【大尺度空间模拟预测与数字制图】数据计量、大尺度时间序列分析与突变检测、空间数据插值、空间数据建模、机器学习空间预测、多种机器学习集成技术、空间升、降尺度技术、空间模拟偏差订正技术、数据可视化等

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大尺度空间模拟预测和数字制图技术和不确定性分析广泛应用于高分SCI论文之中，号称高分论文密码。大尺度模拟技术可以从不同时空尺度阐明农业生态环境领域的内在机理和时空变化规律，又可以为复杂的机理过程模型大尺度模拟提供技术基础。本文我们将结合一些经典的例子分析R语言在空间数据处理、管理以及可视化的操作，从空间数据计量、大尺度时间序列分析与突变检测、空间数据插值、空间数据建模、机器学习空间预测、多种机器学习集成技术、空间升、降尺度技术、空间模拟偏差订正技术、数据可视化、知识图谱等方面让您全方位掌握R语言大尺度空间数据分析模拟预测及可视化技术。

目录

专题一、R语言空间数据介绍及数据挖掘关键技术

专题二、R语言空间数据高级处理技术

专题三、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

专题四、R语言地统计与空间自相关、空间插值方法

专题五、R语言机器学习与空间模型预测及不确定性评估

专题六、R语言空间尺度转换技术及机器学习方法应用

专题七、R语言空间制图一

专题八、R语言空间做图二

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【内容简述】：

专题一、R语言空间数据介绍及数据挖掘关键技术

1、R语言空间数据讲解及应用特点
1) R语言基础与数据科学
2) R空间矢量数据
3) R栅格数据

2、R语言空间数据挖掘关键技术讲解

专题二、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） 点、线、面数据
2） 空间矢量数据的坐标系定义、转换
3） 空间矢量数据的裁剪、相交与合并
4） 空间矢量数据的数值计算

2、R语言栅格数据处理（raster、terra）

1） 栅格数据的生成与数据管理
2） 栅格数据的坐标系转换
3） 栅格数据的裁剪、相交与拼接
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

专题三、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) NetCDF、GeoTIFF、HDF、IMG、DWG、DEM等多维时空数据的读取、处理与导出
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

1) 时空大数据缺失值、重复值、异常值处理
2) 时空大数据插补方法
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分析

1) 栅格尺度时间序列分析
2) 栅格尺度多时空回归方程构建
3) 栅格尺度趋势分析和突变检验
4) 栅格尺度时间自相似性和长期依赖性分析

专题四、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) 地理学三大定律
2) 空间自相关和地理加权回归
3) 地统计与空间模型

2、空间插值方法

1) R语言反距离权重插值
2) 不同克里金方法比较
3) R语言克里金插值与半方差函数
4) R语言薄盘样条插值

专题五、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) 机器学习模型的构建（数据标准化、数据分割、超参数优化）
2) 环境变量的筛选和特征工程
3) 地形数据的计算
4) 机器学习大尺度空间模拟预测
5) 机器学习模型的空间交叉验证和自相关分析
6) 机器学习的空间外推的可靠性评估

专题六、R语言空间尺度转换技术及机器学习方法应用

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、 如何进行空间模拟的残差订正

专题七、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

专题八、R语言空间做图二

1、R语言空间做图——ggplot2

1) R语言sp空间数据和sf空间数据的转换和灵活使用

2) 使用ggplot2对sf数据继续空间制图

2、R语言空间专题图——tmap、leaflet

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