi di 56 - m pixel vale a dire 100 blocchi di pixel e sommando i cambiamenti binario all'interno di ogni blocco di Fig S4A successivo abbiamo usato un kernel 2D più agevole per calcolare una stima levigata di variazione percentuale per ciascuno dei pixel di risoluzione 560-m Fig S4B una funzione di quarto grado kernel è stato usato per calcolare le medie in tutta l'area di studio si muove a una larghezza di banda di 10 Km la stessa funzione del kernel quartic è stato utilizzato per lisciare variazione percentuale dal mais soia nel 2006 al pascolo nel 2011, infine, ci generato una mappa levigata di copertura prati nel 2006 aggregando presenza prati a risoluzione 56-m di copertura prati cento a risoluzione 560-m, e quindi lisciatura questo strato di copertura aggregato utilizzando lo stesso 10-km kernel quartica questo strato di copertura pascolo lisciata è stato successivamente utilizzato come denominatore nel generare una mappa di tassi relativi di pascolo conversion. As quanto mi risulta, questo è il diagramma di flusso 1 statistiche Usa blocco in ArcGIS per riassumere 10x10 pixel di 56-m raster a 560m raster 2 kernel 2D più liscia non è sicuro come fare questo 3 Quartic kernel non è sicuro come fare questo. non sono sicuro di come andare oltre passo 1.asked 15 14 agosto a 0 29.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 sui dati spaziali geografici, in cui le osservazioni possono essere identificati con località geografiche, e in cui ulteriori informazioni su queste posizioni possono essere recuperate se la posizione è registrato con le funzioni di cura di base R 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 su pacchetti R-spaziale, 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 aree spostamento di dati spaziali dentro e fuori R, e l'analisi dei dati spaziali in R. The 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 per ulteriori informazioni sui corsi possono essere trovate nella scheda Eventi di questo blog. There sono una serie di tutorial contribuito e le introduzioni di recente è Introduzione alla visualizzazione dei dati spaziali in R da Robin Lovelace e James pacchetti Cheshire. The in questa visualizzazione possono essere approssimativamente strutturate nei seguenti argomenti Se si pensa 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 di classi condivise e funzioni tramando per i dati spaziali Il pacchetto SP è discusso in una nota in R Notizie un nuovo pacchetto chiamato SF è ora in CRAN, e viene attivamente sviluppato su GitHub fornendo funzionalità semplici per R lo sviluppo del pacchetto viene supportato dal 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 diventati dipendenti dalle classi sp , tra cui rgdal e MapTools Il pacchetto rgeos fornisce un'interfaccia per le funzioni di 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 della topologia e delle questioni di validità della geometria che pretende di fornire un detergente geometria che risolverà tutti i problemi di geometria, ed eliminare almeno riduce 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 grandi oggetti da analizzare, ed estendendo gli strumenti analitici disponibili per entrambi i dati raster e vettoriali usate con rasterVis può anche fornire una maggiore visualizzazione e interazione La confezione contiene funzioni spaziali lo scopo di migliorare le funzionalità di base del pacchetto raster, tra cui un motore di elaborazione in parallelo per l'uso con raster il pacchetto micromap fornisce micromaps collegato utilizzando ggplot2 il pacchetto recmap fornisce cartogrammi rettangolari con dimensioni rettangolo che riflettono ad esempio popolazione le statebins privides un approccio binning più semplice negli Stati Uniti il pacchetto prevede lo spazio-tempo si estende le classi condivise definite in sp per i dati spazio-temporali vedono spazio-temporale dei dati 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 i 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 oggi permettono di essere molto fatto 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 confronti categoriche 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 lavoro interoperabilità con i dati spazio-temporali insieme a funzioni corrispondenti e metodi di conversioni, calcoli di base e la manipolazione dei dati di base la classe distingue tra dimensioni spaziali, temporali e di altro tipo per facilitare lo sviluppo e l'interoperabilità degli strumenti di costruire per esso caratteristiche aggiuntivi basato sul nome indirizzamento dei dati e controlli di coerenza interna ad esempio il controllo 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 in pacchetto Guerry, che fornisce i dati e le mappe ed esempi volti a contribuire all'integrazione dei 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 i dati di latitudine-longitudine-profondità semplici in formato ASCII, e sfruttare gli strumenti di tracciato avanzati disponibili in R per costruire mappe batimetriche pubblicazione di qualità vede la carta PLOS