คำถามติดแท็ก r

ฉันกำลังมองหาทางออกที่แตกต่างและสง่างามกว่าสำหรับปัญหาสถิติเชิงพื้นที่ ข้อมูลดิบประกอบด้วยพิกัด xy สำหรับต้นไม้แต่ละต้น (เช่นแปลงเป็นไฟล์ point .shp) แม้ว่าจะไม่ได้ใช้ในตัวอย่างนี้ต้นไม้ทุกต้นยังมีรูปหลายเหลี่ยมที่สอดคล้องกัน (เช่น. shp) ซึ่งแสดงถึงเส้นผ่านศูนย์กลางมงกุฎ รูปภาพสองภาพทางด้านซ้ายแสดงการประมาณความหนาแน่นเคอร์เนลแนวนอน (KDEs) ที่ได้มาจากไฟล์ point .shp ของตำแหน่งต้นไม้แต่ละแห่ง - หนึ่งแห่งจาก 1989 และอีกแห่งจากปี 2009 กราฟิกทางด้านขวาแสดงความแตกต่างระหว่าง KDE ทั้งสอง โดยที่จะแสดงเฉพาะค่า +/- 2 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าเฉลี่ย เครื่องคำนวณแรสเตอร์ของอาร์คถูกนำมาใช้เพื่อทำการคำนวณอย่างง่าย (2009 KDE - 1989 KDE) ที่จำเป็นในการสร้างภาพซ้อนแรสเตอร์บนภาพขวามือ มีวิธีการที่เหมาะสมกว่าสำหรับการวิเคราะห์ความหนาแน่นของต้นไม้หรือพื้นที่หลังคาเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาทั้งทางสถิติหรือแบบกราฟิกหรือไม่? ด้วยข้อมูลเหล่านี้คุณจะประเมินการเปลี่ยนแปลงระหว่างข้อมูลต้นไม้ในปี 1989 และ 2009 ในสภาพแวดล้อมเชิงพื้นที่ได้อย่างไร โซลูชั่นใน ArcGIS, Python, R, Erdas และ ENVI ได้รับการสนับสนุน

15 arcgis-desktop  python  r  remote-sensing  spatial-statistics 

ฉันต้องการแบ่ง shapefile ที่มีไพ่หลายใบเป็นแผ่นย่อย ๆ จำนวนมาก ฉันกำลังค้นหาโซลูชันที่ชาญฉลาดเพราะการแก้ไขด้วยตนเองไม่มีคำถาม ทุกคนสามารถช่วยหรือรู้จักฟังก์ชั่นที่ดี?

15 qgis  vector  r  editing  saga 

ฉันพยายามแปลง Shapefile เป็นแรสเตอร์ภายใน R วิธีการของฉันคือการอ่านในแรสเตอร์ดังต่อไปนี้: library(rgdal) # Loads SP package by default demo <- readOGR('F:/data/', 'shapefile') # Creates a SpatialPolygonsDataFrame class (sp) มันใช้งานได้ดีและฉันสามารถลงจุดได้ อย่างไรก็ตามมันเป็นไฟล์รูปร่างขนาดใหญ่และฉันต้องการแปลงให้เป็นแรสเตอร์ ฉันได้ลองทำสิ่งต่อไปนี้แล้ว: r <- raster(ncol=180, nrow=180) Demo_ras = rasterize(r, demo, 'pop') # pop is an integer here ข้อความผิดพลาด: Error in function (classes, fdef, mtable) : unable to …

