R成精系列-CRAN任务视图：空间数据分析（翻译）

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CRAN任务视图：空间数据分析

| 维护者： | 罗杰比文 |
| 联系： | Roger.Bivand at nhh.no |
| 版： | 2018年6月2日 |
| 网址： | https://CRAN.R-project.org/view=Spatial |

Base R包括许多可用于读取，可视化和分析空间数据的功能。该视图中的焦点在于“地理”空间数据，其中可以利用地理位置识别观察，并且如果小心地记录位置，则可以检索关于这些位置的附加信息。基本R功能由提供的包补充，其中一些在CRAN上，其他包仍在开发中。一个活动的位置是 R-Forge ，它在项目树中列出了“空间数据和统计”项目。关于R空间包的信息，网站，包括可视化图库。积极发展 SP 继续对 SP。

贡献的软件包涉及两个广泛的领域：将空间数据移入和移出R，以及分析R中的空间数据。

在 R-SIG-地理邮件列表是开始获得帮助和讨论关于这两个访问数据的问题，并分析它的好地方。邮件列表是搜索相关课程信息的好地方。有关课程的更多信息，请参阅本博客的“活动”标签。

有许多贡献的教程和介绍; 最近的一篇是 Robin Lovelace和James Cheshire 在R中可视化空间数据的介绍。

此视图中的包可以大致分为以下主题。如果您认为列表中缺少某些包裹，请告诉我。

空间数据的类：由于许多导入和使用空间数据的包必须包含存储数据的对象和用于可视化的功能，因此正在制定一项计划，以构建共享类和绘制空间数据的函数。该 SP 包在一张纸条讨论 [R新闻。一个名为sf的新软件包现在在CRAN上，正在sfr上积极开发，为R提供简单功能.R Consortium支持该软件包的开发。它为矢量数据提供了简单的功能访问，因此是sp的一部分的现代实现。许多其他包已经变得依赖于 sp 类，包括 rgdal 和 maptools。所述rgeos 包提供到拓扑功能的接口的SP 使用对象 GEOS 。该 stplanr 提供定义了基于对象“SpatialLinesNetwork”类 SP 和 igraph 可以用于R内的路由分析。另一个网络包是 shp2graph。该 cleangeo 可以用来检查空间对象，便于搬运和拓扑错误和几何形状的有效性问题的报告。它声称提供了一种几何清洁器，可以修复所有几何问题，并消除（至少减少）进行空间数据处理时出现问题的可能性。该光栅 package是空间数据类的主要扩展，用于虚拟化对大型栅格的访问，允许分析大型对象，以及扩展可用于栅格和矢量数据的分析工具。与rasterVis一起使用时，它还可以提供增强的可视化和交互。所述 spatial.tools 包中包含的意思，以增强的核心功能空间函数光栅包，包括用于与栅格使用并行处理引擎。所述的Micromap 包提供使用GGPLOT2联micromaps。该 recmap 包提供矩形制图，矩形尺寸反映例如人口; 在 statebins 提供了一个简单的分级方法来美国各州。的时空包扩展中定义的共享类属对时空数据（见 R中的时空数据）。所述 Grid2Polygons 将从类SpatialGridDataFrame到SpatialPolygonsDataFrame空间对象。

其中一些问题的替代方法在 PBSmapping 包中实现; PBS 模型提供建模支持。此外， GEOmap 提供了满足地质学家需求的地图设施，并使用 geomapdata 包。

处理空间数据：使用sp类编写了许多包。该光栅包引入了许多GIS中的方法现在允许多至可与空间数据进行，而不必使用GIS除了R.其可以通过补充 gdistance，其设置在地理网格的距离和计算路由。地圈允许对地理坐标中的空间数据进行距离和区域的计算。所述 spsurvey 包提供了一系列的取样函数。这次旅行 package扩展了sp类，允许访问和操作动物跟踪的空间数据。 spcosa 提供空间覆盖采样和紧凑地理层的随机抽样。该 magclass 提供了一个数据类，用于增强互操作性，处理空间 - 时间数据以及相应的函数和方法（转换，基本计算和基本数据操作）。该类区分空间，时间和其他维度，以促进为其构建的工具的开发和互操作性。其他功能是基于名称的数据寻址和内部一致性检查（例如，在计算中检查正确的数据顺序）。