confini paese moderno sono forniti a 2 risoluzioni da rworldmap con funzioni di si uniscono e mappare i dati tabulari fanno riferimento i nomi dei paesi o codici Chloropleth e sono supportate le mappe bolla e funzioni generali di lavorare su utente fornito mappe vedere un nuovo pacchetto R per le frontiere risoluzione di campagna di mappatura globale dei dati più elevati sono disponibili dal pacchetto legato rworldxtra confini nazionali storici 1946 -2012 può essere ottenuto 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 utilità e convenienza funzioni e alcune funzioni spaziali interessanti il ​​pacchetto gdalUtils fornisce wrapper per la voce del blog dati geospaziali Abstraction libreria GDAL Utilities. An rOpenSci descritto un approccio GeoJSON centrato alla lettura GeoJSON e WKT dati GeoJSON può essere scritta e letta utilizzando rgdal e WKT da rgeos I liste degli iscritti GeoJSON geoaxe geojsonio e prato, tra gli altri Il pacchetto rgbif viene utilizzato per accedere Global Biodiversity Information Facility dati GBIF Il geoaxe consente 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 basato su vettori o raster-based Il pacchetto rgdal fornisce binding per GDAL formati raster dotate di supporto e dotate di supporto OGR formati vettoriali contiene le funzioni di scrittura di file raster nei formati supportati Il pacchetto fornisce anche il supporto di proiezione PROJ 4 per oggetti vettoriali questo sito fornisce PROJ ricerca online 4 rappresentazioni di proiezioni affine e somiglianza trasformazioni sugli oggetti sp possono essere effettuate 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 dati spaziali - altri pacchetti vi sono numerosi altri pacchetti per l'accesso ai dati vettoriali su CRAN mappe 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 leggere e scrivere 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 le classi spatstat e sp, oltre a mappe banche dati e le classi sp C'è anche un'interfaccia per GSHHS litorale basi di dati il ​​pacchetto GMT fornisce una semplice interfaccia tra GMT mappa-making software e R geonames è un'interfaccia per il servizio di OpenStreetMap dà accesso per aprire delle strade le immagini raster, e Osmar fornisce l'infrastruttura per accedere ai dati di OpenStreetMap provenienti da fonti diverse, di 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 la RPostgreSQL pacchetto di interfacciarsi R con un database abilitato per PostGIS, così come convenienti wrapper per comune PostgreSQL interroga il pacchetto postGIStools fornisce funzioni per convertire i tipi di geometria e di dati hstore da PostgreSQL in oggetti standard R, nonché per semplificare l'importazione dei dati R frame tra cui i frame di dati spaziali in PostgreSQL. Integration con la versione 6 e dei principali GIS open source, GRASS, è fornito in CRAN pacchetto spgrass6 utilizzando rgdal per lo scambio di dati per Grass 7, uso rgrass7 RPyGeo è un wrapper per l'accesso Python al ArcGIS GeoProcessor e RSAGA è un analogo shell wrapper-based per SAGA comandi il pacchetto RQGIS stabilisce un'interfaccia tra R e QGIS, cioè 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, le tavolozze di colori forniti 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 cartografia tematica il pacchetto TMAP proveds una base moderna per la mappatura tematica a scelta utilizzando una sintassi grammatica di 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 web mapping il pacchetto quickmapr fornisce un metodo semplice per visualizzare sp e raster oggetti, 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 pacchetto mapmisc è un minimo, leggero insieme 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 l'altra display, il pacchetto i RgoogleMaps per l'accesso a Google Maps TM può essere utile ggmap possono essere utilizzati per la visualizzazione spaziale con Google Maps e OpenStreetMap GGSN fornisce frecce del Nord e le scale per tali mappe il pacchetto plotGoogleMaps fornisce 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 piastrelle mappa on-line da fonti diverse analisi del modello. 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 segnalati 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 il pacchetto spatgraphs fornisce grafici, visualizzazione del grafico e grafico sintesi a base da utilizzare con analisi del modello punto spaziale Il pacchetto splancs permette anche dati dei punti 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 punto di caso-controllo i metodi disponibili seguono 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 punti di categorizzazione su griglie di ceneri possono anche essere di interesse Il pacchetto di annunci eseguire di primo 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 dal punto spaziale modelli spatialkernel fornisce stima della densità kernel edge-corretto e binario stima la regressione del kernel per i dati di processo punto spaziale multivariata DSpat contiene funzioni per la modellazione spaziale per dati di campionamento a