隨著地理信息系統（GIS）和大尺度研究的發展，空間數據的管理、統計與制圖變得越來越重要。R語言在數據分析、挖掘和可視化中發揮著重要的作用，其中在空間分析方面扮演著重要角色，與空間相關的包的數量也達到130多個。在本次培訓中，我們將結合一些經典的例子培訓R語言在空間數據處理、管理以及可視化的操作，從空間數據計量、空間數據插值、空間數據建模、機器學習空間預測、空間升、降尺度、數據可視化、知識圖譜等方面讓您全方位掌握R語言空間數據分析模擬預測及可視化技術。

專題一、R語言空間數據介紹及數據挖掘關鍵技術【講解與實踐】

1、R語言空間數據講解及應用特點

1)R語言基礎與數據科學

2)R空間矢量數據

3)R柵格數據

2、R語言空間數據挖掘關鍵技術講解

1)sp: 處理地理數據的基礎包

2)sf: ?dataframe數據框風格的地理數據包

3)rgdal: 封裝 GDAL (一個開源地理數據抽象庫，提供非常豐富的地理數據讀寫驅動))

4)rgeos: 封裝 GEOS 一個開源幾何引擎， 提供幾何模型、幾何關系判斷、基本幾何計算操作等功能

5)proj4:PROJ4 一個開源地圖投影庫，提供豐富的地圖投影轉換算法

6)spatstat: 空間點格局分析

7)gstat、field: 地質統計學建模、空間插值

8)plot、image、image.plot、tmap、ggmap、ggplot2: 空間專題圖

9)leaflet: 現代移動優先的交互式地圖繪制框架

10)leaflet.extras:leaflet 插件

11)leaflet.esri: ESRI拓展包

12)spdep：空間相關性分析

13)Caret、CAST：機器學習在時空尺度上訓練與模擬

專題二、R語言空間數據高級處理技術【講解與案例實踐】

1、R語言空間矢量數據處理

1）點、線、面數據

2）空間矢量數據的坐標系定義、轉換

3）空間矢量數據的裁剪、相交與合并

4）空間矢量數據的數值計算

2、R語言柵格數據處理

1）柵格數據的生成與數據管理

2）柵格數據的坐標系轉換

3）柵格數據的裁剪、相交與拼接

4）柵格數據的數值計算

3、R語言柵格數據與矢量數據的相互轉換

專題三、R語言多維時空數據處理技術與數據清洗整合【講解+案例實踐】

1、R語言多維時空數據處理

1)nc、tiff等多維時空數據的讀取、處理與導出

2)多維空間數據的管理

2、R語言數據清洗和整合

1)數據缺失值、重復值、異常值處理

2)數據插補方法

3)近似采樣方法，雙線性插值法、最大近鄰法等

案例一：全球氣象柵格數據的提取、裁剪、重采樣和輸出

案例二：全球MODIS遙感數據產品的時間趨勢分析

案例三：全球和中國土壤數據的分層處理和數據插補

案例四：R語言高層數據與地形數據的計算和提取

專題四、R語言地統計與空間自相關、空間插值方法【講解+案例實踐】

1、地統計與空間自相關

1)地理學三大定律

2)空間自相關和地理加權回歸

3)地統計與空間模型

2、空間插值方法

1)R語言反距離權重插值

2)不同克里金方法比較

3)R語言克里金插值與半方差函數

4)R語言薄盤樣條插值

案例一：全國尺度空間自相關計算和地理加權回歸模型的構建

案例二：不同空間插值方法、不同空間模型的比較

案例三：基于不同插值方法的全國與區域氣象數據降尺度處理

專題五、R語言機器學習與空間模型預測及不確定性評估【講解+案例實踐】

1、R語言機器學習方法使用

1)R語言機器學習模型的構建（數據標準化、數據分割、超參數優化）

2)R語言機器學習的驗證（不同交叉驗證方法、時空交叉驗證）

2、R語言機器學習空間預測與不確定性評估

案例一：利用環境變量數據構建貝葉斯模型和機器學習模型進行空間預測

案例二：使用機器學習對空間數據進行聚類

專題六、R語言空間尺度轉換技術及機器學習方法應用【講解+案例實踐】

1、空間升、降尺度技術

2、使用機器學習進行空間降尺度

案例：利用五種機器學習集成對溫度、降水和輻射數據進行空間降尺度

專題七、R語言空間制圖一【講解+案例實踐】

1、R語言空間做圖——plot

2、R語言空間做圖——image、levelplot

專題八、R語言空間做圖二【講解+案例實踐】

1、R語言空間做圖——ggplot2

1)R語言sp空間數據和sf空間數據的轉換和靈活使用

2)使用ggplot2對sf數據繼續空間制圖

2、R語言空間專題圖——tmap