Spazio Movimento Media Arcgis

Ho una mappa raster di Midwest degli Stati Uniti, che è molto scarsa, cioè i pixel di interesse sono sufficienti per essere quasi invisble pochi se visti in una scala in cui tutti gli stati del Midwest degli Stati Uniti sono visibili. Vorrei seguire l'approccio delineato in questo PNAS carta (pnas. orgcontent110104134.full) per creare una mappa migliore, ma non è sicuro come replicare in ArcGIS. Qualsiasi aiuto sarebbe apprezzato. Il documento PNAS vengono descritte le procedure come segue: A causa delle piccole dimensioni e la distribuzione sparsa delle aree di cambiamento, era difficile visualizzare i modelli regionali di LCLUC alla risoluzione spaziale originale 56-m. Come risultato, abbiamo utilizzato tecniche di smoothing spaziale per creare una superficie cambiamento regionale che ha evidenziato hotspot locali del cambiamento. approcci correlati sono utilizzati in settori quali l'epidemiologia spaziale per generare stima stabile di tassi di malattia (48), ma non sono state ampiamente applicate nel settore dei cambiamenti terreno scienze. Nel nostro approccio levigante, cambiano pixel a una risoluzione spaziale di 56 metri sono stati aggregati per la percentuale di cambiamento con una risoluzione di 560-m. Ciò è stato fatto prendendo 10-by-10 blocchi di 56-M pixel (cioè 100 blocchi di pixel) e sommando i cambiamenti binario all'interno di ogni blocco (Fig. S4A). Successivamente abbiamo usato un kernel 2D agevole per calcolare una stima lisciato di variazione percentuale per ciascuno dei pixel di risoluzione 560-m (Fig. S4B). Una funzione del kernel di quarto è stato utilizzato 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 cornsoy nel 2006 a pascoli in 2011. Infine, abbiamo generato una mappa levigata di copertura prati nel 2006 aggregando presenza prati con una risoluzione di 56-m di copertura prati per cento con una risoluzione di 560-m e quindi lisciatura questo strato di copertura aggregato utilizzando lo stesso 10-km kernel quartic. Questo strato di copertura pascolo lisciata è stato successivamente utilizzato come denominatore nel generare una mappa di tassi relativi di conversione pascoli. Per quanto ho capito, 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 liscia: non è sicuro come fare questo 3. kernel Quartic: non è sicuro come per fare questo non sicuro di come andare oltre la fase 1 ha chiesto 15 Agosto 14 at 0: 29Base 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 su dati quotgeographicalquot spaziali, in cui le osservazioni possono essere identificati con le posizioni geografiche, e in cui ulteriori informazioni su queste posizioni possono essere recuperate se la posizione è registrato con cura. Funzioni Base R sono completate da pacchetti fornite, alcuni dei quali sono CRAN, e altri sono ancora in sviluppo. Una posizione attiva è R-Forge. che elenca i progetti quotSpatial dati e Statisticsquot nella sua struttura del progetto. Informazioni sui pacchetti R-spaziale, in particolare sp è pubblicato sul sito web del progetto rspatial R-Forge. tra cui una galleria di visualizzazione. sviluppo attivo di sp sta continuando su Github. I pacchetti hanno contribuito affrontano due grandi settori: lo spostamento dei dati spaziali dentro e fuori di R, e l'analisi dei dati spaziali in R. La R-SIG-Geo mailing-list è un buon punto di partenza per ottenere aiuto e discutere domande su entrambi i dati di accesso, e analizzarla. La mailing list è un buon posto per la ricerca di informazioni sui corsi pertinenti. Per ulteriori informazioni sui corsi si possono trovare nella scheda quotEventsquot di questo blog. Ci sono una serie di tutorial e presentazioni hanno contribuito una recente è Introduzione alla visualizzazione dei dati spaziali in R da Robin Lovelace e James Cheshire. I pacchetti in questa visualizzazione possono essere approssimativamente strutturate nei seguenti argomenti. Se si pensa che qualche pacchetto non è presente nella lista, per favore fatemelo sapere. Le classi per i dati spaziali. Dato che 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 è 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 News. Un nuovo pacchetto chiamato SF è ora sul CRAN, ed è attivamente sviluppato su GitHub. fornendo Simple Features for R. Lo sviluppo del pacchetto viene supportato dal Consorzio R. Esso fornisce accesso semplice funzionalità per dati vettoriali, e come tale è un moderno 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 che utilizzano sp GEOS. Il stplanr fornisce una classe quotSpatialLinesNetworkquot basata su oggetti definiti in sp e IGRAPH che può essere utilizzato per il routing analisi all'interno 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 di topologia e problemi di geometria di validità. Essa sostiene di fornire un detergente geometria che risolverà tutti i problemi di geometria, ed eliminare (almeno ridurre) la probabilità di avere problemi quando si fa l'elaborazione dei dati spaziali. 