distanza e spatialsegregation fornisce misure di separazione per Multitipo sagome di punti spaziali GriegSmith utilizza il metodo Grieg-Smith su 2 dimensionale dati spaziali Il pacchetto DBMS permette semplice calcolo di una serie completa di funzioni statistiche spaziali di distanza, tra cui quelle classiche Ripley s K e altri e quelle più recenti utilizzati dagli economisti spaziali Duranton e Overman s Kd, Marcon e Puech s M 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 set di dati più grandi, mentre GEOR e geoRglm contengono funzioni per geostatistica basati su modelli diagnostici 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 automatizzate e PSGP che implementa proiettata sparse processo gaussiano kriging una simile un'ampia gamma di funzioni è da ricercarsi nei settori della confezione La confezione spaziale viene spedito con base R, e contiene diverse funzioni di base Il pacchetto spBayes adatta univariata gaussiana e modelli multivariati con rampe MCMC è un diverso geostatistica bayesiano pacchetto di modellazione il pacchetto geospt contiene alcune funzioni base geostatistiche e radiali, tra cui la previsione e la convalida incrociata 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 non modelli - Gaussian sono idonei utilizzando dell'INLA e modelli geostatistici gaussiana utilizzano massima verosimiglianza pacchetto Estimation. The RandomFields fornisce funzioni per la simulazione e l'analisi dei campi aleatori, e variogramma descrizioni modello può essere passato tra Geor gstat e questo pacchetto SpatialExtremes propone diversi approcci per spaziale estremi modellazione utilizzando RandomFields Inoltre, CompRandFld constrainedKriging e geospt fornire approcci alternativi per geostatistici modellazione Il pacchetto sPTimer è in grado di adattarsi, spazialmente prevedere e temporalmente prevedere grandi quantità di dati spazio-temporali con 1 bayesiano gaussiana modelli di processo GP, 2 bayesiano auto-regressivo I modelli AR, e 3 bayesiano gaussiana Predictive Processi modelle AR basate GPP il pacchetto RTOP offre funzioni per l'interpolazione geostatistica dei dati con supporto spaziale irregolare come i dati relativi deflusso o dati provenienti da unità amministrative il pacchetto georob fornisce funzioni per i modelli lineari raccordo con spazialmente correlata errori di robusta e gaussiana massima verosimiglianza ristretta e per calcolare le previsioni di punti e il blocco kriging robusti e consuetudinarie, 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 la 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 diversi 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 triangolazione e la pacchetto Akima per spline pacchetto MBA fornisce sparsi interpolazione dati con multilivello B-spline in aggiunta, ci sono il pacchetto spatialCovariance, che supporta il calcolo delle matrici di covarianza spaziali per dati rettangoli, l'edificio pacchetto regresso in parte spatialCovariance e TGP confezione la confezione Stem prevede la stima dei parametri di un modello spazio-temporale utilizzando l'algoritmo EM, e la stima degli errori standard dei parametri usando 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 modelle distanza sono creati utilizzando lo spostamento 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 interpolate georeferenziata punto dati tramite Distanza ponderazione inverso percorso utile per applicazioni marine costiere in cui le barriere del paesaggio precludono interpolazione con distanze euclidee RSurvey può essere utilizzato come un programma di elaborazione per i dati spazialmente distribuiti, ed è in grado di correzioni di errori e mappatura dei dati visualisation. Disease e dati areali di analisi DCluster è un pacchetto per il rilevamento di cluster spaziali di malattie si estende e si basa sul pacchetto spdep, che fornisce funzioni di base per gli elenchi costruzione vicini e pesi spaziali, test di autocorrelazione spaziale per i dati areali come Moran s I, e funzioni per spaziale raccordo modelli di regressione, come ad esempio i modelli di auto SAR e Questi modelli assumono che la dipendenza spaziale può essere descritto con 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 abitabile di dati, con particolare attenzione alla individuazione di cluster il pacchetto diseasemapping offre la formattazione di popolazione e di casi di dati, calcolo dei rapporti standardizzati di incidenza, e montaggio del modello BYM utilizzando dell'INLA Regionalizzazione di oggetti poligonali è fornita da AMOEBA una funzione per calcolare cluster territoriali utilizzando la statistica locale Getis-Ord Si cerca grappoli irregolari ecotopi su una mappa, e di skater in spdep SEG e pacchetti OasisR forniscono funzioni per la misurazione spaziale segregazione OasisR include simulazioni Monte Carlo per verificare gli indici il pacchetto spgwr contiene una implementazione del metodi di regressione geograficamente ponderati per esplorare possibili non stazionarietà Il pacchetto