UScensus2000套件包（UScensus2000cdp， UScensus2000tract）使得使用2000年美国人口普查数据更加方便。一个重要的数据集，Guerry的“法国道德统计”，已经在 Guerry 软件包中提供，该软件包提供了数据，地图和示例，旨在促进多变量和空间分析的整合。所述 marmap 封装设计用于R.下载，绘图和操纵测深和地形数据 marmap 可以查询由NOAA主持的ETOPO1测深和地形数据库，使用ascii格式的简单纬度 - 经度 - 深度数据，并利用R中提供的高级绘图工具来构建出版品质的测深图（参见 PLOS 论文）。现代国家边界由rworldmap以2种分辨率提供，以及用于加入和映射由国家名称或代码引用的表格数据的功能。支持Chloropleth和气泡图以及用于提供用户提供的地图的一般功能（请参阅用于映射全局数据的新R包。更高分辨率的国家/地区边界可从链接包 rworldxtra获得。可以从cshapes 包中获取历史国家边界（1946-2012）以及用于计算距离矩阵的函数（请参见映射和测量国家形状）。

在陆地卫星包伴随 JSS纸提供了探索和开发校正工具的遥感数据的工具。 taRifx 是实用程序和便利功能的集合，以及一些有趣的空间功能。该 gdalUtils 包提供了地理空间数据抽象库（GDAL）实用程序的包装。

rOpenSci 博客条目描述了一种以GeoJSON为中心的方法来读取GeoJSON和WKT数据。以GeoJSON可以写入和读取使用 rgdal，以及高铁总站 rgeos。该条目列出了 geojson， geojsonio， geoaxe 和草坪等。所述 rgbif 包用于访问全球生物多样性信息机构（GBIF）数据）。该 geoaxe 允许用户拆分“地理空间”对象成片。该草坪 package是'Turfjs'的客户端，用于'地理空间'分析。
读取和写入空间数据 - rgdal：地图可以是基于矢量的，也可以是基于栅格的。所述 rgdal 包提供绑定 GDAL -支持光栅格式和 OGR -支持向量格式。它包含以支持的格式编写光栅文件的功能。该软件包还为矢量对象提供PROJ.4 投影支持（此站点提供可搜索的在线PROJ.4投影表示）。可以使用vec2dtransf 包中的函数对sp对象进行仿射和相似性转换。rgdal的Windows和Mac OSX CRAN二进制文件包括可能的数据源驱动程序的子集; 如果需要其他的，请使用其他转换实用程序，或者从源代码安装源代码版本的GDAL并使用所需的驱动程序。所述 rgeos 包提供功能用于读取和写入众所周知的文本（WKT）几何形状和 WKB 包读写已知二进制（WKB）几何结构提供的功能。
读取和写入空间数据 - 其他包：在CRAN上有许多其他用于访问矢量数据的包： map （使用 mapdata 和 mapproj）提供对S- RArcInfo 允许ArcInfo v.7二进制文件的相同类型的地理数据库的访问和* .e00文件读取， maptools和 shapefile 读写ArcGIS / ArcView shapefile; 对于NetCDF文件，可以使用ncdf4 或 RNetCDF。该 maptools package还提供了辅助函数，用于编写要由Stata中的WinBUGS，Mondrian和tmap命令读取的地图多边形文件。除了map 数据库和sp类之外，它还提供了PBSmapping 和 spatstat以及sp类之间的接口函数。GSHHS海岸线数据库还有一个界面。的 GMT 包给出GMT地图制作软件和R之间的简单接口 GEONAMES 是将一个接口www.geonames.org 服务。 OpenStreetMap的允许访问开放的街道地图光栅图像， osmar 提供基础设施来访问来自不同来源的OpenStreetMap数据，以通用R方式处理数据，以及将数据转换为现有R包提供的可用基础设施。