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 sia per i dati raster e vettoriali. Utilizzato con rasterVis. può anche fornire una migliore visualizzazione e interazione. Il pacchetto contiene spatial. tools funzioni spaziali destinate a migliorare le funzionalità di base del pacchetto raster, tra cui un motore di elaborazione in parallelo per l'utilizzo con raster. Il pacchetto fornisce micromap legata micromaps utilizzando ggplot2. Il pacchetto fornisce recmap cartogrammi rettangolari con dimensioni rettangolo riflette ad esempio popolazione le statebins privides un approccio binning più semplice da stati americani. Il pacchetto di spazio-tempo si estende le classi condivise definite in sp per i dati spazio-temporali (vedi i dati spazio-temporale in R). Il Grid2Polygons converte un oggetto territoriale dalla classe SpatialGridDataFrame a SpatialPolygonsDataFrame. Un approccio alternativo ad alcuni di questi problemi è implementata nel pacchetto PBSmapping PBSmodelling fornisce il supporto di modellazione. Inoltre, Geomap fornisce servizi di mappatura diretti a soddisfare le esigenze dei geologi, e utilizza il pacchetto geomapdata. La gestione dei dati spaziali. Un certo numero di pacchetti sono stati scritti utilizzando le classi sp. Il pacchetto raster introduce molti metodi GIS che ora permettono molto da fare con i dati spaziali senza dover utilizzare GIS oltre a R. Esso può essere integrato 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 spaziali per il monitoraggio degli animali. Il pacchetto prevede hdeco scomposizione gerarchica di entropia per la mappa confronti categoriali. Il pacchetto permette GeoXp esplorativa l'analisi dei dati spaziali grafica interattiva. spcosa fornisce campionamento copertura spaziale e campionamento casuale da compatta strati geografica. La magclass offre una classe di dati per una maggiore interoperabilità lavorare con i dati spazio-temporale con funzioni corrispondenti e metodi (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. Altre caratteristiche sono basato sul nome di indirizzamento di dati e controlli di coerenza interna (ad esempio, il controllo per l'ordine dei dati destra nei calcoli). La suite UScensus2000 di pacchetti (UScensus2000cdp. UScensus2000tract) rende l'uso di dati dal 2000 US Census più conveniente. Un importante insieme di dati, Guerrys quotMoral statistiche di Francequot, è stato reso disponibile nel 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 ETOPO1 batimetria e la topografia ospitata dal NOAA, utilizzare i dati di latitudine-longitudine-profondità semplici in formato ASCII, e sfruttare l'avanzato strumenti plottaggio disponibili in R per costruire mappe batimetriche pubblicazione di qualità (vedi il documento PLOS). I moderni confini nazionali sono forniti a 2 risoluzioni rworldmap con funzioni di unirsi e di mappare i dati tabulari fanno riferimento i nomi dei paesi o codici. mappe Chloropleth e bolle sono supportati e funzioni generali di lavorare sulle mappe fornite dall'utente (vedi Un pacchetto nuovo R per la mappatura globale dei dati. i confini nazionali a risoluzione più elevata sono disponibili presso il rworldxtra pacchetto collegato. confini nazionali storici (1946-2012) possono essere ottenuti da il pacchetto cshapes con funzioni per il calcolo di matrici a distanza (vedi mappatura e misurazione Paese forme). il pacchetto Landsat con accompagnamento di carta JSS offre strumenti per l'esplorazione e lo sviluppo di strumenti di correzione per i dati di telerilevamento. taRifx è un insieme di funzioni di utilità e convenienza, e alcune funzioni spaziali interessanti. il pacchetto gdalUtils fornisce wrapper per l'dati geospaziali Abstraction Library (GDAL) Utilità. un rOpenSci blog hanno descritto un approccio GeoJSON centrato per la lettura dei dati di GeoJSON e WKT. GeoJSON può essere scritta e letta utilizzando rgdal. e WKT da rgeos. Le liste di ingresso GeoJSON. geojsonio. geoaxe e prato, tra gli altri. Il pacchetto rgbif viene utilizzato per accedere ai dati Global Biodiversity Information Facility (GBIF)). Il geoaxe consente agli utenti di dividere gli oggetti geospaziali in pezzi. Il pacchetto prato è un client per Turfjs per l'analisi geospaziale. Lettura e scrittura dei dati spaziali - rgdal. Le mappe possono essere base vettoriale o raster-based. Il pacchetto rgdal fornisce binding per GDAL Disposizioni di sostegno raster e OGR dotate di supporto formati vettoriali. Contiene le funzioni di scrittura di file raster nei formati supportati. Il pacchetto fornisce anche il supporto di proiezione PROJ.4 per gli oggetti vettoriali (questo sito fornisce ricercabili rappresentazioni PROJ.4 on-line di proiezioni). Affine e somiglianza trasformazioni sugli oggetti sp possono essere effettuate utilizzando le funzioni nel pacchetto vec2dtransf. I binari 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 del testo noto geometria (WKT), e il pacchetto WKB fornisce funzioni per la lettura e la scrittura della geometria (WKB) noto binario. Lettura e scrittura dei dati territoriali - altri pacchetti. Ci sono una serie di altri pacchetti per l'accesso ai dati vettoriali su CRAN: mappe (con mapdata e mapproj) fornisce l'accesso agli stessi tipi di database geografici come S - RArcInfo permette ArcInfo V.7 file binari e. e00 da leggere, e MapTools e shapefile leggere e scrivere shapefile ArcGISArcView 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 classi spatstat e sp, oltre a mappe banche dati e classi sp. C'è anche un'interfaccia per database litorale GSHHS. Il pacchetto GMT fornisce una semplice interfaccia tra GMT mappa-making software e geonames R. è un'interfaccia per il servizio geonames. org. OpenStreetMap dà accesso a Open Street 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 fornita da pacchetti R esistenti. Il pacchetto rpostgis fornisce funzioni aggiuntive al pacchetto RPostgreSQL di interfacciarsi R con un database PostGIS abilitato, così come convenienti wrapper alle query PostgreSQL comuni. 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 frame di dati R (inclusi i frame di dati spaziali) in PostgreSQL Integrazione con la versione 6. e dei principali GIS open source , erba, è fornito in package CRAN spgrass6. utilizzando rgdal per lo scambio di dati. Per GRASS 7., usare rgrass7. RPyGeo è un wrapper per l'accesso Python alla ArcGIS GeoProcessor e RSAGA è un analogo shell wrapper-based per i comandi saga. Il pacchetto RQGIS stabilisce un'interfaccia tra R e QGIS, ossia consente all'utente di accedere alle funzionalità QGIS dalla console R. Si raggiunge questo utilizzando l'API QGIS Python tramite la riga di comando. Nota anche questa discussione su una integrazione RQGIS alternativa. Visualizzazione. 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 la cartografia tematica. Il pacchetto TMAP proveds una base moderna per la mappatura tematica a scelta utilizzando una sintassi Grammatica della 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 mappatura web. 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 siano in coordinate geografiche. Il pacchetto di cartografia permette varie rappresentazioni cartografiche, come simboli proporzionali, choropleth, tipologia, flussi o discontinuità. Il pacchetto mapmisc è impostato un minimo, leggero di strumenti per la produzione di belle mappe in cerca di R, con il supporto per carta projections. If l'utente desidera inserire una mappa sullo sfondo dietro altri display, il pacchetto i RgoogleMaps per l'accesso di Google Maps (TM ) può essere utile. ggmap può essere utilizzato per la visualizzazione spaziale con Google Maps e OpenStreetMap GGSN fornisce frecce del Nord e le scale per tali mappe. Il pacchetto plotGoogleMaps fornisce i 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 web-mapping di base per combinare 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 consente libertà nella definizione della regione (s) di interesse, e rende estensioni processi segnalati e covariate spaziali. I suoi punti di forza sono il modello-montaggio e la simulazione, e ha un utile homepage. 