Espacial Móvel Médio Arcgis

Eu tenho um mapa raster do Midwest dos EUA que é muito escasso, ou seja, os pixels de interesse são poucos o suficiente para ser quase invisble quando visto em uma escala onde todos os estados do Meio-Oeste dos EUA são visíveis eu gostaria de seguir a abordagem descrita neste PNAS papel Para criar um mapa melhor, mas não sure como replicá-lo em ArcGIS Qualquer ajuda seria apreciada. O papel de PNAS esboça as etapas como segue. Por causa dos tamanhos pequenos e da distribuição dispersada de áreas da mudança, era difícil visualizar padrões regionais de LCLUC na resolução espacial original de 56 m Como resultado, usamos técnicas de suavização espacial para criar uma superfície de mudança regional que destacou pontos de mudança locais de mudança Abordagens relacionadas são usadas em campos como a epidemiologia espacial para gerar uma estimativa estável das taxas de doença 48, Na nossa abordagem de suavização, os pixels de alteração em resolução espacial de 56 m foram primeiro agregados à porcentagem de alteração em 560 m Resolução Isso foi feito através da tomada de 10 por 10 blocos de 56 m de pixels, ou seja, 100 blocos de pixels e somar a mudança binária dentro de cada bloco Fig S4A Em seguida, usamos um kernel 2D mais suave para calcular uma estimativa suavizada de mudança percentual para cada um dos 560-m resolução pixels Fig S4B Uma quarerna kernel função foi utilizada para calcular médias móveis em toda a área de estudo com uma largura de banda de 10 km A mesma quartic kernel função foi utilizada para suavizar a mudança percentual de milho soja em 2006 para pastagem em 2011 Finalmente, Gerou um mapa suavizado da cobertura de pastagem em 2006, agregando a presença de pastagem a 56 m de resolução para porcentagem de cobertura de pastagem com resolução de 560 m, e depois alisando esta camada de cobertura agregada usando o mesmo kernel quartic de 10 km. Usado como denominador na geração de um mapa de taxas relativas de conversão de pastagens. Até onde eu entendo, este é o fluxograma 1 Use estatísticas de bloco em ArcGIS para somar 10x10 pixels de 56-m raster para 560m raster 2 2D kernel smoother não sei como fazer isso 3 Quartic kernel não sei como fazer isso. Não sei como progredir além passo 1.asked 15 de agosto 14 em 0 29.Base R inclui muitas funções que podem ser usadas para a leitura , Visualizando e analisando dados espaciais O foco nessa visão é sobre dados geográficos espaciais, onde as observações podem ser identificadas com locais geográficos e onde informações adicionais sobre esses locais podem ser recuperadas se o local é registrado com cuidado As funções de Base R são complementadas por R-Forge, que lista os projetos de Dados Espaciais e Estatísticas em sua árvore de projetos. Informações sobre pacotes R-espaciais, especialmente sp são postadas no R-Forge Web site do projeto rspatial including uma galeria da visualização O desenvolvimento ativo do sp está continuando em Github. Os pacotes contribuídos endereçam duas áreas largas que movem dados espaciais dentro e fora de R, e analisando Espacial em R. A lista de discussão R-SIG-Geo é um bom lugar para começar a obter ajuda e discutir questões sobre o acesso a dados e analisá-lo. A lista de endereços é um bom local para procurar informações sobre cursos relevantes. Sobre os cursos podem ser encontrados sob a aba Eventos deste blog. Há um número de tutoriais contribuídos e introduções um recente é Introdução à visualização de dados espaciais em R por Robin Lovelace e James Cheshire. The pacotes nesta visão pode ser estruturada em Os tópicos a seguir Se você acha que algum pacote está faltando na lista, por favor me avise know. Classes para dados espaciais Porque muitos dos pacotes de importação e utilização de dados espaciais tiveram de incluir objetos de armazenamento de dados e funções para visualizá-lo, uma iniciativa Está em andamento para construir classes compartilhadas e traçar funções para dados espaciais O pacote sp é discutido em uma nota em R News