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1、R语言空间数据
1.1R语言基础与数据科学 1.2R空间矢量数据 1.3R栅格数据2、R语言空间数据挖掘关键技术二#xff0c;R语言空间数据高级处理技…详情点击链接【高分论文密码】大尺度空间模拟预测与数字制图一R语言空间数据及数据挖掘
1、R语言空间数据
1.1R语言基础与数据科学 1.2R空间矢量数据 1.3R栅格数据2、R语言空间数据挖掘关键技术二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 1.1点、线、面数据 1.2空间矢量数据的坐标系定义、转换 1.3空间矢量数据的裁剪、相交与合并 1.4空间矢量数据的数值计算2、R语言栅格数据处理raster、terra 2.1栅格数据的生成与数据管理 2.2栅格数据的坐标系转换 2.3栅格数据的裁剪、相交与拼接 2.4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1.1NetCDF、GeoTIFF、HDF、IMG、DWG、DEM等多维时空数据的读取、处理与导出 1.2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2.1时空大数据缺失值、重复值、异常值处理2.2时空大数据插补方法 2.3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 3.1栅格尺度时间序列分析3.2栅格尺度多时空回归方程构建 3.3栅格尺度趋势分析和突变检验 3.4栅格尺度时间自相似性和长期依赖性分析四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
1.1地理学三大定律 1.2空间自相关和地理加权回归 1.3地统计与空间模型
2、空间插值方法 2.1R语言反距离权重插值 2.2不同克里金方法比较 2.3R语言克里金插值与半方差函数 2.4R语言薄盘样条插值五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 1.1机器学习模型的构建数据标准化、数据分割、超参数优化1.2环境变量的筛选和特征工程1.3地形数据的计算1.4机器学习大尺度空间模拟预测 1.5机器学习模型的空间交叉验证和自相关分析 1.6机器学习的空间外推的可靠性评估
六R语言空间尺度转换技术及机器学习方法
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.进行空间模拟的残差订正七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八R语言空间做图二
1、R语言空间做图——ggplot2
R语言sp空间数据和sf空间数据的转换和灵活使用使用ggplot2对sf数据继续空间制图
2、R语言空间专题图——tmap、leaflet