Просмотр исходного текста страницы Возможности работы с пространственными данными статистического пакета R

{{Статья|Опубликована|rspatial}}
{{Аннотация|Краткая описание возможностей R по работе с пространственными данными}}

[http://cran.gis-lab.info/ R] - бесплатный, свободно распространяемый и очень активно развивающийся статистический пакет. Благодаря своей гибкости, настраиваемости и открытом коду пакет практически признан стандартом де-факто и используется в огромном количестве проектов, учебных учреждений, компаний. Параллельно основному пакету, энтузиастами разрабатываются сотни дополнительных модулей для каждого направления статистики.

До недавнего времени главной проблемой было наведение "моста" между самими пространственными данными и той массой аналитических возможностей, предоставляемой R. Новые пакеты осуществляющие импорт/экспорт данных максимально облегчили этот переход.

Будучи изначально статистическим пакетом, R предоставляет неизмеримо большие возможности по моделированию и статанализу любых, а в наших случаях и пространственных данных, что делает его интересным инструментом для изучения. Однако, как обычно, необходимо подчеркнуть, что главной фигурой в процессе анализа все же является аналитик, и то насколько он понимает задачу и алгоритм решения как правило будет определять результат.

Задача этой заметки указать и дать некоторое описание функциональности R по работе с пространственными данными. При этом очень сложно избежать дублирования и некоторой избыточности, как сложно их избежать при любой попытке классифицировать средства анализа, управления и создания пространственными данными, особенно одновременно со статистическими алгоритмами, поэтому эта заметка, в угоду упоминанию большего количества модулей к R ставит полноту их описания. Мы оставляем за Читателем необходимость выяснения деталей (как касающихся пространственных технологий, так и статистических методов), но будем стараться создавать более подробные описания по конкретным модулям по мере появления в них необходимости у авторов.

Мы не ставим перед собой невозможную задачу упоминания всех возможных статистических операций с пространственными данными, начиная с гистограмм и заканчивая классификациями типа ISODATA, все это также реализовано в пакете R на базовом уровне и не требует установки дополнительных пакетов. Таким образом главным вопросом на который пытается ответить эта статья является: "Можно ли работать с пространственными данными в R и что с ними можно там делать?". Ответить на которые которко можно: "ДА" и "ПОЧТИ ВСЕ".

Необходимым напомнить, что использование любого из упомянутых ниже пакетов требует базовых статистических/специальных знаний, а также знакомства с тем как работает R, только в этом случае использование этих пакетов может быть максимально эффективно. 


*'''Классы пространственных данных''': Так как многие модули сталкиваются с задачей импорта и использования пространственных данных была принята попытка создать библиотеку общих классов и функций построения графиков для таких данных. Задачу унификации пространственных данных, их графического отображения и базовых пространственных операций решает пакет [http://cran.gis-lab.info/package=sp sp]. Многие другие пакеты работающие с пространственными данными (такие как [http://cran.gis-lab.info/package=rgdal rgdal] и [http://cran.gis-lab.info/package=maptools maptools]) используют эту библиотеку классов.
*'''Импорт и экспорт пространственных данных''': В R можно работать как с векторными так и растровыми данными. Существуют пакеты, позволяющие осуществлять работу напрямую с наборами данных, без конвертации, например rgdal - пакет расширяющий возможности R функциями работы с растровыми данными из пакета [http://www.gdal.org/ GDAL] - и векторными из пакета [http://www.gdal.org/ogr/ OGR]. Этот пакет так же предоставляет поддержку проекционных преобразований векторных данных на базе [http://www.remotesensing.org/proj/ PROJ.4]. Доступ к другим типам векторных данных:
**[http://cran.gis-lab.info/package=maps maps] ([http://cran.gis-lab.info/package=mapdata mapdata] и [http://cran.gis-lab.info/package=mapproj mapproj]) - доступ к пространственным базам данных типа S,
**[http://cran.gis-lab.info/package=RArcInfo RArcInfo] - чтение бинарных и *.e00 файлов созданных Arcinfo
**[http://cran.gis-lab.info/package=maptools maptools] и [http://cran.gis-lab.info/package=shapefiles shapefiles] - чтение и запись шейп-файлов.
**[http://cran.gis-lab.info/package=maptools maptools] - дополнительные функции для чтения и записи полигональных файлов в форматах WinBUGS, Mondrian, Stata (команда tmap).
**[http://cran.gis-lab.info/package=spgrass6 spgrass6] и [http://cran.gis-lab.info/package=rgrass7 rgrass7] - доступ к данным GRASS 6.4.* и GRASS 7.* соответственно.
*'''Визуализация''': удобные цветовые шкалы могут создаваться с помощью пакета [http://cran.gis-lab.info/package=RColorBrewer RColorBrewer], эти шкалы могут изменяться и расширяться с помощью базовой функции R - colorRampPalette. Пакет [http://cran.gis-lab.info/package=classInt classInt] предоставляет функции помогающие выбрать границы классов для тематических карт.
*'''Анализ точечных распределений''': основные функции анализа точечных распределений находятся в пакете [http://cran.gis-lab.info/package=spatial spatial] являющемся частью основного пакета R. В дополнение к этому, пакет [http://cran.gis-lab.info/package=spatstat spatstat] позволяет задавать зону интереса любой конфигурации и makes extensions to marked processes and spatial covariates. Этот пакет отличается хорошими возможностями model-fitting и симуляций, подробно его возможности освещаются на [http://www.spatstat.org/ странице проекта и книге авторов]. Это единственный пакет который позволяет пользователю to fit inhomogeneous point process models with interpoint interactions. The [http://cran.gis-lab.info/package=splancs splancs] package also allows point data to be analysed within a polygonal region of interest, and covers many methods, including 2D kernel densities. The functions for binning points on grids in [http://cran.gis-lab.info/package=ash ash] may also be of interest.
*'''Геостатистика''': Пакет [http://cran.gis-lab.info/package=gstat gstat] предоставляет широкие возможности однофакторной и многофакторной геостатистики, в том числе для больших наборов данных. Пакеты [http://cran.gis-lab.info/package=geoR geoR] и [http://cran.gis-lab.info/package=geoRglm geoRglm] содержат фукнции геостатистики основанные на моделировании. Подобный широкий набор функций также может быть найден в пакете [http://cran.gis-lab.info/package=fields fields].