Um novo pacote chamado sf está agora no CRAN e está sendo Ativamente desenvolvido no GitHub fornecendo Recursos Simples para R O desenvolvimento do pacote está sendo suportado pelo Consórcio R Ele fornece acesso a recursos simples para dados vetoriais, e como tal é uma implementação moderna de partes de sp Muitos outros pacotes tornaram-se dependentes do sp Incluindo rgdal e maptools O pacote rgeos fornece uma interface para funções de topologia para objetos sp usando GEOS O stplanr fornece uma classe SpatialLinesNetwork baseada em objetos definidos em sp e igraph que podem ser usados ​​para análise de roteamento em R Outro pacote de rede é shp2graph O cleangeo Pode ser usado para inspecionar objetos espaciais, facilitar a manipulação e relatório de erros de topologia e questões de validade de geometria Ele afirma fornecer um limpador de geometria que irá corrigir todos os problemas de geometria e eliminar pelo menos reduzir a probabilidade de ter problemas ao fazer processamento de dados espaciais O raster É uma grande extensão de classes de dados espaciais para virtualizar o acesso a rasters de grande porte , Permitindo que objetos grandes sejam analisados ​​e estendendo as ferramentas analíticas disponíveis para dados raster e vetoriais Usado com rasterVis também pode fornecer visualização e interação aprimoradas O pacote contém funções espaciais destinadas a aprimorar a funcionalidade principal do pacote raster, incluindo um paralelo Processamento para uso com rasters O pacote de micromap fornece micromaps vinculados usando ggplot2 O pacote de recmap fornece cartogramas retangulares com tamanhos de retângulo refletindo, por exemplo, população os bônus de estado privides uma abordagem de binning mais simples para os estados dos EUA O pacote de espaço tempo estende as classes compartilhadas definidas em sp para spatio - Dados temporais ver Dados Spatio-Temporais em R O Grid2Polygons converte um objeto espacial da classe SpatialGridDataFrame para SpatialPolygonsDataFrame. Uma abordagem alternativa para alguns desses problemas é implementada no pacote PBSmapping PBSmodelling fornece suporte de modelagem Além disso, o GEOmap fornece recursos de mapeamento direcionados a O atender às necessidades dos geólogos e usa o pacote geomapdata. Handling dados espaciais Um número de pacotes foram escritos usando classes sp O pacote raster introduz muitos métodos GIS que agora permitem muito a ser feito com dados espaciais sem ter que usar GIS além A R Pode ser complementado por gdistance que forneceu cálculo de distâncias e rotas em grades geográficas geosfera permite cálculos de distância e área a ser realizada em dados espaciais em coordenadas geográficas O pacote dggridR fornece uma interface para DGGRID para trabalhar com grades globais discretas, Usando o hexágonos, triângulos e diamantes para superar a questão que cada bin tem a mesma área O pacote spsurvey fornece uma gama de funções de amostragem O pacote de viagem estende sp classes para permitir o acesso e manipulação de dados espaciais para rastreamento de animais O pacote hdeco fornece hierárquico Decomposição de entropia para comparações de mapas categóricos O pacote GeoXp permite A magclass oferece uma classe de dados para o aumento da interoperabilidade trabalhando com dados espaço-temporais, juntamente com funções correspondentes e conversões de métodos, cálculos básicos e manipulação de dados básicos. A classe distingue entre Espaciais, temporais e outras dimensões para facilitar o desenvolvimento e a interoperabilidade de ferramentas construídas para ele As características adicionais são endereçamento baseado em nome de dados e verificações de consistência interna, por exemplo, verificando a ordem correta de dados em cálculos. O UScensus2000 pacote de pacotes UScensus2000cdp UScensus2000tract torna a utilização Dos dados do Censo dos EUA de 2000 mais conveniente Um conjunto de dados importantes, a Estatística Moral de Guerry, da França, foi disponibilizado no pacote de Guerry, que fornece dados