所述 rpostgis 包提供附加功能的“RPostgreSQL”包接口与R“启用PostGIS'的数据库，以及方便包装器来共同'PostgreSQL的查询。所述 postGIStools 包提供功能是从'PostgreSQL的转换的几何形状和“hstore”数据类型转换为标准的R的对象，以及简化R数据帧（包括空间数据帧）到'PostgreSQL的进口

与版本6. 和领先的开源GIS GRASS集成在CRAN包 spgrass6中，使用 rgdal 进行数据交换。对于GRASS 7.，请使用 rgrass7。 RPyGeo 是Python访问ArcGIS GeoProcessor的包装器， RSAGA 是一个类似的基于shell的SAGA命令包装器。所述 RQGIS 包建立R和QGIS之间的接口，即，它允许用户从R控制台访问QGIS功能。它通过命令行使用QGIS Python API实现了这一点。还要注意这个帖子关于替代R / QGIS集成。
可视化：对于可视化，RColorBrewer 包中提供的调色板非常有用，可以使用 R提供的<tt>colorRampPalette</tt>函数进行修改或扩展 .classInt 包提供了选择专题制图的类间隔的功能。该 TMAP 包提供了任选地使用图形的语法语法专题地图现代的基础。因为它有一个自定义的网格图形平台，所以它不需要强化几何与ggplot2一起使用。该 MapView类 package提供了以交互方式查看空间对象的方法，通常在Web映射基础上。所述 quickmapr 包提供了一个简单的方法，以显现“SP”和“光栅”的对象，允许基本缩放，平移，识别和空间对象的标签，并且不需要的数据是在地理坐标。所述制图包允许各种制图表达诸如比例符号，等值线，类型学，流动或不连续性。该 mapmisc package是一个最小，轻量级的工具集，用于在R中生成漂亮的地图，支持地图投影。如果用户希望在其他显示后面放置地图背景，则用于访问Google Maps（TM）的 RgoogleMaps包可能很有用。 ggmap 可用于Google Maps和OpenStreetMap的空间可视化; ggsn 为这些地图提供北向箭头和比例尺。该 plotGoogleMaps 包提供在谷歌地图的空间和时空对象在Web浏览器的可视化方法。 plotKML 是一个包，提供了可视化Google Earth中空间和时空对象的方法。另一个选项是 leafletR，它提供基本的Web映射功能，以组合来自不同来源的矢量数据文件和在线地图图块。
点模式分析：空间包是基础R附带的推荐包，包含几个核心功能，包括其作者Ripley教授的Khat实现。此外， spatstat 允许自由定义感兴趣的区域，并扩展标记的过程和空间协变量。它的优点是模型拟合和模拟，它有一个有用的主页。它是唯一能够使用户适应具有点间交互的非均匀点过程模型的软件包。该 spatgraphs package提供图形，图形可视化和基于图形的摘要，用于空间点模式分析。该 splancs 包也允许感兴趣点的多边形区域内待分析数据，并涵盖了许多方法，包括2D内核密度。所述 smacpod 包提供了用于分析的情况下，控制点数据的各种统计方法。可用的方法严格遵循Waller和Gotway（2004）的公共卫生数据应用空间统计学第6章中的方法。

