Rで空間データを処理するチュートリアル？

Rで空間データを処理するための優れたチュートリアルを知っている人はいますか？rgdalやmaptoolsのようなパッケージがあることは知っていますが、基本的な機能（読み取り、プロット、シンボルの変更、データの結合など）にアクセスしたり、より広範な概要を取得したりするための有用なチュートリアルは実際には見つかりませんでした空間データの空間分析と操作のためのRの実際の機能は何ですか。また、本、論文、ブログなどの推奨も大歓迎です。

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「空間」Rをオンラインで学習するためのリソースはかなりありますが、いくつかの優れたリソースがあります。

• spatial-analyst.net
• Frank Davenportによる非常に堅実なブログ投稿で、Rでの基本的な空間データ操作に関するメモ
• R Spatial Tips（インターネットアーカイブリンク、元のサイトはなくなっているようです）
• いくつかの素晴らしい例とチートシートを含むバリー・ローリングソンのサイト

私が便利だと思ったカップル：

• オーストラリア のCSIROでAdrian Baddeley教授が「R」で空間ポイントパターンを分析することを強くお勧めします。モジュールの詳細をカバーしており、クラスター分析に最適なリソースだと思います。spatstat

• Rの応用空間データ分析（Bivand、Roger S.、Pebesma、Edzer J.、Gomez-Rubio、Virgilio）およびSpatial Statistics and Modeling（Gaetan、Carlo、Guyon、Xavier）も素晴らしい本です。

私の側からもう少し：

• VirgilioGómezRubioのWebサイト（彼は有名な/役に立つASDARの本の著者であり、他の回答でも言及されています）のウェブサイトはuseRのチュートリアルに資料を提供しています！会議-スライド、データ、コードが利用可能です。

• ADARとは別に、Brundson ＆Comberによる新しい本「An Introduction to R for Spatial Analysis and Mapping」がダウンロード可能になりました。

• GISのCSDE（ワシントン大学）コースには、ESDA、GWR、空間回帰に焦点を当てたいくつかの空間Rマテリアルがあります

• 地図は、RIと（II、III）のブログの記事のシリーズは、あなたから学ぶことができることを広範囲にコメントしたコードの多くを提供します。
• UC Davis Soil Resource Laboratoryには、空間Rのヒントと例の素晴らしいコレクションがあります
• Francisco Rodriguez-Sanchezには、「Rの空間データ：RをGISとして使用する」という素晴らしい資料があります。

インタラクティブ性に焦点を当てたものを含む、いくつかの素晴らしいチュートリアル（RでGISを行うことの弱点としてリストされることが多い）

• Rの空間データ：RをGISとして使用：データ（ベクトルとラスターの両方）のインポートとエクスポート、マップのプロット、分析、作成など、Rの空間データで基本的な操作を実行するためのチュートリアル。フランシスコ・ロドリゲス・サンチェス

• テキサスクリスチャン大学のカイルウォーカーによるリーフレットを使用したインタラクティブなGISとしてのRStudioの使用

• Duncan GolicherによるRのPostGISでの作業

• Andy LyonsによるRの地理空間データ処理および分析

リストに追加したい：

• T. Henglによる地球統計マッピングの実践ガイド

• 時空間Rパッケージの包括的なチュートリアル（Bergen et al。、2013）

• ggmap：ggplot2による空間可視化（Kahle and Wickham）

• DG Rossiter（講義ノート）

• Spatial.ly

私のウェブサイトには、Rで空間分析を紹介するチュートリアルがあります。

http://evansmurphy.wix.com/evansspatial

Alec Stephenson博士がRを使用した空間データの探索：スライドとスクリプトについて説明します

また、https：//github.com/mattjbayly/MapsProjでチェックできる簡単で包括的なチュートリアルも作成しました。必要なのはRテキストスクリプトだけで、他のすべての素材はRからリモートでダウンロードされます。

私のチュートリアルでは、GISデータのインポート/エクスポート、ベクターおよびラスターデータの基本的な操作、基本的なプロットの一部、および投影の概要について説明しました。推定所要時間：60分

R言語でのデータの視覚化：Code School-Try R