e mapas e exemplos destinados a contribuir para a integração de análise multivariada e espacial. P é projetado para baixar, traçar e manipular dados batimétricos e topográficos em R marmap pode consultar a base de dados de batimetria e topografia ETOPO1 hospedada pela NOAA, usar dados de latitude-longitude-profundidade simples em formato ascii e aproveitar as ferramentas avançadas de plotagem Disponíveis em R para construir qualidade de publicação mapas batimétricos ver o papel PLOS moderno país limites são fornecidos em 2 resoluções por rworldmap juntamente com funções para juntar e mapear dados tabulares referenciados por nomes de países ou códigos Chloropleth e mapas de bolha são suportados e funções gerais para trabalhar Em mapas fornecidos pelo usuário, consulte Um novo pacote R para Mapeamento de Dados Globais As bordas mais altas do país de resolução estão disponíveis no pacote vinculado rworldxtra Os limites históricos do país 1946-2012 podem ser obtidos no pacote cshapes juntamente com funções para calcular matrizes de distância see Mapping and Measuring Country Shapes O pacote landsat com o papel JSS que acompanha fornece ferramentas para Ring e desenvolvimento de ferramentas de correção para dados de detecção remota taRifx é uma coleção de funções de utilidade e conveniência e algumas funções espaciais interessantes O pacote gdalUtils fornece wrappers para a Biblioteca de Abstração de Dados Geoespaciais GDAL Utilities. An rOpenSci blog descreveu uma abordagem centrada em GeoJSON para leitura Dados GeoJSON e WKT GeoJSON pode ser escrito e lido usando rgdal e WKT por rgeos A entrada lista geojson geojsonio geoaxe e gramado entre outros O pacote rgbif é usado para acessar o Global Biodiversity Information Facility Dados GBIF O geoaxe permite aos usuários dividir objetos geoespaciais em pedaços O Lawn package é um cliente para Turfjs para análise geoespacial. Leitura e gravação de dados espaciais - rgdal Os mapas podem ser baseados em vetores ou rasterizados O pacote rgdal fornece ligações a formatos de raster suportados pelo GDAL e formatos vetoriais suportados pelo OGR Ele contém funções para escrever Raster em formatos suportados O pacote também fornece suporte à projeção PROJ 4 para Ctor objetos este site fornece searchable on-line PROJ 4 representações de projeções Affine e similaridade transformações em sp objetos podem ser feitas usando funções no pacote vec2dtransf Os binários Windows e Mac OSX CRAN de rgdal incluir subconjuntos de possíveis drivers de fonte de dados se outros forem necessários, use Outros utilitários de conversão ou instalar a partir da fonte contra uma versão do GDAL com os drivers necessários O pacote rgeos fornece funções para ler e escrever geometria WKT de texto bem conhecido e o pacote wkb fornece funções para ler e escrever geometria WKB binária bem conhecida. Leitura e gravação de dados espaciais - outros pacotes Existem vários outros pacotes para acessar dados vetoriais em mapas CRAN com mapdata e mapproj fornece acesso aos mesmos tipos de bancos de dados geográficos como S-RArcInfo permite que os arquivos binários ArcInfo v 7 e e00 sejam Ler e maptools e shapefiles ler e gravar ArcGIS ArcView shapefiles para arquivos NetCDF, ncdf4 ou RNetCDF podem ser Usado O pacote maptools também fornece funções auxiliares para escrever arquivos de polígonos de mapa para serem lidos por WinBUGS, Mondrian e o comando tmap em Stata Ele também fornece funções de interface entre as classes PBSmapping e spatstat e sp, além de mapas de bancos de dados e classes sp. Também uma interface para GSHHS shoreline bases de dados O pacote gmt dá uma interface simples entre GMT map-making software e R geonames é uma interface para o serviço OpenStreetMap dá acesso a imagens de raster de mapa de rua e osmar fornece infra-estrutura para acessar dados OpenStreetMap de fontes diferentes , Para trabalhar com os dados na maneira comum de R, e para converter dados na infra-estrutura disponível fornecida pelos pacotes R existentes. O pacote