gwrr si adatta modelli GWR regressione geograficamente ponderato e ha gli strumenti per diagnosticare e risolvere collinearità nei modelli GWR si adatta anche geograficamente ponderata regressione ridge gwrr e geograficamente ponderazione modelli lazo GWL Il pacchetto GWmodel contiene funzioni per calcolando modelli geograficamente ponderati Il pacchetto lctools fornisce ai ricercatori ed educatori con facili da apprendere strumenti di facile uso per il calcolo statistica spaziale chiave e di applicare metodi semplici e avanzate 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, Spatial autocorrelazione globale 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 , principalmente sulla base di simulazioni Monte Carlo il pacchetto Sparr fornisce un altro approccio per rischi relativi il pacchetto CARBayes implementa modelli bayesiani gerarchici spaziali areali unità in tali modelli la correlazione spaziale è modellato da una serie di effetti casuali, cui è attribuito un condizionale autoregressiva CAR prima distribuzione Esempi dei modelli incluse sono il modello BYM così come un modello di livellamento spaziale recentemente sviluppato localizzato 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 spaziale effetti casuali Il pacchetto Premium è per il profilo di regressione, che è un bayesiano modello di clustering processo di Dirichlet fornisce un termine CAR spaziale che può essere incluso negli effetti fissi che sono globali, vale a dire non a grappolo specifici, i parametri di compensare qualsiasi correlazione spaziale in i residui il pacchetto SPACOM fornisce gli strumenti per costruire e sfruttare i dati di contesto spazialmente ponderati, e consente inoltre combinando i risultanti dati di contesto spaziale ponderati con variabili predittive e di risultato a livello individuale, ai fini della multilivello modellazione il pacchetto geospacom genera matrici di distanza dal file di forma e rappresenta l'analisi multilivello spazialmente ponderato i risultati delle analisi di sopravvivenza spaziale è fornita dal spatsurv - inferenza bayesiana per i pericoli parametrici proporzionali modelli di sopravvivenza spaziali - e spBayesSurv - bayesiana modellazione e analisi dei correlati spazialmente dati di sopravvivenza - pacchetti il ​​pacchetto SPSelect fornisce funzioni di modellazione basata su passi in avanti regressione, regressione incrementale per stadi in avanti, almeno angolo di regressione LARS e modelli lazo per selezionare 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 e punto il processo spaziale è continuo, metodi geostatistiche possono essere utilizzati, o funzioni nel pacchetto NLME 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 essere visto anche a fornire funzioni di econometria spaziale, e, come osservato in precedenza, fornisce funzioni di base per gli elenchi edilizia vicini e pesi spaziali, test di autocorrelazione spaziale per i dati areali come Moran s io, e funzioni per i modelli di regressione spaziali montaggio Esso fornisce l'intera gamma di indicatori locali di associazione spaziale, come ad esempio Moran locale s I e strumenti diagnostici per i modelli lineari a muro, tra cui Lagrange Multiplier test modelli di regressione spaziali che possono essere installati usando la massima verosimiglianza includere modelli spaziali di ritardo, i modelli di errore spaziali e modelli Durbin spaziale per set di dati più grandi, 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 stimatori 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 per spatcounts il McSpatial fornisce funzioni per la regressione a livello locale ponderata, semiparametrico e la regressione condizionale parametrica, Fourier e funzioni spline cubica, GMM e logit spaziale linearizzato e probit, le funzioni di k-densità e controfattuali, non parametrica di regressione quantile e le funzioni di densità condizionata, Machado-Mata decomposizione per quantile regressioni, modello spaziale AR, 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 di piccole dimensioni S2sls e Spanel fornire implementazioni alternative senza la maggior parte delle strutture del SPLM Il HSAR pacchetto fornisce gerarchica spaziale autoregressivi modelle HSAR, sulla base di una catena bayesiano Markov algoritmo Monte Carlo MCMC spatialprobit rendere possibile la stima bayesiana della autoregressivo modello 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 SAR e di errore spaziale modelli SEM probit sono compresi Il pacchetto starma fornisce funzioni per identificare, valutare 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 in le scienze ambientali, la famiglia adehabitat di pacchetti per l'analisi di 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 vegetazione ecologisti , e molte altre funzioni di altri hanno contribuito pacchetti uno di questi è tripEstimation basandosi sulle classi fornite 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 misura-di-occorrenza, principalmente strumenti per facilitare la generazione