15 raster  shapefile  r 

กำหนดจุดข้อมูลด้วยลองจิจูดละติจูดและค่าคุณสมบัติที่สามของจุดนี้ ฉันจะจัดกลุ่มคะแนนเป็นกลุ่ม (ภูมิภาคย่อยทางภูมิศาสตร์) ตามมูลค่าทรัพย์สินได้อย่างไร ฉันค้นหาโดย google และพบว่าปัญหานี้ดูเหมือนว่าจะเรียกว่า "การจัดกลุ่มแบบ จำกัด เชิงพื้นที่" หรือ "การกำหนดภูมิภาค" อย่างไรก็ตามฉันไม่คุ้นเคยกับการจัดการข้อมูลทางภูมิศาสตร์และยังไม่ทราบว่าอัลกอริทึมชนิดใดที่ดีและแพ็คเกจ python / R ใดที่ดีสำหรับงานนี้ หากต้องการให้แนวคิดที่ง่ายขึ้นเกี่ยวกับสิ่งที่ฉันต้องการสมมติว่าแผนการกระจายข้อมูลของฉันมีดังนี้ ดังนั้นแต่ละจุดคือจุด, x คือลองจิจูด, y คือละติจูด, และตารางสีแสดงว่าค่านั้นใหญ่หรือเล็ก ฉันต้องการแบ่งจุดเหล่านั้นออกเป็นภูมิภาคย่อย / กลุ่ม / กลุ่มตามสถานที่และความคล้ายคลึงกันของค่า ชอบสิ่งต่อไปนี้ (ไม่ใช่สิ่งที่ฉันต้องการเพียงแค่แสดงความคิดที่เป็นธรรมชาติ): ดังนั้นฉันจะบรรลุสิ่งนี้ได้อย่างไร

15 python  r  clustering  grouping 

ฉันจะลดความซับซ้อนของsfรูปหลายเหลี่ยมได้อย่างไรโดยไม่แนะนำช่องว่างและตัวเอียง ด้วย Shapefile เช่นฉันจะใช้rmapshaper::ms_simplify(): library("pryr") library("rgdal") library("rmapshaper") download.file("https://borders.ukdataservice.ac.uk/ukborders/easy_download/prebuilt/shape/England_gor_2011.zip", destfile = "regions.zip") unzip("regions.zip") regions <- readOGR(".", "england_gor_2011") object_size(regions) # ~13MB regions <- ms_simplify(regions) object_size(regions) # < 1MB ฉันได้ลองแล้วsf::st_cast()ซึ่งจากหน้าคน, รัฐ: ส่งเรขาคณิตไปยังประเภทอื่น: ลดความซับซ้อนหรือโยนอย่างชัดเจน และ: เพื่อโต้แย้ง: ตัวละคร; ประเภทเป้าหมายหากขาดหายไปจะพยายามลดความซับซ้อน เมื่อ x เป็นชนิด sfg (เช่นเรขาคณิตเดียว) จากนั้นจำเป็นต้องระบุ เมื่อฉันจากtoไปเพราะขาดสิ่งนี้มันก็ไม่ได้ผลตามที่คาดหวังไว้ (ฉันรู้ว่ามันดีเกินกว่าจะเป็นจริงได้!): library("sf") regions <- sf::read_sf("england_gor_2011.shp") object_size(regions) # ~13MB regions …

14 r  simplify  sf 

ในแพ็คเกจ HistData สำหรับ R ( https://r-forge.r-project.org/R/?group_id=574 ) ฉันมีชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับแผนที่ของ John Snow เกี่ยวกับการระบาดของอหิวาตกโรคในลอนดอนปี 1854 ฉันเชื่อว่าพวกเขา มีอำนาจมีการแปลงเป็นดิจิทัลอย่างระมัดระวังภายใต้การดูแลของวอลเตอร์ Tobler รายละเอียดบางอย่างเกี่ยวกับชุดข้อมูลเหล่านี้จะอธิบายโดยจอห์นแม็คเคนซี่ที่http://www1.udel.edu/johnmack/frec480/cholera/cholera2.html น่าเสียดายที่พิกัดแห่งความตายปั๊มและถนนใช้ระบบพิกัดโดยพลการไม่ใช่พิกัดแผนที่ที่เหมาะสมสำหรับแอปพลิเคชั่น GIS อื่น ๆ หรือซอฟต์แวร์แผนที่ใน R (แพ็คเกจอวกาศ ggmap ฯลฯ ) ในhttp://freakonometrics.hypotheses.org/19213อาร์เธอร์ Charpentier ใช้ ggmap กับรุ่นของข้อมูลจอห์นหิมะจาก http://www.rtwilson.com/downloads/SnowGIS_v2.zip Cholera_Deaths.shpไฟล์ แต่แสดงรายการเพียง 489 ตายไม่ได้ 578 HistData::Snow.deathsผมได้บันทึกไว้ใน แนวคิดหนึ่งคือการค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างค่าเฉลี่ยและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของพิกัด (x, y) และ rescale เป็นเส้นตรง แต่อาจจะมีวิธีที่ดีกว่านี้หรือ นี่คือสิ่งที่ฉันได้ลองไปแล้ว > data(Snow.deaths, package="HistData") > …