Помимо этого, полезными могут оказаться следующие пакеты:

**[http://cran.gis-lab.info/package=RandomFields RandomFields] симуляция и анализ случайных полей
**[http://cran.gis-lab.info/package=vardiag vardiag] - диагностика вариограмм
**[http://cran.gis-lab.info/package=sgeostat sgeostat] - геостатистика
**[http://cran.gis-lab.info/package=tripack tripack] - триангуляция
**[http://cran.gis-lab.info/package=akima akima] - сплайн интерполяция
**[http://cran.gis-lab.info/package=spatialCovariance spatialCovariance] - вычисление пространственных матриц ковариации
*'''Анализ площадных данных''': Пакет [http://cran.gis-lab.info/package=spdep spdep] предоставляет базовые функции для построения списков соседства и пространственных весов, тесты на пространственную автокорреляцию полигональных данных, такие как Moran's I, и функции нахождения пространственных регрессионных моделей таких как SAR и CAR, подразумевающих, что пространственная зависимости может быть описана известными весовыми коэффициентами. Пакет [http://cran.gis-lab.info/package=spgwr spgwr] содержит реализацию метода пространственно взвешенной регрессии для исследования возможной non-stationarity.
*Специализированные задачи:
**[http://cran.gis-lab.info/package=spsurvey spsurvey] - построения выборок.
**[http://cran.gis-lab.info/package=trip trip] - доступ и управления данными телеметрии животнных
**[http://cran.gis-lab.info/package=DCluster DCluster] пакет для идентификации пространственной кластеризации заболеваний
*Экологические исследования (более подробное описание методов - [http://cran.r-project.org/src/contrib/Views/Environmetrics.html Environmetrics] Task View)
**[http://cran.gis-lab.info/package=grasper grasper] - environmental prediction using GAM
**[http://cran.gis-lab.info/package=ade4 ade4] - исследовательский анализ данных и Эвклидовы методы в науках об окружающей среде
**[http://cran.gis-lab.info/package=adehabitat adehabitat] - анализ выбора местообитаний животными
**[http://cran.gis-lab.info/package=pastecs pastecs] - управление, разложение и анализ пространственно-временных серий
**[http://cran.gis-lab.info/package=vegan vegan] - методы ординации

Главным недостатком работы с пространственными данными в R, на текущий момент, является ограничение на работу с большими наборами данных.

Если у вас есть свои интересные примеры использования R в анализе пространственных данных, пожалуйста, пишите, мы с удовольствием их опубликуем у нас на сайте.

''В статье использованы материалы CRAN Task View: Analysis of Spatial Data''

== Ссылки по теме ==

*[http://cran.gis-lab.info/web/views/Spatial.html CRAN Task View: Analysis of Spatial Data]
*[http://cran.gis-lab.info/doc/Rnews/Rnews_2005-2.pdf Подробнее о пакете sp в R-News]