rpostgis fornece funções adicionais ao pacote RPostgreSQL para interface R com um banco de dados habilitado para PostGIS, bem como wrappers convenientes para Consultas PostgreSQL comuns O pacote postGIStools fornece funções para converter tipos de dados de geometria e hstore Do PostgreSQL em objetos R padrão, bem como para simplificar a importação de quadros de dados R, incluindo quadros de dados espaciais em PostgreSQL. Integration com a versão 6 e do GIS de fonte aberta líder, GRASS, é fornecido no pacote CRAN spgrass6 usando rgdal para troca de dados Para o GRASS 7, use rgrass7 RPyGeo é um wrapper para acesso Python ao ArcGIS GeoProcessor, e RSAGA é um wrapper semelhante ao shell para comandos SAGA O pacote RQGIS estabelece uma interface entre R e QGIS, ou seja, permite ao usuário acessar as funcionalidades do QGIS A partir do console R Consegue isso usando a API QGIS Python através da linha de comando Observe também este segmento em uma integração R QGIS alternativa. Visualização Para visualização, as paletas de cores fornecidas no pacote RColorBrewer são muito úteis e podem ser modificadas ou estendidas Usando a função colorRampPalette fornecida com R O pacote classInt fornece funções para escolher intervalos de classe para cartografia temática O pacote tmap foi comprovado Uma base moderna para o mapeamento temático opcionalmente usando uma gramática de sintaxe Graphics Porque ele tem uma plataforma gráfica de grade personalizada, evita a necessidade de fortificar geometrias para usar com ggplot2 O pacote mapview fornece métodos para exibir objetos espaciais interativamente, geralmente em uma base de mapeamento da web O pacote quickmapr fornece um método simples para visualizar objetos sp e raster, permite zoom básico, panning, identificação e rotulagem de objetos espaciais e não requer que os dados estejam em coordenadas geográficas. O pacote de cartografia permite várias representações cartográficas, Símbolos, choropleth, tipologia, fluxos ou descontinuidades O pacote mapmisc é um conjunto mínimo e leve de ferramentas para produzir mapas agradáveis ​​em R, com suporte para mapa o usuário deseja colocar um backdrop de mapa atrás de outros displays, o pacote RgoogleMaps Para acessar o Google Maps TM pode ser útil ggmap pode ser usado para visualização espacial com o Google Maps e OpenStre EtMap ggsn fornece setas do Norte e escalas para esses mapas O pacote plotGoogleMaps fornece métodos para a visualização de objetos espaciais e espaço-temporais no Google Maps em um navegador web plotKML é um pacote que fornece métodos para a visualização de objetos espaciais e espaço-temporais no Google Earth Outra opção é leafletR, que fornece funcionalidade básica de mapeamento da web para combinar arquivos de dados vetoriais e telas de mapa on-line de fontes diferentes. Análise de padrão de ponto O pacote espacial é um pacote recomendado enviado com base R e contém várias funções principais, incluindo uma implementação De Khat pelo seu autor, Prof Ripley Além disso, spatstat permite a liberdade na definição da região s de interesse, e faz extensões aos processos marcados e covariates espaciais Suas forças são model-fitting e simulação, e tem uma homepage útil É o único Pacote que permitirá ao usuário ajustar modelos de processo de ponto não homogêneo com interações de interpontos Os spatgraphs O pacote splancs também permite que os dados de pontos sejam analisados ​​dentro de uma região poligonal de interesse, e cobre muitos métodos, incluindo densidades de kernel 2D. O pacote smacpod fornece vários dados estatísticos Métodos para analisar dados de ponto de controle de caso Os métodos disponíveis seguem de perto aqueles no capítulo 6 de estatísticas espaciais aplicadas para dados de saúde pública por Waller e Gotway 2004.ecespa fornece invólucros, funções e dados para análise de padrão de ponto espacial, usado no livro sobre Spatial Ecologia do ECESPA AEET As funções para binning pontos em grades em cinzas também podem ser de interesse O pacote de anúncios