ecespa 为空间点模式分析提供包装，功能和数据，在ECESPA / AEET的空间生态学一书中使用。在灰中网格上的分箱点的功能也可能是有意义的。所述广告包一线执行和二阶多尺度分析从Ripley的K-函数导出。所述 aspace 包是功能用于从空间点图案估计centrographic统计和计算的几何形状的集合。 DSpat 包含用于距离采样数据和空间分离的空间建模的功能为多种空间点模式提供隔离度量。 GriegSmith 在二维空间数据上使用Grieg-Smith方法。所述的DBMS 包允许全套距离的空间统计功能，包括那些经典（Ripley的K和其它）和最近的通过空间经济学（Duranton和超人的的Kd，马尔孔和PUECH的M）使用更多的人的简单的计算。它依赖spatstat进行核心计算。latticeDensity 包含计算Barry和McIntyre的基于晶格的密度估计的函数，这些函数考虑了具有不规则边界和孔的二维区域中的点过程。
地统计学： gstat 包为单变量和多变量地质统计学提供了广泛的功能，也为较大的数据集提供了功能，而 geoR 和 geoRglm 包含基于模型的地质统计学的功能。可以用vardiag进行变异体诊断。使用gstat进行自动插值在automap中可用。这个软件包系列由进度图和自动插值程序补充。在这些领域中可以找到类似的广泛功能包。该空间包附带基R，并包含若干核心功能。该 spBayes 包符合高斯单变量和多变量模型与MCMC。 ramps 是一种不同的贝叶斯地质统计建模软件包。所述 geospt 包中包含一些地质统计和径向基函数，包括预测和交叉验证。此外，它还包括基于地质统计建模设计最佳空间采样网络的功能。 spsann 是另一个使用空间模拟退火提供优化样本配置功能的软件包。该 geostatsp 包提供了使用Raster和SpatialPoints对象的地质统计建模工具。使用INLA拟合非高斯模型，高斯地统计模型使用最大似然估计。所述 FRK 包是用于空间/时空建模和预测大型数据集的工具。的办法，在Cressie和约翰内森（2008）所讨论的，分解的场，因此，协方差函数，使用一组固定的N个基函数，其中，n通常比数据点（或多边形）的数目m小得多。

所述 RandomFields 包提供的功能的仿真和随机字段的分析，和变差函数模型描述可以之间传递 geoR， gstat 和这个包。 SpatialExtremes 提出了几种使用RandomFields进行空间极值建模的方法。此外， CompRandFld，constrainedKriging 和 geospt 为地质统计建模提供了替代方法。该 spTimer 使用[1]贝叶斯高斯过程（GP）模型，[2]贝叶斯自回归（AR）模型和[3]贝叶斯高斯预测过程，包能够拟合，空间预测和时间预测大量的时空数据基于（GPP）的AR模型。的 RTOP 包提供功能，如从行政单位径流相关的数据或数据有不规则的空间支持数据的统计插值。该 georob package提供了通过鲁棒和高斯限制最大似然拟合具有空间相关误差的线性模型的函数，以及用于计算稳健和惯常的点和块克里金预测，以及用于交叉验证的公用函数和用于克服的克里格预测的无偏回溯的函数。转化数据。该 SpatialTools 封装在克里格强调，并提供了用于预测和仿真功能。它由ExceedanceTools扩展，它提供了用于构建超出区域和轮廓线的置信区域的工具。该齿轮软件包以干净，直接，高效的方式实现常见的地统计方法，据说是SpatialTools的准重启。所述 sperrorest 包使用不同的空间交叉验证和空间块自举方法实现空间误差估计和基于置换空间变量重要性。的 SPM 包提供用于混合和地质统计机器学习方法进行空间预测建模功能。它目前包含两种常用的地统计方法，两种机器学习方法，四种混合方法和两种平均方法。

