タグ付けされた質問 「r」

gadmでロシアの地図をプロットしてRいるときに、180度の子午線で問題が発生しました。ロシア地域の一部が個別にプロットされています。次のコードを使用して、プロット上でそれを見ることができます（それは左端であり、部分は右です）。誰でもこの問題を回避する方法を提案できますか？ これが私の質問のコードの短いバージョンです： require(sp) rus<-url("http://www.gadm.org/data/rda/RUS_adm1.RData") print(load(rus)) gadm$regions = as.factor(1:88) spplot(gadm,"regions")

8 cartography  coordinate-system  r 

しばらくラスターオブジェクトからグラフを作成する方法を研究した後、spplotの凡例にタイトルを追加することを除いて、必要なほぼすべてのものを得ました。 私が試したこと： 使用するにはmtext("XXX (m)", side=4)、 sp.textグリッドの外側に追加するには、 使用するlegend.args = list(title="XXX (m)")。 下の写真は、手動でプロットに追加した機能を正確に示しており、Rを使用して追加したいと思います。 これが私がこれまでに得たものの一例です： require(raster) require(sp) require(lattice) north <- list("SpatialPolygonsRescale", layout.north.arrow(type=1), offset = c(0.95,0.85), scale=0.1) scale <- list("SpatialPolygonsRescale", layout.scale.bar(), offset = c(0.55, 0.03), scale = 0.4, fill = c("transparent","black")) txt1 <- list("sp.text", c(0.55, 0.08), "0") txt2 <- list("sp.text", c(0.75, 0.08), "0.2") txt3 …

8 raster  r 

固定位置に配置され、毎週23週間サンプリングされた247匹の蚊トラップからなるデータセットがあります。また、同じ時期のデング熱の発生率データ（自宅の住所に索引付け）もあります。各トラップの場所での蚊の捕獲率とデング熱の発生率の間に空間的および時空間的な相関関係があるかどうかを確認したいと思います。RとSaTScanの多変量時空順列で、Global Moran's IとLocal Moran's Iをすでに試しました。これらのどれも私が欲しいものを私に与えていないようです。私は正しい場所を見ていて、それを間違っているだけですか、それとも実行できるより良い分析がありますか？ アドバイスありがとうございます!! ベスト、エイミー・グリーン

8 data  r  spatial-statistics  statistics 

私はメキシコ湾の波の状態の適合性分析を作成するように命じられました。約8 MBのラスターファイルが2千個ほどあります（2438列、1749行、1 kmのセルサイズ）。ラスターファイルのパラメーターは波の周期です。if 4<= wave period <=9 then make cell = 1、else cell = 0のようにすべてのラスターを再分類します。次に、すべてのラスターを最終ラスターに合計し、ラスターの総数で除算して、適切な観測の合計パーセンテージと一部のESRI互換形式へのエクスポート結果...必要に応じて浮動小数点をサポートできるものかもしれません。私はPythonもRもあまり操作していませんが、オンラインで検索した後、これらの言語の1つでこのプロセスを実行することは理にかなっているようです。私はこれまでにRでいくつかのコードを考え出しましたが、これを機能させる方法について混乱しています。 library(rgdal) raster_data <- list.files(path=getwd()) #promt user for dir containing raster files num_files <- length(raster_data) for (i in raster_data) { #read in rasters my_data <- readGDAL(raster_data[i]) この時点で、このループ内でデータの再分類と集計を開始する必要があるかどうかについて混乱しています。そうでなければ、コンピュータのメモリが不足する可能性があると思いますが、確信が持てません。また、データを再分類する方法についてもわかりません。 オンラインでの調査ではreclass(my_data, c(-Inf,3,0, 4,9,1, 10,Inf,0))、を使用すると思いますが、それは正しく見えますか？ そして、要約するためにsum(stack(my_data))、私はそれを使用し、どういうわけかそれを出力します。また、これがより効率的に実行されるか、Pythonで記述されている場合は、私もそれを受け入れます。プログラミングに関しては、私は本当に初心者です。

8 python  raster  r 

すべて、 ESRIシェイプファイル（ポリゴン）をRを使用してKMLにエクスポートしましたが、結果のレイヤーにはポリゴンの外側の範囲しか表示されません。どうすれば領域を色で塗りつぶすことができますか？どんな助けでも大歓迎です。 コードは次のとおりです。 library(rgdal) setwd("G:\\GIS_SJR\\GIS Shapefiles\\Boundaries") polygon <- readOGR(".", "20km_buffer_albers") polygonWGS <- spTransform(polygon, CRS("+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84")) writeOGR(polygonWGS, dsn="polygonWGS.kml", layer="polygonWGS", driver="KML")

8 shapefile  kml  r  google-earth 

私は新しいQGISユーザーで、すべての指示に従ってSnow Leopard OSX 10.6.8を実行しているMacにQGISをインストールしました。QGISは、起動時に「プラグインをロードできません：必要なパッケージrpy2をロードできません。Rと対応するバージョンのRpy2が正しくインストールされていることを確認してください」以外のすべての場合にうまく機能するようです。 Rpy2を数回インストールし、Rを再ロードしました。Rバージョン2.15をロードしました（ただしRStudioも）。 誰かアイデアはありますか？

8 python  qgis  r  osx 

ポイントファイルと動物の1時間ごとの再配置があり、各ポイントの周囲にバッファを配置して、バッファゾーン内にある後続のポイントの数を計算できるようにしたいと考えています。バッファゾーン内にある後続のポイントのみをカウントする、移動ウィンドウのようなポイントファイルに沿って機能する方法を探しています。 たとえば、ポイント10に1500mのバッファーを配置し、ポイント11がバッファー内にあるかどうかを知りたい場合は、ポイント12がバッファー内にあるかどうかなどを知りたいと思います。以前のすべてのポイントがバッファー内にない限り、ポイント52がバッファーゾーン内にあるかどうか知りたくありません。また、ポイント9や8などがバッファ内にあるかどうかも知りたくありません。 ポイントファイルの移動ウィンドウとして機能する「移動ウィンドウポイント分析」と呼ばれる追加のツールボックスを見つけて試しました。これはうまくいきますが、非常に遅く、連続したポイントでなくても、バッファゾーン内にあるすべてのポイントが含まれます。連続したポイントだけを見る方法が見つかりません。 この方法で確認する多くのデータポイントがあるので、出力テーブルを提供する方法が欲しいです。 私はArcGIS 10を使用しています。だれでも提供できる支援があれば、大歓迎です。

8 arcgis-10.0  distance  r  analysis