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、数据挖掘到制图的所有方面。

但最近，GIS 用户正在利用其功能进行更专业类型的统计分析和数据处理。

尽管 ArcGIS 和 QGIS 大多是基于 Python 的，但它们都具有与 R 一起使用的扩展。本文将向您介绍如何将 R 编程与 GIS 集成的基础知识。

此外，我们还将讨论如何结合使用 R 和 GIS 来帮助进行数据收集、数据处理和建模。

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R 库的集成

R 在 GIS 中的使用正在增长，因为它具有增强的统计、数据可视化和空间分析功能。以下是一些经常需要使用 R 的重要领域。

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——您可以使用 Python 和 R 执行一些强大的表操作。但是您不能低估 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 等工具来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 12,700 多个可用包作为R 项目的一部分供您使用，从绘图、数据管理到数据可视化。

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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，但我们通常可以在 GIS 中使用双管齐下的方法。因为您可以用两种语言完成大部分工作，所以通常归结为您觉得最舒服的使用方式。

R 擅长可视化和统计分析，而Python尤其擅长处理文件系统、网络、网络抓取和自动化。

这就是为什么 Python 是 QGIS 和 ArcGIS 的默认编程语言，而不是 R。虽然 matplotlib 是 ggplot2 的替代品，但一些数据分析师更喜欢其中一种。

您可以同时使用 R 和 Python 来制作地图。尽管如此，大多数都是基本的，无法像在 GIS 软件中那样自定义它们。但它们仍然是功能图。对于更高级的空间分析，有像 PySal 这样的库，例如检测聚类、异常值和热点。

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如何在 GIS 中使用 R？

在 GIS 工作流中使用 R 正变得越来越普遍。无论是用于计算分析还是数据可视化，似乎总有 R 的用法。

但是你如何利用 R 呢？

事实证明，有几种方法可以将 R 桥接到 GIS 中。这里有几种方法可以让您在QGIS 或 ArcGIS中做到这一点。

R-ArcGIS 桥

R-ArcGIS Bridge 的用途是您可以将矢量和栅格数据存储在 ArcGIS 中。然后，您可以直接在 R 中访问它，并将 R 对象返回到 ArcGIS 本机数据类型。

同时，您还可以使用 ArcGIS 中强大的空间分析和可视化工具，无缝地来回切换到 R。这非常适合 R 和 ArcGIS 用户在 R Notebooks 中使用。

处理 R 供应商 (QGIS)

如果您正在寻找一个开源 GIS 软件解决方案来利用 R 的开源统计语言，那么Processing R Provider可能就是您在 QGIS 中寻找的东西。

此插件允许您在 QGIS 中本地编写和运行 R 脚本。为了使用这个插件，你必须在你的机器上安装 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。请密切关注此插件，因为开发人员在开发有用的工具套件（例如 Hawth 的 ArcMap 工具）方面拥有丰富的经验。