使用 R 進行地理空間資料分析簡介

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介紹

空間資料評估過程包括對與地理位置相關的資訊進行評估和解釋。這些記錄可用於各種程式，包括城市規劃、環境監測、交通運輸、公共衛生等。在這裡，我們可以使用 R 程式語言來研究空間資料分析的概念，以便對其有更深入的瞭解。

我們可以討論地理資訊的重要性，它在各個領域的應用，以及空間統計分析和視覺化中使用的核心概念和方法。

地理空間資料的重要性

地理空間資料（也稱為空間資料）是與地球表面特定地理位置相關的資料。它包括諸如座標、形狀以及物件或過程特徵等內容。以下是地理空間資料重要的部分原因：

空間上下文 − 地理空間資料透過將資料與特定位置關聯起來，提供了至關重要的上下文。此上下文使我們能夠理解資料中的關係、模式和趨勢，而這些關係、模式和趨勢在非空間資料集中可能並不明顯。

決策制定 − 地理空間分析有助於透過考慮各種因素的空間分佈和關係來做出明智的決策。它有助於確定設施的最佳位置，規劃運輸路線，管理資源和降低風險。

資源管理 − 地理空間資料有助於管理和監測自然資源，如森林、水體和野生動物棲息地。它能夠實現可持續發展、保護工作和土地利用規劃。

公共衛生 − 地理空間分析在公共衛生中發揮著至關重要的作用，包括疾病監測、資源分配和空間流行病學。它有助於識別疾病聚集、評估醫療保健的可及性並瞭解傳染病的傳播。

地理空間資料分析中的關鍵概念

空間資料結構

• 點 − 表示地球表面上的特定位置，由座標定義。

• 線 − 表示線性特徵，如道路、河流或邊界。

• 面 − 表示封閉區域，如行政邊界或地塊。

• 柵格資料 − 由像元或畫素組成，每個像元或畫素都表示特定位置和屬性值。

座標參考系統 (CRS)

• CRS 定義了地理空間資料的空間參考框架。它指定了座標如何與地球表面上的位置相關聯。

• 常見的 CRS 包括經緯度 (WGS84)、通用橫軸墨卡託投影 (UTM) 和國家/地方投影系統。

空間資料視覺化

• 分級符號地圖 − 使用不同的顏色或圖案根據預定義的範圍或類別顯示資料。

• 熱力圖 − 使用顏色漸變視覺化空間現象的密度或強度。

• 散點圖 − 繪製點資料以分析變數之間的關係。

• 互動式地圖 − 建立具有互動式元素（如縮放、平移和工具提示）的動態地圖。

使用 R 的地理空間資料分析技術的實際示例

匯入地理空間資料

• 使用 sf 包讀取和處理 Shapefile、GeoJSON 或 KML 等格式的空間向量資料（點、線、面）。

• raster 包支援處理 GeoTIFF 或 NetCDF 等柵格資料格式（格網資料）。

處理地理空間資料

• 使用 sf 包執行緩衝、相交或疊加等空間操作。

• 根據空間或屬性條件提取空間資料的特定屬性或子集。

分析地理空間資料

• 使用 spatialEco 或 spdep 等包中的函式進行空間統計和探索性空間資料分析 (ESDA)。

• 計算物件之間的距離、面積或空間關係。

視覺化地理空間資料

• 使用 ggplot2 包建立具有可自定義美學和圖層的靜態地圖。

• leaflet 包允許進行互動式對映，包括縮放、平移以及疊加其他圖層或標記。

• 應用專題製圖技術（如分級符號地圖或比例符號）來視覺化空間模式和分佈。

• 生成熱力圖或密度圖以表示空間現象的強度或集中度。

地理空間資料建模

• 應用空間迴歸模型（如空間自迴歸模型或空間誤差模型）來探索資料中的空間依賴性。

• 利用機器學習演算法（如隨機森林或支援向量機）進行空間預測或分類任務。

• 進行空間插值技術（如克里金法或反距離加權法）以估計未觀測位置的值。

結論

使用 R 進行地理空間資料分析提供了強大的工具來理解空間模式、關係和趨勢。透過利用 sf 和 raster 等 R 包，分析師可以有效地匯入、處理、分析和視覺化地理空間資料。

透過使用空間資料結構和座標參考系統以及視覺化工具，您可以在城市規劃、環境管理、公共衛生等不同領域獲得見解。透過學習如何使用 R 進行地理空間分析，您可以釋放空間資料的力量，並幫助做出基於證據的決策和解決問題。