realizar análises de multi-escalas de primeira e segunda ordem derivadas de Ripley s K-função O pacote aspace é um conjunto de funções para estimar Estatisticas centrográficas e geometrias computacionais a partir de padrões de pontos espaciais spatialkernel fornece kernel corrigido a borda Estimativa de densidade e estimativa de regressão de kernel binário para dados de processo de ponto espacial multivariado DSpat contém funções para modelagem espacial para dados de amostragem de distância e espacialização fornece medidas de segregação para padrões de pontos espaciais de vários tipos GriegSmith usa o método Grieg-Smith em dados espaciais bidimensionais. Computação de um conjunto completo de funções estatísticas espaciais de distância, incluindo as clássicas Ripley s K e outras e mais recentes utilizadas por economistas espaciais Duranton e Overman s Kd, Marcon e Puech s M Ela depende de spatstat para o núcleo de cálculo latticeDensity contém funções que Calcula o estimador de densidade baseado em retículos de Barry e McIntyre, que representa processos pontuais em regiões bidimensionais com bordas irregulares e buracos. Goestatística O pacote gstat fornece uma ampla gama de funções para geoestatística univariada e multivariada, também para grandes conjuntos de dados, enquanto GeoR e geoRglm contêm f Unctions para geoestatística baseada em modelo Diagnóstico de Variogram pode ser realizado com vardiag Interpolação automatizada usando gstat está disponível em automap Esta família de pacotes é completada por intamap com procedimentos para interpolação automatizada e psgp que implementa krige de processo gaussiano esparso projetado Uma ampla gama de funções semelhante É encontrada no pacote de campos O pacote espacial é fornecido com base R e contém várias funções principais O pacote spBayes se encaixa Gaussian modelos univariados e multivariados com rampas MCMC é um pacote de modelagem geoestatística bayesiano diferente O pacote geospt contém algumas bases geoestatística e radial Incluindo previsão e validação cruzada Além disso, inclui funções para o projeto de redes de amostragem espacial ótima baseadas em modelagem geoestatística O pacote geostatsp oferece instalações de modelagem geoestatística usando objetos Raster e SpatialPoints são fornecidos Modelos não gaussianos são ajustados usando INLA, E os modelos geoestatísticos Gaussianos usam Estimativa de Máxima Verossimilhança. O pacote RandomFields fornece funções para a simulação e análise de campos aleatórios, e as descrições do modelo de variograma podem ser passadas entre geoR gstat e este pacote SpatialExtremes propõe várias abordagens para modelagem de extremos espaciais usando RandomFields Além disso, CompRandFld O pacote spTimer é capaz de se encaixar, prever espacialmente e prever temporalmente grandes quantidades de dados espaço-tempo usando 1 GP Bayesiano de Processos Gaussianos, 2 Modelos AR Bayesianos Auto-Regressivos e 3 Bayesianos Gaussianos Preditivos Processos Modelos AR baseados em GPP O pacote rtop fornece funções para a interpolação geoestatística de dados com suporte espacial irregular, tais como dados relacionados ao escoamento ou dados de unidades administrativas O pacote georob fornece funções para ajustar modelos lineares com erros espacialmente correlacionados por robust e G Aussian Restricted Maximum Likelihood e para calcular previsões de krigagem de ponto e bloco robustas e usuais, juntamente com funções de utilidade para validação cruzada e para back-transformation imparcial de previsões de krigagem de dados transformados em log O pacote SpatialTools tem ênfase na krigagem e fornece funções Para previsão e simulação É estendido por ExceedanceTools que fornece ferramentas para a construção de regiões de confiança para regiões de excedência e linhas de contorno O pacote de engrenagens implementa métodos geostatistical comuns de uma forma limpa, direta e eficiente e é dito ser uma quasi reboot de SpatialTools O sperrorest O pacote implementa a estimação de erro espacial