使用 R 语言进行地理计算

「使用 R 语言进行地理计算」这一系列课程将主要介绍如何使用 R 语言进行各种地理计算、地理数据可视化等。

通常这种课程是面向 R 语言高级用户的，但是考虑到大家的 R 语言可能还没入门，所以我打算尽可能细致的讲解，让这门课即使是刚入门的 R 用户也能轻松理解，不过尽管如此，我依旧建议你结合着我的另一个课程：《R 数据科学》一起学习。

本系列的课程的参考资料较多，我还会结合大量实际案例，因此此处我暂时不一一列举了。我会在每次课程的最后添加参考资料的链接。

为什么要使用 R 语言进行地理分析？

实际上我并没有学习过任何桌面 GIS 软件，例如 QGIS、ArcMap、GRASS、SAGA等，但是编程语言相对桌面软件的最大优势就是可重复性了。

所以我也只能从 R 的角度去看这个问题，R 的易用性、跨平台性以及活跃的社区都是这个问题的答案。基于我自己的使用经验，使用 R 进行地理计算可以满足我们 99% 的工作和学习需要。另外结合 R 语言强大的绘图性能，地理数据可视化也就不是问题了。

例如下图展示了夜间灯光数据和中国三个城市的位置：

library(leaflet)
popup = c("北京市", "拉萨市", "香港特别行政区")
leaflet(width = "100%", height = "400px") %>%
  addProviderTiles("NASAGIBS.ViirsEarthAtNight2012") %>%
  addMarkers(lng = c(116.41228, 91.089778, 114.13432),
             lat = c(40.185543, 30.036993, 22.381274),
             popup = popup)

可重复性：别人可以使用你的代码和数据得到相同的结果。

R 语言中有诸多用于地理计算和可视化的包，在本课程中我主要使用 sf、raster 和 ggplot2 包，另外我会尽可能介绍更多好用的包。我就不再赘述使用 R 语言进行地理分析的历史了，反正用 sf 包就对了。在数据量不大的时候这个包的性能表现还不错。

本课程包含的内容：

1. 使用 R 语言进行地理计算：入门
2. 属性数据操作
3. 空间数据操作
4. 几何运算

之后的课程待更新中。

快来一起学习吧！

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