该 sgeostat 包也已推出。在相同的一般主题区域内是用于三角测量的 deldir 和 tripack包以及用于样条插值的 akima包; 的 MBA 软件包提供了多层次的B样条散乱数据内插。此外，还有 spatialCovariance 包，它支持矩形数据的空间协方差矩阵的计算，部分基于spatialCovariance的回归包构建，以及 tgp 包。所述干包提供用于使用EM算法时空模型的参数的估计，并且使用时空参数引导参数的标准误差的估计。 FieldSim 是另一个随机场模拟包。的SSN 是用于地统计建模有关流网络中的数据，包括串流距离基于模型。使用移动平均结构创建模型。空间线性模型（包括协变量）可以与ML或REML拟合。包括映射和其他图形功能。该 ipdw 提供函数o通过反向路径距离加权内插地理参考点数据。适用于沿海海洋应用，其中景观中的障碍排除了欧几里德距离的插值。 RSurvey 可以用作空间分布数据的处理程序，并且能够进行错误校正和数据可视化。
疾病绘图和区域数据分析： DCluster 是用于检测疾病空间集群的软件包。它扩展并依赖于 spdep 包，它提供了构建邻居列表和空间权重的基本功能，测试了像Moran's I这样的区域数据的空间自相关，以及用于拟合空间回归模型的函数，例如SAR和CAR模型。这些模型假设空间依赖性可以通过已知权重来描述。在 spdep中， <tt>ME</tt> 和 <tt>SpatialFiltering</tt> 函数提供了Moran Eigenvector模型拟合，spmoran 包中的更多现代函数也是如此。所述 SpatialEpi 包提供聚类检测和疾病的映射功能，包括贝叶斯聚类检测的实施方式，并且支持地层。所述 smerc 包提供的数据的分析的统计方法面数据，其重点是聚类检测。该 diseasemapping 包提供了人口和事实数据，标准化发病率的计算，并利用安装在INLA模型BYM的格式。AMOEBA提供了多边形对象的区域化：使用Getis-Ord本地统计信息计算空间聚类的函数。它在地图上搜索不规则的群集（生态群），并在spdep中搜索<tt>滑冰者</tt>。该 SEG 和 OasisR 包提供用于测量空间隔离的功能; OasisR 包括蒙特卡罗模拟以测试指数。所述 spgwr 包中包含的地理加权回归方法探索可能的非平稳性的实施方式。该 gwrr 软件包适用于地理加权回归（GWR）模型，并具有诊断和修复GWR模型中共线性的工具。也适用于地理加权岭回归（GWRR）和地理加权套索（GWL）模型。所述 GWmodel 包中包含用于计算地理加权模型函数。该 lctools 该软件包为研究人员和教育工作者提供易于学习的用户友好工具，用于计算关键空间统计数据，并在实际数据中应用简单和先进的空间分析方法。其中包括：局部Pearson和地理加权Pearson相关系数，空间不等式测量（基尼，空间基尼，LQ，焦点LQ），空间自相关（全局和局部Moran's I），几种地理加权回归技术和其他空间分析工具（其他地理位置）加权统计）。该软件包还包含用于测量计算的每个统计量的显着性的函数，主要基于蒙特卡罗模拟。该 SPARR 包提供了另一种相对风险的方法。该 CARBayes 包实现了贝叶斯层次空间面积单元模型。在这样的模型中，空间相关性由一组随机效应建模，这些随机效应被分配了条件自回归（CAR）先验分布。包括的模型的示例是BYM模型以及最近开发的局部空间平滑模型。该 glmmBUGS 包是传递出空间模型WinBUGS软件的一个有用的方法。所述 spaMM 包适合空间GLMMs参数，使用Matern相关函数用于空间随机效应的基本模型。该溢价包用于轮廓回归，这是一个Dirichlet过程贝叶斯聚类模型; 它提供了一个空间CAR项，可以包含在固定效应（它是全局的，即非特定于簇的参数）中，以解释残差中的任何空间相关性。所述 SPACOM 包提供的工具来构建和利用空间加权的上下文数据，并且还允许所得到的空间加权的上下文数据与个体水平预测和结果变量组合，多级建模的目的。该 geospacom package从形状文件生成距离矩阵，并表示空间加权的多级分析结果。空间生存分析由 spatsurv - 贝叶斯推断参数比例风险空间生存模型提供 - 和 spBayesSurv - 贝叶斯建模和空间相关生存数据分析 - 包。所述 spselect 包提供基于前向逐步回归建模功能，增量向前分段式回归，至少角度回归（LARS），以及用于在回归模型中选择的协变量的空间尺度套索模型。