e a importância da variável espacial com permutação usando diferentes métodos espaciais de validação cruzada e bootstrap de bloco espacial. O pacote sgeostat também está disponível. Dentro da mesma área tópica geral estão os pacotes deldir e tripack para triangulação e o pacote akima para spline Interpolati No pacote MBA fornece interpolação de dados dispersos com B-splines multinível Além disso, há o pacote spatialCovariance, que suporta a computação de matrizes de covariância espacial para dados em retângulos, o pacote de regresso em parte em spatialCovariance eo pacote tgp O pacote Stem Fornece a estimativa dos parâmetros de um modelo espaço-temporal usando o algoritmo EM ea estimativa dos erros padrão de parâmetro usando um bootstrap paramétrico espaço-temporal FieldSim é outro pacote de simulações de campos aleatórios O SSN é para modelagem geoestatística para dados em fluxo Incluindo modelos baseados na distância in-stream Modelos são criados usando construções de média móvel Modelos lineares espaciais, incluindo covariáveis, podem ser ajustados com ML ou REML Mapeamento e outras funções gráficas são incluídas O ipdw fornece funções o interpolar dados de ponto georreferenciado via Inverse Path Distância Ponderação Útil para aplicações marítimas costeiras Ere barreiras na paisagem impedem a interpolação com distâncias euclidianas RSurvey pode ser usado como um programa de processamento para dados espacialmente distribuídos e é capaz de correções de erro e visualização de dados. Disease mapeamento e análise de dados areal DCluster é um pacote para a detecção de clusters espaciais de Doenças Extensão e dependência do pacote spdep, que fornece funções básicas para construir listas de vizinhos e pesos espaciais, testes de autocorrelação espacial para dados de área como Moran s I e funções para o ajuste de modelos de regressão espacial, como modelos SAR e CAR Estes modelos Assumem que a dependência espacial pode ser descrita por pesos conhecidos O pacote SpatialEpi fornece implementações de detecção de cluster e funções de mapeamento de doenças, incluindo a detecção de cluster bayesiano e suporta strata O pacote smerc fornece métodos estatísticos para a análise de dados de dados areal, com foco em Cluster detection O pacote diseasemapping oferece o formato Ng de dados de população e caso, cálculo de Índices de Incidência Padronizados e ajuste do modelo BYM usando INLA A regionalização de objetos poligonais é fornecida por AMOEBA uma função para calcular clusters espaciais usando a estatística local Getis-Ord. Busca ecótopos de clusters irregulares em um mapa, E por skater em spdep Os pacotes seg e OasisR fornecem funções para medir a segregação espacial OasisR inclui simulações Monte Carlo para testar os índices O pacote spgwr contém uma implementação de métodos de regressão geograficamente ponderados para explorar possíveis não estacionários O pacote gwrr ajusta-se à regressão geograficamente ponderada GWR Modelos e tem ferramentas para diagnosticar e corrigir a colinearidade nos modelos GWR Também se encaixa geograficamente ponderada regressão cume GWRR e lasso geograficamente ponderada Modelos GWL O pacote GWmodel contém funções para a computação geograficamente ponderada modelos O pacote lctools fornece pesquisadores e educadores com fácil de aprender usuário Frie Estes incluem Pearson local e coeficientes de correlação de Pearson geograficamente ponderados, Gini de desigualdade espacial, Gini espacial, LQ, LQ focal, Autocorrelação espacial global e Este pacote também contém funções para medir o significado de cada estatística calculada, principalmente com base em simulações de Monte Carlo O pacote sparr oferece outra abordagem para os riscos relativos O CARBayes Em tais modelos, a correlação espacial é modelada por um conjunto de efeitos aleatórios, aos quais é atribuída uma distribuição autorregressiva condicional CAR prioritárias. Exemplos dos modelos incluídos são o modelo BYM, bem como um recentemente desenvolvido local smoot espacial Hing