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 grafico e sintesi grafico Basato da utilizzare con analisi del modello punto spaziale. Il pacchetto splancs permette anche il punto dati da analizzare all'interno di una regione poligonale di interesse, e copre molti metodi, comprese le densità kernel 2D. Il pacchetto smacpod fornisce diversi metodi statistici per l'analisi dei dati di punti 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 ECESPAAEET. Le funzioni per i 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 dal Ripleys K-function. Il pacchetto Aspace è un insieme di funzioni per la stima statistcs centrographic e geometrie di calcolo da sagome di punti spaziali. spatialkernel fornisce stima della densità kernel edge-corretto e binario stima di regressione kernel per dati multivariati spaziali processo Punto. DSpat contiene funzioni per la modellazione spaziale per dati di campionamento a distanza e spatialsegregation prevede misure di separazione per Multitipo sagome di punti spaziali. GriegSmith utilizza il metodo Grieg-Smith su 2 dati spaziali dimensionali. Il pacchetto DBMS permette semplice calcolo di una serie completa di funzioni statistiche spaziali di distanza, tra cui quelli classici (Ripleys K e altri) e quelle più recenti utilizzati da economisti spaziali (Duranton e Overmans Kd, Marcon e Puechs M). Esso si basa su spatstat per il calcolo di base. 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 buche. Geostatistica. Il pacchetto gstat offre una vasta gamma di funzioni per la geostatistica univariata e multivariata, anche per i set di dati più grandi, mentre Geor e geoRglm contengono funzioni per geostatistica model-based. diagnostica variogramma possono essere effettuati con vardiag. Automatizzata interpolazione utilizzando gstat è disponibile in Automap. Questa famiglia di pacchetti è completato da INTAMAP con procedure di interpolazione automatica e PSGP. che implementa proiettata sparse kriging processo gaussiano. Una simile numerose funzioni si trova nel pacchetto campi. Il pacchetto spaziale è fornito con base R, e contiene diverse funzioni principali. Il pacchetto si adatta spBayes modelli univariata e multivariata gaussiana con MCMC. rampe è un diverso pacchetto di modellazione geostatistica bayesiana. Il pacchetto contiene alcune funzioni geospt base geostatistiche e radiali, tra cui la previsione e la convalida incrociata. Inoltre, include funzioni per la progettazione di reti di campionamento spaziale ottimali basate sulla modellazione geostatistica. Il pacchetto offre geostatsp sono forniti servizi di modellazione geostatistiche utilizzando raster e SpatialPoints oggetti. Modelli non Gaussiani sono idonei utilizzando dell'INLA e modelli geostatistici gaussiana utilizzano stima di massima verosimiglianza. Il pacchetto RandomFields fornisce funzioni per la simulazione e l'analisi dei campi aleatori, e le descrizioni modello variogramma può essere passato tra Geor. gstat e questo pacchetto. SpatialExtremes propone diversi approcci per estremi spaziali modellazione utilizzando RandomFields. Inoltre, CompRandFld. constrainedKriging e geospt fornire approcci alternativi alla modellazione geostatistica. Il pacchetto SPTimer è in grado di adattarsi, spazialmente prevedere e temporalmente prevede grandi quantità di dati spazio-temporali con 1 bayesiano gaussiana Process (GP) Models, 2 Bayesiano Auto-regressivi Models (AR), e 3 processi Bayesiano gaussiana predittiva (GPP) in base I modelli AR. Il pacchetto RTOP offre funzioni per l'interpolazione geostatistica dei dati con supporto spaziale irregolare come i dati relativi deflusso o dati provenienti dalle unità amministrative. Il pacchetto georob fornisce funzioni per i modelli lineari raccordo con errori spazialmente correlati da una 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 imparziale back-trasformazione delle previsioni kriging di log-trasformati dati. Il pacchetto SpatialTools ha l'accento sulla kriging, e fornisce funzioni per la previsione e simulazione. E 'prorogato di ExceedanceTools. che fornisce strumenti per la costruzione di regioni di confidenza per le regioni di superamento e le curve di livello. Il pacchetto di 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 metodi di blocco bootstrap spaziali. Il pacchetto sgeostat è inoltre disponibile. All'interno della stessa area di attualità generale sono i pacchetti deldir e TRIPACK per la triangolazione e il pacchetto Akima per spline il pacchetto MBA fornisce sparsi interpolazione dei dati con più livelli 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 il pacchetto TGP. Il pacchetto 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 pacchetto campi simulazioni casuale. Il SSN è per la modellazione geostatistica per i dati su reti di flusso, tra cui modelli basati su in-stream distanza. I modelli vengono creati utilizzando lo spostamento costruzioni media. modelli lineari spaziali, tra cui covariate, possono essere in forma con la ML o REML. Mappatura e altre funzioni grafiche sono incluse. Il ipdw fornisce funzioni o interpolare georeferenziato dati del punto di via Inverse Path Distanza di ponderazione. 