Tutoriels pour gérer les données spatiales dans R?

Est-ce que quelqu'un connaît de bons tutoriels pour manipuler des données spatiales dans R? Je sais qu'il existe des packages tels que rgdal et maptools mais je n'ai pas encore trouvé de tutoriels utiles pour entrer en contact avec les fonctions de base (lire, tracer, changer la symbologie, joindre des données, etc.) et / ou pour obtenir une vue d'ensemble plus large. quelles sont les capacités finales de R pour l'analyse spatiale et la manipulation des données spatiales. Des recommandations pour des livres, des articles, des blogs, etc. seraient les bienvenues.

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Il existe de nombreuses ressources pour apprendre le 'spatial' en ligne, quelques-unes des meilleures sont:

• spatial-analyst.net
• Un article de blog vraiment solide de Frank Davenport, avec des notes sur quelques manipulations de base de données spatiales dans R
• R Spatial Tips (lien Internet Archive, le site original semble avoir disparu)
• Le site de Barry Rowlingson contenant de très bons exemples et une feuille de triche

Un couple que j'ai trouvé utile:

• Je recommande fortement d’ analyser les modèles de points spatiaux en «R» du professeur Adrian Baddeley au CSIRO en Australie. Il couvre le spatstatmodule en profondeur et je pense que c'est une excellente ressource pour l'analyse par grappes.

• Analyse appliquée de données spatiales en R (Bivand, Roger S., Pebesma, Edzer J., Gómez-Rubio, Virgilio) et Statistiques spatiales et modélisation (Gaétan, Carlo, Guyon, Xavier) sont également des livres de qualité.

Un peu plus de mon côté:

• Le site Web de Virgilio Gómez Rubio (il est l'auteur du célèbre / super-utilisateur ASDAR, mentionné dans d'autres réponses) fournit des matériaux à ses tutoriels d'utilisation! conférences - diapositives, données et code sont disponibles.

• Outre ADAR, il existe maintenant un nouveau livre intitulé « Introduction à la R pour l'analyse spatiale et la cartographie » de Brundson & Comber, avec le code disponible au téléchargement .

• Le cours de CSDE (Université de Washington) sur les SIG comprend du matériel de recherche spatiale , en particulier ESDA , GWR , régression spatiale

• Les cartes avec la série de billets de blog RI ( II , III ) offrent une grande quantité de code commenté de manière approfondie et utile.
• Le Laboratoire de ressources pédologiques UC Davis a une belle collection de conseils et d’exemples de
• Francisco Rodriguez-Sanchez a une bonne matière sur «Données spatiales dans R: Utiliser R comme SIG».

Quelques bons tutoriels, y compris certains axés sur l'interactivité (souvent qualifiés de faiblesses dans l'utilisation de SIG avec R)

• Données spatiales dans R: Utilisation de R en tant que SIG : didacticiel permettant d'effectuer des opérations de base avec des données spatiales dans R, telles que l'importation et l'exportation de données (vectorielles et matricielles), le traçage, l'analyse et la création de cartes. par Francisco Rodriguez-Sanchez

• Utilisation de RStudio en tant que SIG interactif avec Leaflet de Kyle Walker, Texas Christian University

• Travailler avec PostGIS de R par Duncan Golicher

• Traitement et analyse de données géospatiales en R par Andy Lyons

J'aimerais ajouter à la liste:

• Guide pratique de la cartographie géostatistique par T. Hengl

• Didacticiel complet sur le package spatio-temporel R (Bergen et al., 2013)

• ggmap: Visualisation spatiale avec ggplot2 (Kahle et Wickham)

• DG Rossiter ( notes de cours )

• Spatial.ly

J'ai quelques tutoriels introduisant l'analyse spatiale en R sur mon site web:

http://evansmurphy.wix.com/evansspatial

Dr Alec Stephenson parle de l'exploration de données spatiales avec R: Diapositives et scripts

J'ai également créé un tutoriel rapide, simple et holistique que vous pouvez consulter ici https://github.com/mattjbayly/MapsProj . Tout ce dont vous avez besoin est le script de texte R; tous les autres documents sont téléchargés à distance depuis R.

Mon tutoriel couvrait les importations / exportations de données SIG, la manipulation de base de données vectorielles et matricielles, certaines des représentations de base et un bref aperçu des projections. Durée estimée: 60 minutes

visualisation de données en langage R: Code School - Try R