O pacote glmmBUGS é uma maneira útil de distribuir modelos espaciais para WinBUGS O pacote spaMM se encaixa GLMMs espaciais, usando a função de correlação Matern como o modelo básico para efeitos aleatórios espaciais O pacote PReMiuM é para a regressão de perfil, que é um processo Bayeriano de Dirichlet Clustering, ele fornece um termo CAR espacial que pode ser incluído nos efeitos fixos que são globais, ou seja, não cluster específicos, parâmetros para considerar qualquer correlação espacial nos resíduos O pacote spacom fornece ferramentas para construir e explorar dados espacialmente ponderados de contexto, e Permite ainda combinar os dados de contexto espacialmente ponderados resultantes com variáveis ​​de predição e resultado de nível individual, para fins de modelagem multinível O pacote geospacom gera matrizes de distância a partir de arquivos de forma e representa resultados de análise multinível ponderada espacialmente A análise espacial de sobrevivência é fornecida pelo spatsurv - Bayesian Inferência para perigos proporcionais paramétricos O pacote spselect fornece funções de modelagem baseadas em regressão stepwise direta, regressão progressiva incremental para o estágio, LARS de regressão de menor ângulo e modelos de laço para a seleção da escala espacial de covariáveis ​​(por exemplo, modelos de sobrevivência espacial - spBayesSurv - Modelagem Bayesiana e Análise de Dados de Sobrevivência Espacialmente Correlacionados) Em modelos de regressão. Regressão espacial A escolha da função para a regressão espacial dependerá do suporte disponível Se os dados forem caracterizados por suporte pontual e o processo espacial for contínuo, os métodos geoestatísticos poderão ser utilizados ou funções no pacote nlme Se o suporte for Areal e o processo espacial não está sendo tratado como contínuo, as funções fornecidas no pacote spdep podem ser usadas. Este pacote também pode ser visto como fornecendo funções de econometria espacial e, como mencionado acima, fornece funções básicas para construir listas de vizinhos e pesos espaciais , Testes de autocorrelação espacial para dados areais como Moran s I, um D para o ajuste de modelos de regressão espacial Fornece toda a gama de indicadores locais de associação espacial, tais como Moran local I e ​​ferramentas de diagnóstico para modelos lineares montados, incluindo testes de Lagrange Multiplier Modelos de regressão espacial que podem ser montados usando máxima verossimilhança incluem spatial lag Modelos de erros espaciais e modelos espaciais de Durbin Para conjuntos de dados maiores, as técnicas de matriz esparsa podem ser usadas para ajustes de máxima verossimilhança, enquanto os métodos de mínimos quadrados espaciais de dois estágios e o método generalizado de estimadores de momentos são uma alternativa. O McSpatial fornece funções para regressão ponderada localmente, regressão paramétrica semiparamétrica e condicionalmente, funções spline cúbicas e fourier, GMM e logit espacial linearizado e probit, funções de densidade k e contrafactuais , Regressão quantita não paramétrica Ção e densidade condicional, a decomposição de Machado-Mata para regressões quantile, o modelo AR espacial, os modelos de vendas repetidas e o logit paramétrico condicionalmente eo probit O pacote splm fornece métodos para ajustar dados de painel espacial por máxima verossimilhança e GM As duas pequenas embalagens S2sls e spanel Fornecem implementações alternativas sem a maioria das facilidades de splm O pacote HSAR fornece Modelos Autoregressivos Espaciais Hierárquicos HSAR, baseado em uma Cadeia de Markov Bayesiana Monte Carlo Algoritmo MCMC spatialprobit possibilita estimativa Bayesiana do modelo probit autoregressivo espacial Modelo probit SAR O pacote ProbitSpatial fornece métodos para Montagem de modelos de probit espacial binomial para conjuntos de dados maiores autoregressiva espacial SAR e erro espacial SEM modelos probit são incluídos O pacote de starma fornece funções para identificar, estimar e diagnosticar um modelo