空间回归：空间回归函数的选择取决于可用的支持。如果数据以点支持为特征且空间过程是连续的，则可以使用地质统计方法，或在nlme 包中使用函数。如果支持是平面的，并且空间进程未被视为连续的，则spdep中提供的函数包可以使用。该包也可以被视为提供空间计量经济学功能，并且如上所述，提供用于构建邻居列表和空间权重的基本功能，用于诸如Moran的I的区域数据的空间自相关的测试，以及用于拟合空间回归模型的函数。它提供了全方位的空间关联局部指标，例如当地的Moran's I和用于拟合线性模型的诊断工具，包括拉格朗日乘数测试。可以使用最大似然拟合的空间回归模型包括空间滞后模型，空间误差模型和空间Durbin模型。对于较大的数据集，稀疏矩阵技术可用于最大似然拟合，而空间两阶段最小二乘和矩量估计的广义方法是另一种选择。使用GMM时， sphet 可用于适应自相关和异方差。该 McSpatial 用于局部加权回归，半参数和条件参数回归，傅立叶和三次样条函数，GMM和线性化的空间分对数和概率，K-密度函数和反事实，非参数位数回归和条件密度函数，马查多-马塔分解为位数提供功能回归，空间AR模型，重复销售模型，以及条件参数logit和probit。的人运包提供通过最大似然和GM嵌合空间面板数据的方法。两个小包 S2sls 和 spanel 提供了替代实现，没有大多数 splm工具。所述 HSAR 包提供层次空间自回归模型（HSAR），基于马尔可夫贝叶斯链蒙特卡洛（MCMC）算法。 spatialprobit 使空间自回归概率模型（SAR概率模型）的贝叶斯估计成为可能。所述 ProbitSpatial 包提供用于装配二项式概率空间模型以更大的数据集的方法; 包括空间自回归（SAR）和空间误差（SEM）概率模型。该 STARMA package提供识别，估计和诊断时空自回归移动平均（STARMA）模型的功能。
生态分析：有许多用于分析生态和环境数据的包。它们包括 ade4 在环境科学探索和欧几里得方法，由动物adehabitat家族栖息地选择的分析软件包（adehabitatHR， adehabitatHS， adehabitatLT和 adehabitatMA）， pastecs的调控，分解和时空系列分析，素食主义者用于社区和植被生态学家的排序方法和其他有用的功能，以及其他贡献包中的许多其他功能。其中一个是 tripEstimation，基于旅行提供的课程。 ncf 最近进入了CRAN，并提供了一系列空间非参数协方差函数。所述阀轴受到压力包提供功能基于广义估计方程（GEE）和小波修订方法（WRM），功能为通过小波多分辨率回归缩放（WMRR）空间的方法，传导多模型推断，和逐步模型选择。 rangeMapper 是一个操纵物种范围（发生程度）图的包，主要是用于容易生成生物多样性（物种丰富度）或生活史特征图的工具。该 siplab 包是用空间直观基于个体的植被模型试验的平台。 ModelMap 构建在其他包上，以使用底层GIS数据创建模型。该 SpatialPosition 计算空间位置型号：斯图尔特潜力，赖利集水区，一怒之下集水区。所述流域包提供流域聚集和空间排水网络分析的方法。一个非CRAN包 - Rcitrus - 用于植物病害发生率的空间分析。所述 ngspatial 包提供了用于分析空间数据，特别是非高斯面数据的工具。它支持Hughes和Haran（2013）的稀疏空间广义线性混合模型和Caragea和Kaiser（2009）的中心自动模型。
在空间计量经济学任务视图中有相关功能和包的更完整的概览。

R成精系列-CRAN任务视图：空间数据分析（翻译）

CRAN任务视图：空间数据分析

CRAN包：

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