di tratti biodiversità specie ricchezza o la vita-storia mappe Il pacchetto siplab è una piattaforma per la sperimentazione di spazialmente espliciti modelli vegetazione individuali basati ModelMap si basa su altri pacchetti per la creazione di modelli che utilizzano dati GIS alla base della SpatialPosition calcola modelli di posizione spaziale Stewart potenziali, bacini di utenza Reilly, Huff bacini di utenza il pacchetto Watersheds fornisce metodi per bacini di aggregazione e analisi della rete di drenaggio spaziale Un pacchetto off-CRAN - Rcitrus - è per l'analisi spaziale delle malattie delle piante incidenza il pacchetto Geneland utilizza campi e RandomFields a fare uso di sia informazioni geografiche e genetiche per stimare il numero di popolazioni in un set di dati e delineano 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 panoramica molto più completa di funzioni rilevanti e dati di origine di ingresso packages. CRAN packages. Related links. Cost distanza spaziale Analyst. The può essere una classe di entità o raster. When la dati di fonte di ingresso è un raster, l'insieme di celle di origine è costituito da tutte le cellule del raster di origine che hanno valori validi cellule che hanno valori NODATA non sono inclusi nella sorgente impostare il valore 0 è considerato una fonte legittima un raster sorgente può essere facilmente creato con l'estrazione tools. When i dati di origine di ingresso è una classe di entità, le posizioni di origine vengono convertiti internamente in un raster prima di eseguire l'analisi la risoluzione del raster può essere controllata con il parametro di dimensione della cella di uscita o l'ambiente dimensione cella per impostazione predefinita , la risoluzione viene determinata dalla più corta della larghezza o altezza del grado di funzionalità di input, in riferimento spaziale ingresso, diviso per 250.When utilizzando dati poligono per i dati sorgente di ingresso, è necessario prestare attenzione a come l'uscita cell size is handled when it is coarse, relative to the detail present in the input The internal rasterization process employs the same default Cell assignment type method as the Polygon to Raster tool, which is CELLCENTER This means that data not located at the center of the cell will not be included in the intermediate rasterized source output, and so will not be represented in the distance calculations For example, if your sources are a series of small polygons, such as building footprints, that are small relative to the output cell size, it is possible that only a few of them will fall under the centers of the output raster cells, seemingly causing most of the others to be lost in the analysis. To avoid this situation, as an intermediate step, you could rasterize the input features directly with the Polygon to Raster tool and set a Priority field and use the resulting output as input to the Distance tool Alternatively, you could select a small enough cell size to capture the appropriate amount of detail from the input features. When the source input is a feature, by default, the first valid available field will be used If no valid fields exist, the ObjectID field for example, OID or FID, depending on the type of feature input will be used. Cell locations with NoData in the Input cost raster act as barriers in the cost surface tools Any cell location that is assigned NoData on the input cost surface will receive NoData on all output rasters cost distance, allocation, and back link. If the input source data and the cost raster are different extents, the default output extent is the intersection of the two To get a cost distance surface for the entire extent, choose the Union of Inputs option on the output Extent environment settings. If a Mask has been set in the environment, all masked cells will be treated as NoData values. When a mask has been defined in the Raster Analysis window and the cells to be masked will mask a source, the calculations will occur on the remaining source cells The source cells that are masked will not be considered in the computations These cell locations will be assigned NoData on all outputs distance, allocation, and back link rasters. The Maximum distance is specified in the same cost units as those on the cost raster. For the output distance raster, the least-cost distance or minimum accumulative cost distance of a cell to a set of source locations is the lower bound of the least-cost distances from the cell to all source locations. The cost raster cannot contain values of zero since the algorithm is a multiplicative process If your cost raster does contain values of zero, and these values represent areas of lowest cost, change values of zero to a small positive value such as 0 01 before running Cost Distance by first running the Con tool If areas with a value of zero represent areas that should be excluded from the analysis, these values should be turned to NoData before running Cost Distance by first running the Set Null tool.