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 dei dati spazialmente distribuiti, ed è capace di correzioni di errori e visualizzazione dei dati. mappatura delle malattie e l'analisi dei dati di registrazione. 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 la costruzione di liste vicine e pesi spaziali, test di autocorrelazione spaziale per i dati areali come Morans io, e le funzioni per il montaggio di modelli di regressione spaziali, come ad esempio i modelli di auto e SAR. Questi modelli presuppongono che la dipendenza spaziale può essere descritto con pesi noti. Il pacchetto SpatialEpi fornisce implementazioni di rilevamento cluster e funzioni di mappatura malattie, tra cui il rilevamento grappolo bayesiana, e supporta gli strati. Il pacchetto smerc fornisce metodi statistici per l'analisi dei dati areal dei dati, con particolare attenzione al rilevamento cluster. Il pacchetto diseasemapping offre la formattazione di popolazione e di casi di dati, calcolo dei coefficienti di incidenza standardizzato, e il montaggio del modello di BYM utilizzando INLA. La regionalizzazione degli oggetti poligonali è fornito da AMOEBA. una funzione per calcolare i cluster territoriali utilizzando la statistica locale Getis-Ord. Si cerca ammassi irregolari (ecotopi) su una mappa, e da skater in spdep. I pacchetti seg e OasisR forniscono funzioni per la misurazione spaziale segregazione OasisR include simulazioni Monte Carlo per verificare gli indici. Il pacchetto spgwr contiene una implementazione di metodi di regressione geograficamente ponderati per esplorare possibili non stazionarietà. Il pacchetto si inserisce gwrr modelli di regressione geograficamente ponderata (GWR) e ha gli strumenti per diagnosticare e risolvere collinearità nei modelli GWR. Adatto anche geograficamente ponderata regressione ridge (gwrr) e modelli geograficamente ponderata lazo (GWL). Il pacchetto GWmodel contiene funzioni per il calcolo modelli geograficamente ponderate. 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 in dati reali. Questi includono: Coefficienti locali Pearson e geograficamente calibrati correlazione di Pearson, Misure spaziale disuguaglianza (Gini, Spatial Gini, LQ, Focal LQ), spaziale autocorrelazione (globale e locale Morans I), diverse tecniche di regressione Geograficamente calibrati e altri strumenti di analisi spaziale (diversi geograficamente statistiche ponderate). Questo pacchetto contiene anche funzioni per misurare il significato di ogni statistica calcolata, basata principalmente su simulazioni Monte Carlo. Il pacchetto Sparr fornisce un altro approccio al rischio relativo. Il pacchetto CARBayes implementa modelli di unità bayesiani gerarchici spaziali areale. In questi modelli la correlazione spaziale è modellato da una serie di effetti casuali, cui è attribuito un condizionale autoregressiva (CAR) distribuzione a priori. Esempi dei modelli inclusi sono il modello BYM nonché un modello di livellamento spaziale localizzata recentemente sviluppato. Il pacchetto glmmBUGS è un modo utile di svenire modelli spaziali di WinBUGS. Il pacchetto si adatta spaMM GLMMs spaziali, utilizzando la funzione di correlazione Matern come il modello di base per effetti casuali spaziali. 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, cioè. Non specifico cluster, parametri) per tenere conto di 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 dati di contesto spazialmente ponderate risultanti con variabili predittive e di risultato a livello individuale, ai fini della modellazione multilivello. Il pacchetto geospacom genera matrici di distanza dal file di forma e rappresenta i risultati delle analisi multilivello spazialmente ponderati. L'analisi di sopravvivenza dello spazio è fornito dal spatsurv - inferenza bayesiana per modelli di rischio proporzionale di sopravvivenza spaziali parametrici - e spBayesSurv - Bayesiano modellazione e l'analisi dei dati di sopravvivenza correlati spazialmente - pacchetti. Il pacchetto SPSelect fornisce funzioni di modellazione basate sulla regressione per passi in avanti incrementale di regressione per stadi in avanti, almeno regressione angolo (LARS), e modelli lazo per selezionare la scala spaziale delle covariate in modelli di regressione. regressione spaziale. La scelta della funzione per la regressione spaziale dipenderà dal sostegno disponibile. Se