STARMA Movimento Médio AutoRegressivo Espaço-Tempo. Análise ecológica Há muitos pacotes para analisar e Cológica e ambiental Incluem ade4 para métodos exploratórios e euclidianos nas ciências ambientais, a família adehabitat de pacotes para análise de seleção de hábitats por animais adehabitatHR adehabitatHS adehabitatLT e adehabitatMA, pastecs para a regulação, decomposição e análise de séries espaço-temporais, Vegan para métodos de ordenação e outras funções úteis para a comunidade e ecologistas de vegetação e muitas outras funções em outros pacotes contribuídos Um tal é tripEstimation baseando-se nas classes fornecidas pela viagem ncf entrou CRAN recentemente e fornece uma gama de funções de covariância spatial não paramétrico rangeMapper is Um pacote para manipular mapas de extensão de ocorrência de espécies, principalmente ferramentas para geração fácil de riqueza de espécies de biodiversidade ou mapas de traços de história de vida O pacote siplab é uma plataforma para experimentar modelos de vegetação individualmente baseados em modelos espaciais ModelMap baseia-se em outros pacotes para Criar modelos usando O pacote Watersheds fornece métodos para agregação de bacias hidrográficas e análise de redes de drenagem espacial Um pacote off-CRAN - Rcitrus - é para a análise espacial da incidência de doenças de plantas. Geneland usa campos e RandomFields para fazer uso de informações geográficas e genéticas para estimar o número de populações em um conjunto de dados e delinear sua organização espacial. O pacote ngspatial fornece ferramentas para analisar dados espaciais, especialmente dados de área não gaussiana. Modelo linear misturado generalizado de Hughes e Haran 2013 eo modelo autologistic centrado de Caragea e de Kaiser 2009 A vista de tarefa de Environmetrics contem um exame muito mais completo de funções e de pacotes relevantes. Pacotes de CRAN. Ligações relacionadas. Pode ser uma classe de recurso ou raster. When o inpu T fonte de dados é um raster, o conjunto de células de origem consiste em todas as células no raster de origem que têm valores válidos As células que têm valores NoData não estão incluídas no conjunto de origem O valor 0 é considerado uma fonte legítima Um raster de origem pode ser facilmente Criados usando as ferramentas de extração. Quando os dados de fonte de entrada são uma classe de recurso, os locais de origem são convertidos internamente para um raster antes de executar a análise. A resolução do raster pode ser controlada com o parâmetro Output cell size ou o tamanho Cell Size Por padrão , A resolução será determinada pelo menor da largura ou altura da extensão do recurso de entrada, na referência espacial de entrada, dividido por 250. Ao usar dados de recurso de polígono para os dados de fonte de entrada, deve-se ter cuidado com como a saída O tamanho da célula é manipulado quando é grosseiro, em relação ao detalhe presente na entrada O processo de rasterização interno emprega o mesmo método de tipo de atribuição de célula padrão que o Polygon to Raster t Ool, que é CELLCENTER Isso significa que os dados não localizados no centro da célula não serão incluídos na saída de origem rasterizada intermediária e, portanto, não serão representados nos cálculos de distância Por exemplo, se suas fontes são uma série de pequenos polígonos , Como a construção de pegadas, que são pequenas em relação ao tamanho da célula de saída, é possível que apenas alguns deles cairá sob os centros das células de raster saída, aparentemente causando a maioria dos outros a ser perdido na análise. Evitar essa situação, como um passo intermediário, você poderia rasterizar os recursos de entrada diretamente com a ferramenta Polygon to Raster e definir um campo de prioridade e usar a saída resultante como entrada para a ferramenta distância Alternativamente, você poderia selecionar um tamanho de célula pequena o suficiente para capturar 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, O ID 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.