14 r  coordinate-system  scale 

ฉันเป็นผู้เริ่มต้นที่สมบูรณ์ของข้อมูลทางภูมิศาสตร์ดังนั้นโปรดยกโทษให้ฉันหากคำถามไม่เหมาะสม ฉันดาวน์โหลดข้อมูลจาก NCDC NARR และจัดการโหลดลงใน R โดยใช้rasterแพ็คเกจ ฉันต้องการรับรายการที่มีละติจูดลองจิจูดและค่า ฉันเข้าใจว่าrasterToPoints()ควรทำสิ่งที่ฉันต้องการอย่างแน่นอนอย่างไรก็ตามค่าละติจูดและลองจิจูดของฉันดูแปลก ๆ : r <- raster(myfile) data_matrix <- rasterToPoints(r) head(data_matrix) x y value [1,] -5405401 4347242 70 [2,] -5372938 4347242 88 [3,] -5340475 4347242 76 [4,] -5308012 4347242 85 [5,] -5275549 4347242 87 [6,] -5243086 4347242 88 ฉันคิดว่าฉันควรทำอะไรกับการฉายภาพซึ่งปัจจุบันเป็น Lambert Conformal Conic (LCC) …

14 raster  r 

คลิปย้อนกลับบันทึกเฉพาะส่วนของวัตถุอวกาศของคุณที่อยู่นอก ขอบเขตของวัตถุอื่นซึ่งตรงข้ามกับคลิปปกติที่บันทึกชิ้นส่วนที่อยู่ภายในวัตถุอื่น กำลังแสดงคลิปย้อนกลับใน ArcMap? แสดงวิธีการทำใน ArcMap ฉันจะทำสิ่งนี้ใน R ได้อย่างไร ตัวอย่างที่ทำซ้ำได้ (บนเครื่อง Linux): system("wget 'https://github.com/Robinlovelace/Creating-maps-in-R/archive/master.zip' -P /tmp/") unzip("/tmp/master.zip", exdir = "/tmp/master") uk <- readOGR("/tmp/master/Creating-maps-in-R-master/data/", "ukbord") lnd <- readOGR("/tmp/master/Creating-maps-in-R-master/data/", "LondonBoroughs") plot(uk) plot(lnd, add = T, col = "black") สิ่งที่ฉันต้องการทำที่นี่คือบันทึกสหราชอาณาจักรทั้งหมดยกเว้นลอนดอน สายตาฉันต้องการให้รูปร่างสีดำในภาพที่ปรากฏเป็นรู

14 r  clip  erase 

ฉันมีไฟล์รูปร่างเส้นเป็นตัวแทนเครือข่ายถนน ฉันต้องการ rasterize ข้อมูลนี้ด้วยค่าผลลัพธ์ในแรสเตอร์ที่แสดงความยาวรวมของบรรทัดที่อยู่ในเซลล์แรสเตอร์ ข้อมูลอยู่ในการประมาณการกริดแห่งชาติของอังกฤษดังนั้นหน่วยจะเป็นเมตร เป็นการดีที่ฉันต้องการใช้การดำเนินการนี้Rและฉันคาดเดาว่าrasterizeฟังก์ชั่นจากrasterแพคเกจจะมีส่วนร่วมในการบรรลุเป้าหมายนี้ฉันแค่ไม่สามารถทำงานออกได้ว่าควรจะใช้ฟังก์ชั่นใด

