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目录
专题一 R语言空间数据介绍及数据挖掘关键技术
专题二 R语言空间数据高级处理技术
专题三 R语言多维时空数据处理技术、数据清洗整合和时间序列分析
专题四 R语言地统计与空间自相关、空间插值方法
专题五 R语言机器学习与空间模型预测及不确定性评估
专题六 R语言空间尺度转换技术及机器学习方法应用
专题七 R语言空间制图一
专题八 R语言空间做图二
更多应用
大尺度空间模拟预测和数字制图技术和不确定性分析广泛应用于高分SCI论文之中，号称高分论文密码。大尺度模拟技术可以从不同时空尺度阐明农业生态环境领域的内在机理和时空变化规律，又可以为复杂的机理过程模型大尺度模拟提供技术基础。本教程将结合一些经典的例子讲解R语言在空间数据处理、管理以及可视化的操作，从空间数据计量、大尺度时间序列分析与突变检测、空间数据插值、空间数据建模、机器学习空间预测、多种机器学习集成技术、空间升、降尺度技术、空间模拟偏差订正技术、数据可视化、知识图谱等方面让您全方位掌握R语言大尺度空间数据分析模拟预测及可视化技术。
专题一 R语言空间数据介绍及数据挖掘关键技术
1、R语言空间数据讲解及应用特点
①R语言基础与数据科学
②R空间矢量数据
③R栅格数据
2、R语言空间数据挖掘关键技术讲解
专题二 R语言空间数据高级处理技术
1、R语言空间矢量数据处理（sp、sf）
①点、线、面数据
②空间矢量数据的坐标系定义、转换
③空间矢量数据的裁剪、相交与合并
④空间矢量数据的数值计算
2、R语言栅格数据处理（raster、terra）
①栅格数据的生成与数据管理
②栅格数据的坐标系转换
③栅格数据的裁剪、相交与拼接
④栅格数据的数值计算
3、R语言栅格数据与矢量数据的相互转换
专题三 R语言多维时空数据处理技术、数据清洗整合和时间序列分析
1、R语言多维时空数据的批量处理
①NetCDF、GeoTIFF、HDF、IMG、DWG、DEM等多维时空数据的读取、处理与导出
②多维空间数据的管理和批量处理
2、R语言时空数据清洗和整合
①时空大数据缺失值、重复值、异常值处理
②时空大数据插补方法
③近似采样方法，双线性插值法、最大近邻法等
3、大尺度高分辨率栅格数据的时间序列分析
①栅格尺度时间序列分析
②栅格尺度多时空回归方程构建
③栅格尺度趋势分析和突变检验
④栅格尺度时间自相似性和长期依赖性分析
案例一：全球气象栅格数据的提取、裁剪、重采样和输出
案例二：全球MODIS遥感数据产品的时间趋势分析
案例三：全球和中国土壤数据的分层处理和数据插补
案例四：浙江省高分辨率植被动态变化的时间趋势分析
专题四 R语言地统计与空间自相关、空间插值方法
1、地统计与空间自相关
①地理学三大定律
②空间自相关和地理加权回归
③地统计与空间模型
2、空间插值方法
①R语言反距离权重插值
②不同克里金方法比较
③R语言克里金插值与半方差函数
④R语言薄盘样条插值
案例一：全国尺度空间自相关计算和地理加权回归模型的构建
案例二：不同空间插值方法、不同空间模型的比较
案例三：基于不同插值方法的全国与区域气象数据降尺度处理
专题五 R语言机器学习与空间模型预测及不确定性评估
1、基于R语言机器学习的大尺度空间模拟与预测技术
①机器学习模型的构建（数据标准化、数据分割、超参数优化）
②环境变量的筛选和特征工程
③地形数据的计算
④机器学习大尺度空间模拟预测
⑤机器学习模型的空间交叉验证和自相关分析
⑥机器学习的空间外推的可靠性评估
案例一：R语言高层数据与地形数据的计算和提取
案例二：使用机器学习对空间数据进行聚类
案例三：利用环境变量数据构建贝叶斯模型和机器学习模型进行空间预测
专题六 R语言空间尺度转换技术及机器学习方法应用
1、空间升、降尺度技术
2、多种机器学习模型空间模拟集成技术
3、使用多种机器学习进行空间降尺度
4、如何进行空间模拟的残差订正
案例：利用六种机器学习集成对温度、降水和辐射数据进行空间降尺度
专题七 R语言空间制图一
1、R语言空间做图——plot
2、R语言空间做图——image、levelplot、spplot
专题八 R语言空间做图二
1、R语言空间做图——ggplot2
①R语言sp空间数据和sf空间数据的转换和灵活使用
②使用ggplot2对sf数据继续空间制图
2、R语言空间专题图——tmap、leaflet
注：请提前安装所需软件
更多应用
①全流程ArcGISPro空间分析、三维建模、可视化及Python融合
②GPT-ArcGIS数据处理、空间分析、可视化
③空间数据采集与管理
④R语言空间分析、模拟预测与可视化
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