i dati sono caratterizzati da un sostegno punto ed il processo spaziale è continua, 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 nel pacchetto spdep possono essere utilizzati. Questo pacchetto può anche essere visto come fornire funzioni 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 Morans io, e funzioni per i modelli di regressione spaziali di montaggio. Esso fornisce l'intera gamma di indicatori locali di associazione spaziale, come Morans locale I e strumenti diagnostici per i modelli lineari a muro, compresi i test dei moltiplicatori di Lagrange. modelli di regressione spaziali che possono essere installati usando la massima verosimiglianza includono modelli spaziali di ritardo, i modelli di errore spaziali e modelli Durbin spaziali. Per i set di dati più grandi, tecniche matrici sparse possono essere usate per massima verosimiglianza adatta, mentre spaziali minimi quadrati a due stadi e metodo generalizzato dei momenti stimatori sono un'alternativa. Quando si utilizza GMM, sphet può essere utilizzato per ospitare sia autocorrelazione e eteroschedasticità. Spatial regressione conteggio viene fornito utilizzando MCMC personalizzato 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 piccoli S2sls e Spanel fornire implementazioni alternative senza la maggior parte delle strutture del SPLM. Il pacchetto prevede HSAR gerarchici modelli spaziali autoregressivi (HSAR), sulla base di un algoritmo Bayesiano Markov Chain Monte Carlo (MCMC). spatialprobit rendere possibile la stima bayesiana del spaziale autoregressivo modello probit (modello probit SAR). Il pacchetto ProbitSpatial fornisce metodi per il montaggio modelli probit spaziali binomiale di dati più grande set autoregressivo spaziale (SAR) e l'errore spaziale (SEM) modelli probit sono inclusi. analisi ecologica. Ci sono molti pacchetti per l'analisi dei dati ecologici e ambientali. Essi comprendono ade4 per i metodi esplorativi e euclidee nelle scienze ambientali, la famiglia adehabitat di pacchetti per l'analisi di selezione dell'habitat dagli animali (adehabitatHR. AdehabitatHS. AdehabitatLT. E adehabitatMA), pastecs per la regolazione, la decomposizione e 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 in altri pacchetti contribuito. Uno di questi è tripEstimation. basandosi sulle classi fornite da viaggio. NCF è entrata CRAN di recente, e fornisce una gamma di funzioni di covarianza non parametrici spaziali. rangeMapper è un pacchetto per manipolare gamma di specie mappe (misura-di-occorrenze), principalmente strumenti per facilitare la generazione di biodiversità (ricchezza di specie) o la vita-storia tratti mappe. Il pacchetto siplab è una piattaforma per la sperimentazione di modelli spazialmente espliciti individuali a base di vegetazione. ModelMap si basa su altri pacchetti per creare modelli utilizzando dati GIS sottostanti. Il SpatialPosition calcola modelli posizione spaziale: potenzialità Stewart, bacini di utenza Reilly, bacini di utenza Huff. 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 entrambe le informazioni geografiche e genetiche per stimare il numero di popolazioni in un set di dati e delineare 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 generalizzata modello sparse lineare misto di Hughes e Haran (2013) e il modello autologistico centrato di Caragea e Kaiser (2009). Il Environmetrics Task View contiene una panoramica molto più completa di funzioni e pacchetti rilevanti. CRAN pacchetti: Link correlati: Come filtro funziona Disponibile con licenza Spatial Analyst. Lo strumento filtro può essere utilizzato sia per eliminare i dati spuri o migliorare le caratteristiche altrimenti non visibilmente evidenti nei dati. Filtri creano essenzialmente valori di uscita da un movimento, la finestra quartiere cella 3x3 che esegue la scansione attraverso il raster sovrapposte. Poiché il filtro passa sopra ciascuna cella di input, il valore di tale cella e le sue 8 immediati vicini vengono utilizzati per calcolare il valore di uscita Esistono due tipi di filtri disponibili nello strumento: passa basso e passa alto. Tipi di filtro Il tipo di filtro LOW si avvale di un passa-basso, o media, il filtro sul raster in ingresso e leviga essenzialmente i dati. The HIGH filter type uses a high pass filter to enhance the edges and boundaries between features represented in the raster. Low pass filter A low pass filter smooths the data by reducing local variation and removing noise. It calculates the average (mean) value for each 3 x 3 neighborhood. It