14 raster  r  line  rasterization 

ฉันพบว่าเอกสาร QGIS ส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่การใช้งาน GUI ฉันต้องการรันสคริปต์ R ใน QGIS แต่มีปัญหาในการค้นหาทรัพยากรที่จะทำให้ฉันมีความสัมพันธ์ระหว่างโครงสร้างข้อมูล QGIS และ R และวิธีการส่งผ่านโครงสร้างระหว่างทั้งสอง คำถามที่เกี่ยวข้อง ( เป็นไปได้ที่จะสร้างและเรียกใช้สคริปต์ R แบบกำหนดเองใน QGIS 2.0 หรือไม่ ) นำฉันไปที่หน้านี้: http://www.qgis.org/en/docs/user_manual/processing/3rdParty.htmlแต่ฉัน กำลังค้นหาเอกสารที่มาจากสิ่งต่าง ๆ จากผู้เชี่ยวชาญ QGIS มากกว่าสิ่งที่ฉันกำลังมองหา ข้อเสนอแนะใด ๆ

14 qgis  r  references 

ฉันมีรูปร่างเป็นรูปหลายเหลี่ยมและไฟล์ CSV อีกไฟล์หนึ่งซึ่งมีรายการคะแนนเป็นคู่ (Lat, Lng) ฉันต้องการตรวจสอบแต่ละคู่ (lat, lng) จากไฟล์ CSV ซึ่งมีรูปหลายเหลี่ยมอยู่ภายใน .. shapefile ถูกฉายและไฟล์ proj อ่านเช่นนี้: PROJCS["Transverse_Mercator",GEOGCS["GCS_OSGB 1936", DATUM["D_OSGB_1936",SPHEROID["Airy_1830",6377563.396,299.3249646]],PRIMEM["Greenwich",0],UNIT["Degree",0.017453292519943295]],PROJECTION["Transverse_Mercator"],PARAMETER["latitude_of_origin",49],PARAMETER["central_meridian",-2],PARAMETER["scale_factor",0.9996012717],PARAMETER["false_easting",400000],PARAMETER["false_northing",-100000],UNIT["Meter",1]] แผนของฉันเป็นดังนี้: อ่าน shapefile โดยใช้readShapePolyฟังก์ชั่นในMapToolsแพ็คเกจR อ่านพิกัดจุดจากไฟล์ CSV ลงใน dataframe และแปลงเป็น SpatialPointsDataFrame ใช้overฟังก์ชันเพื่อกำหนดรูปหลายเหลี่ยมที่มันอยู่ข้างใน ในการดำเนินการดังกล่าวฉันต้องระบุproj4stringขณะที่โหลดรูปร่างไฟล์ในขั้นตอนที่ 1 และเปลี่ยนพิกัดจากไฟล์ CSV เป็นระบบฉายภาพเดียวกันโดยใช้spTransformฟังก์ชั่นก่อนที่จะใช้overฟังก์ชั่นในขั้นตอนที่ 3 เนื่องจากต้องการจุดและรูปหลายเหลี่ยม อยู่ภายใต้ระบบการฉายเดียวกัน แนวคิดใดเกี่ยวกับค่าที่ถูกต้องสำหรับเนื้อหาไฟล์ proj ที่แสดงด้านบน?

14 coordinate-system  shapefile  r  proj 

ฉันมีคะแนนในระบบพิกัดทางภูมิศาสตร์และฉันต้องการแปลงเป็นสวิสกริด (CH1903 +) ข้อมูลตัวอย่าง: id lon lat 2 7.173500 45.86880 3 7.172540 45.86887 4 7.171636 45.86924 5 7.180180 45.87158 6 7.178070 45.87014 7 7.177229 45.86923 8 7.175240 45.86808 9 7.181409 45.87177 10 7.179299 45.87020 ผลลัพธ์ที่เคารพ: id E N 2 2579408.2431 1079721.1499 3 2579333.7158 1079729.1852 4 2579263.6502 1079770.1125 5 2579928.0358 1080028.4605 …

