GIS 中的 R 编程

GIS 中的 R 编程

R 编程是一种用于统计计算和数据可视化的免费开源语言。统计学家将它用于从探索性分析、数据挖掘到绘图的所有事情。

但最近，GIS 用户正在利用其功能进行更专业的统计分析和数据操作。尽管 ArcGIS 和 QGIS 大多是基于 Python 的，但它们都有与 R 一起使用的扩展。本文将教您如何将 R 编程与 GIS 集成的基础知识。

除此之外，我们还将讨论如何同时使用 R 和 GIS 来帮助进行数据收集、数据处理和建模。

R 库的集成

R 在 GIS 中的使用正在增长，因其增强了统计、数据可视化和空间分析的能力。以下是一些经常需要使用 R 的重要字段。

数据可视化—通过利用 ggplot2 等软件包，GIS 用户主要使用 R 进行统计分析和绘制数据。有各种映射和数据可视化包，如 tmap 和 ggplot2。如果您已经熟悉这些工具，那么它们对于可视化来说相当简单。

表操作—可以使用 Python 和 R 执行一些强大的表操作。但是不能低估 R 中可用的一些包。例如，像 dplyr 这样的工具使用起来很直观，并且为数据操作提供了灵活性。

数据支持—R 不仅支持时空数组（数据立方体），还支持 tidycensus 等工具获取人口普查局数据。对于任何处理政府数据的人，R 提供了一个包来帮助完成这些类型的琐碎任务。

总共有三个是 12,700 多个可用包，作为R 项目的一部分供使用，从图形、数据管理到数据可视化。

为什么不使用 Python？

虽然 Python 可以完成 R 可以完成的大部分工作，但通常可在 GIS 中使用双管齐下的方法，可以用两种语言完成大部分工作，所以通常归结为使用最舒服的语言。

虽然 R 擅长可视化和统计分析，但Python特别擅长处理文件系统、网络、网络抓取和自动化。这就是为什么 Python 是 QGIS 和 ArcGIS 而不是 R 的默认编程语言的原因。虽然 matplotlib 是 ggplot2 的替代品，但一些数据分析师更喜欢其中一种。

可以同时使用 R 和 Python 来制作地图。尽管如此，大多数都是初级的，没有像在 GIS 软件中那样自定义能力。但它们仍然是其功能地图。对于更高级的空间分析，有 PySal 之类的库，例如检测集群、异常值和热点。

如何在 GIS 中使用 R？

在 GIS 工作流程中使用 R 变得越来越普遍。无论是用于计算分析还是数据可视化，似乎总有 R 的用法。但是如何利用 R 呢？事实证明，有几种方法可以将R连接到GIS，以下是几种方法可在QGIS 或 ArcGIS中这样处理。

R-ArcGIS Bridge

R-ArcGIS Bridge的目的是将矢量和光栅数据存储在ArcGIS中，可直接在R中访问，并将R对象返回到ArcGIS原生数据类型中。

同时，还可以在ArcGIS中使用功能强大的空间分析和可视化工具，无缝地往返于R。这使其成为 R 和 ArcGIS 用户在 R Notebooks 中使用的理想选择。

处理 R 提供程序 (QGIS)

如果正在寻找一个开源 GIS 软件解决方案来利用 R 的开源统计语言，那么Processing R Provider很可能是您在 QGIS 中寻找的。

该插件允许在 QGIS 中本地编写和运行 R 脚本。为了使用这个插件，必须在机器上安装 R 并预先添加正确的 R 包。

地理空间建模环境 (GME)

地理空间建模环境 (GME)是 ArcGIS 的插件。不幸的是，这个包突然下线了。请密切注意此插件，因为开发人员在开发有用的工具套件 （例如 Hawth 的 ArcMap 工具）方面有着悠久的历史。

R 是一种用于分析大量数据的开源编程语言。它在许多领域都很流行，包括数据科学、统计学、生物学、生态学、经济学等等。当与GIS结合使用时，它可以成为空间分析和统计计算扩展的强大工具。