Diskretes globales Gitter in R
Ich habe einen Datensatz bestehend aus Längen- und Breitengradpaaren, die mit einem Z-Wert verknüpft sind (z. B. Daten zum Grad der Pflanzenvegetation).
Ich möchte einige Analysen zur räumlichen Verteilung dieser Daten durchführen.
Um dies zu tun, müssen proximale Datenpunkte gestapelt werden.
Ich würde dies gerne mit einem diskreten globalen Gitter wie einem Ikosaeder Snyder Equal Area (ISEA) Gitter oder dem Gitter tun, das von DGGRID .
Der Schlüssel ist, dass die Breiten- und Längengrade der Daten in eindeutige Zell-IDs umgewandelt werden können, dass der Breiten- und Längengrad des Zellzentrums bestimmbar ist, die Größe der Zellen variabel ist (zur Analyse auf verschiedenen räumlichen Skalen) und dass die Zellen in einer engen Näherung der gleichen Fläche entsprechen.
Ein Bild, das zeigt, wie das aussehen könnte:
Gibt es etwas in R, das das tut?
4 Antworten
Ich habe gerade ein R-Paket mit dem Namen dggridR fertiggestellt, das dggrid in einer einfach zu verwendenden Weise umschließt.
Das Paket ist auch verfügbar auf CRAN .
Nachdem ich genau nach dem gleichen Thema gesucht habe, habe ich DGGRID selbst und R. verwendet. DGGRID ist übrigens ausgezeichnet. Die ganze harte Arbeit ist getan worden. Es wäre ein großer Segen für die R-Community, sie als Paket implementieren zu lassen (ich hoffe, Kevin Sahr liest das).
Diese URL ist übrigens veraltet. Ich machte den gleichen Fehler und endete mit einer älteren Version von DGGRID. Das neueste, zwei Versionen weiter unten, ist:
Warum nicht DGGRID selbst verwenden, das alles tun kann, was Sie gefragt haben? Beispielsweise könnten Sie DGGRID verwenden, um eine Textdatei von lat / lon / datavalue-Datensätzen in Datensätze der Form cellID / datavalue zu transformieren und diese dann in R zu importieren.
Es gibt nur eine andere Spur, die ich je für eine hexagonale Rasterung über eine gekrümmte Oberfläche gefunden habe: einige ungetestete / Beta-Funktionen für das Hexbin-Paket:
Tags und Links r geospatial latitude-longitude