14 convert  coordinate-system  r 

ชุดข้อมูลที่แนบมาแสดงต้นกล้าประมาณ 6,000 ต้นกล้าในช่องว่างขนาดป่าประมาณ 50 ตัวแปร ฉันสนใจที่จะเรียนรู้ว่าต้นกล้าเหล่านี้เติบโตอย่างไรภายในช่องว่างนั้น (เช่นแบบสุ่มสุ่มแยกย้ายกัน) ดังที่คุณทราบวิธีการดั้งเดิมคือการใช้ Global Moran I อย่างไรก็ตามการรวมต้นไม้ในการรวมของช่องว่างดูเหมือนจะเป็นการใช้ Moran I ที่ไม่เหมาะสมฉันได้ทดสอบสถิติบางอย่างกับ Moran I โดยใช้ระยะทางขีด จำกัด 50 เมตร ซึ่งสร้างผลลัพธ์ไร้สาระ (เช่น p-value = 0.0000000 ... ) ปฏิสัมพันธ์ระหว่างการรวมช่องว่างมีแนวโน้มที่จะสร้างผลลัพธ์เหล่านี้ ฉันได้พิจารณาการสร้างสคริปต์เพื่อวนผ่านช่องว่างระหว่างหลังคาและกำหนดกลุ่มภายในแต่ละช่องว่างแม้ว่าการแสดงผลลัพธ์เหล่านี้สู่สาธารณะจะเป็นปัญหา วิธีที่ดีที่สุดในการหาจำนวนการจัดกลุ่มภายในคลัสเตอร์คืออะไร?

14 r  spatial-statistics  clustering 

ฉันใหม่มากที่ใช้ข้อมูล GIS และมีประสบการณ์เพียงเล็กน้อยกับ R. ฉันได้อ่านเกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพื้นที่โดยใช้หนังสือ PDF spatial-analyst.net ดังนั้นฉันจึงไม่หลงทาง แต่ฉันคิดว่าฉันสามารถอธิบายได้ ปัญหาของฉันและผู้คนอาจแนะนำแนวคิด ฉันมีชุดข้อมูลที่มีการวัดประมาณ 2,000 ชุดที่พิกัดละติจูด / ลองจิจูดที่แตกต่างกันถึงแม้ว่าฉันอาจจะแบ่งชุดข้อมูลนี้ออกเนื่องจากมีการรวบรวมข้อมูลมากกว่า 3 ปีและมีการเปลี่ยนแปลงเงื่อนไขเมื่อเวลาผ่านไป ลองเรียกตัวแปรที่วัดว่า "IP" ฉันต้องการสร้างแผนที่ IP ในพื้นที่เต็มรูปแบบภายใต้คำถามโดยใช้ Kriging หรือวิธีการแก้ไขอื่น ๆ ในข้อมูลตัวอย่าง จากนั้นฉันต้องการสร้างฮิสโตแกรมที่วัดปริมาณที่ดินในถังเก็บไอพีแบบต่างๆ ฉันจะต้องสร้างฮิสโตแกรมซึ่งแสดงจำนวนตัวอย่างในถังแต่ละอัน (หมายเหตุตัวอย่างอาจมี IP จริงที่สูงกว่าหรือต่ำกว่าสิ่งที่ kriging คาดการณ์ไว้สำหรับที่ดินของตน) ฉันติดตามวิธีการโหลดข้อมูลลงใน SpatialPointsDataFrame และเรียกใช้การวิเคราะห์ที่น่าสนใจซึ่งฉันมีปัญหาคือวิธีการแปลงข้อมูลนั้นเป็นดาต้าเฟรมที่มี gridded เพื่อให้ฉันสามารถวิเคราะห์ฮิสโตแกรมได้ มีข้อเสนอแนะสำหรับการแปลงคะแนนเป็นกริดหรือไม่?

14 raster  r  kriging 

ฉันได้ทำการอ่านพื้นหลังบางอย่างเกี่ยวกับ cartograms เร็ว ๆ นี้และเจอทางเลือกที่น่าสนใจ - คุ้มค่าโดยอัลฟา แผนที่ แนวคิดที่อธิบายไว้ในรายละเอียดเพิ่มเติมที่นี่และกระดาษเต็มสามารถใช้ได้ [ไม่เปิดเผยสรรพสินค้า] [นี่] 2 มีรายละเอียดบางอย่างเกี่ยวกับการใช้งานบนบล็อก indiemaps : ... กราฟิกข้างต้นทั้งหมดผลิตด้วย ActionScript 3 โดยใช้โปรแกรมแก้ไขข้อความและ Flex SDK ฟรีล่าสุด ... คุณจะใช้งานอะไรแบบนั้นในแพ็คเกจ GIS (ArcGIS? QuantumGIS?) ได้อย่างไร? หรือ R และ ggplot2? หรืองูใหญ่?

14 python  cartography  visualisation  r