is essentially equivalent to the Focal Statistics tool with the Mean statistic option. The effect is that the high and low values within each neighborhood will be averaged out, reducing the extreme values in the data. Following is an example of the input neighborhood values for one processing cell, the center cell with the value 8. The calculation for the processing cell (the center input cell with the value 8) is to find the average of the input cells. This is the sum of all the values in the input contained by the neighborhood, divided by the number of cells in the neighborhood (3 x 3 9). The output value for the processing cell location will be 4.22. Since the mean is being calculated from all the input values, the highest value in the list, which is the value 8 of the processing cell, is averaged out. This example shows the resulting raster generated by Filter with the LOW option on a small 5x5 cell raster. To illustrate how NoData cells are handled, the output values with the Ignore NoData parameter set to Data then NODATA follow: Input cell values: Output cell values with DATA option set (NoData cells in a filter window will be ignored in the calculation): Output cell values with NODATA option set (the output will be NoData if any cell in the filter window is NoData): In the following example, the input raster has an anomalous data point caused by a data collection error. The averaging characteristics of the LOW option have smoothed the anomalous data point. High pass filter The high pass filter accentuates the comparative difference between a cells values and its neighbors. It has the effect of highlighting boundaries between features (for example, where a water body meets the forest), thus sharpening edges between objects. It is generally referred to as an edge-enhancement filter. With the HIGH option, the nine input z-values are weighted in such a way that removes low frequency variations and highlights the boundary between different regions. The 3 x 3 filter for the HIGH option is: Note that the values in the kernel sum to 0, since they are normalized. The High Pass filter is essentially equivalent using the Focal Statistics tool with the Sum statistic option, and a specific weighted kernel. The output z-values are an indication of the smoothness of the surface, but they have no relation to the original z-values. Z-values are distributed about zero with positive values on the upper side of an edge and negative values on the lower side. Areas where the z-values are close to zero are regions with nearly constant slope. Areas with values near z-min and z-max are regions where the slope is changing rapidly. Following is a simple example of the calculations for one processing cell (the center cell with the value 8): The calculation for the processing cell (the center cell with the value 8) is as follows: The output value for the processing cell will be 29.5. By giving negative weights to its neighbors, the filter accentuates the local detail by pulling out the differences or the boundaries between objects. In the example below, the input raster has a sharp edge along the region where the values change from 5.0 to 9.0. The edge enhancement characteristic of the HIGH option has detected the edge. Processing cells of NoData The Ignore NoData in calculations option controls how NoData cells within the neighborhood window are handled. When this option is checked (the DATA option), any cells in the neighborhood that are NoData will be ignored in the calculation of the output cell value. When unchecked (the NODATA option), if any cell in the neighborhood is NoData, the output cell will be NoData. If the processing cell itself is NoData, with the Ignore NoData option selected, the output value for the cell will be calculated based on the other cells in the neighborhood that have a valid value. Of course, if all of the cells in the neighborhood are NoData, the output will be NoData, regardless of the setting for this parameter. References Gonzalez, R. C. and P. Wintz. 1977. Digital Image Processing. Massachusetts: AddisonWesley. Hord, R. M. 1982. Digital Image Processing of Remotely Sensed Data. New York: Academic. Moik, J. G. 1980. Digital Processing of Remotely Sensed Images. New York: Academic. Richards, J. A. 1986. Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction. Berlin: Springer-Verlag. Rosenfeld, A. 1978. Image Processing and Recognition. Technical Report 664. University of Maryland Computer Vision Laboratory. Argomenti correlati