R语言实现地理探测器详细教程及结果解读（二）——栅格数据

研学随笔

已于 2024-09-09 23:31:50 修改

阅读量1.5k

点赞数 8

文章标签： r语言

于 2024-09-07 15:56:25 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61129400/article/details/141997419

版权

R语言实现地理探测器详细教程及结果解读（一）——EXCEL离散数据http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MDI4MDkwOQ==&mid=2247483835&idx=1&sn=6edad662789e2d39929b4254b6763d38&chksm=fdc1e019cab6690f08ec993531ca707d76a76ba3fc2971b82c45b2d68bc1f7813be006960d7c&scene=21#wechat_redirect上一篇介绍了用R语言使用EXCEL离散数据进行地理探测器分析的方法，本篇主要介绍使用栅格数据进行地理探测器分析。

1.GD和raster包的下载和导入

install.packages("GD")##下载GD包install.packages("raster")##下载raster包library(GD)##载入GD包library(raster)##载入raster包

2.数据处理

在R中使用栅格数据进行地理探测器分析时，要求所有栅格数据的行列号必须保持一致，因此需要用研究区进行掩膜/裁剪工作，可以使用ArcGIS、R、python进行。本文使用了ArcGIS，【Spatial Analyst 工具】-【提取分析】-【按掩膜提取】-【右键】-【批处理】建议将所有栅格图像保存在一个文件夹内。

在r中对裁剪之后的图像进行行列号的统一工作。首先选择一张tif图像作为参考图像。

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

研学随笔

关注关注

8
点赞
踩
31

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

地理探测器——地理所王劲峰

10-18

空间分异是自然和社会经济过程的空间表现，也是自亚里士多德以来人类认识自然的重要途径。地理探测器是探测空间分异性，以及揭示其背后驱动因子的一种新的统计学方法，此方法无线性假设，具有优雅的形式和明确的物理含义。基本思想是：假设研究区分为若干子区域，如果子区域的方差之和小于区域总方差，则存在空间分异性；如果两变量的空间分布趋于一致，则两者存在统计关联性。地理探测器q统计量，可用以度量空间分异性、探测解释因子、分析变量之间交互关系，已经在自然和社会科学多领域应用。

R语言GD包基于栅格图像实现地理探测器与连续参数的自动离散化

疯狂学习GIS的博客

01-03

7518

本文介绍基于R语言中的GD包，依据栅格影像数据，实现自变量最优离散化方法选取与执行，并进行地理探测器（Geodetector）操作的方法~

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

使用arcgis、matlab与R语言GD包进行地理探测器 批量运行，并导出探测结果

weixin_43416590的博客

05-15

3925

有时我们有大量的数据需要进行地理探测器处理，比如有100个县的shp， 2010年的全国的NDVI与降雨、LUCC、人口密度的数据，要做100个县 NDVI与其他因素的地理探测器分析，不能一个一个的进行探测。我在实际应用过程中，大概总结了一个流程，希望大家指正。首先在arcgis 模型构建器建模，使用 sample 进行采样并使用table to excel工具将导出到excel中。迭代的要素便是100个县的矢量数据。关于如何进行多组迭代我还在学习中，还没有尝试在模型中添加模型进行迭代，还是使用pyth

R语言运行地理探测器模型

南柯

10-09

1487

地理探测器（GeoDetector）是一种用于空间分析的统计模型，它能够探测空间分异性以及揭示其背后驱动力的一组方法。在地理探测器（GeoDetector）分析中，经常需要处理各种类型的变量，包括连续变量和分类变量。离散化有助于将连续的数据分布转换为有意义的类别，这样可以更容易地分析数据的空间分异性和变量之间的关系。包提供了地理探测器的四个主要功能，包括因子探测器、风险探测器、交互探测器和生态探测器。函数是一个一步到位的空间数据离散化和地理探测器分析的函数，它输出所有计算步骤的结果数据和全部可视化结果。

地理分析方法论|地理探测器（Geo Detector）

热门推荐

weixin_46004577的博客

08-30

4万+

地理探测器是现今主流的地理空间异质性的国产地理分析模型，在地理学、生态学、环境健康学等领域有着广泛应用。

R语言：地理探测器分析以及ggplot绘制结果箱型图和热图

weixin_45626690的博客

06-22

2083

学习记录~~~

【R语言】地理探测器模拟及分析（Geographical detector）

amyniez的博客，欢迎交流讨论

06-21

5368

🗺️🔍地理探测器是一种用于探测空间分异性以及揭示其背后驱动因子的统计学方法。它由中国科学院地理科学与资源研究所的王劲峰研究员提出，并已被广泛应用于社会环境因素和自然环境因素的影响机理研究。地理探测器模型的核心思想是，如果某个自变量对某个因变量有重要影响，那么自变量和因变量的空间分布应该具有相似性。通过计算和比较各单因子的q值，可以判断它们对空间分异性的解释力，q值越大表示解释力越强。

R语言实现地理探测器详细教程及结果解读（一）——EXCEL离散数据

weixin_61129400的博客

09-07

3717

R语言实现地理探测器详细教程及结果解读（一）——EXCEL离散数据

基于R语言的地理探测器实现与问题研究

wu_seven的博客

06-28

4041

R语言地理探测器实现过程，问题分析及解决方案

R语言实现地理探测器的流程及代码

weixin_44755943的博客

04-29

1336

在文本介绍csv格式的数据的前4个函数（factor_detector，interaction_detector，risk_detector，ecological_detector）在R包中的实现。>factor_detector("Y", "X", as.data.frame(文件夹名称)) *其中as函数为转换为数据框**其中当”X"为多个因子的时候，可以用c(2,3,4,5,6,7,8,9,10,11) 表示，数字代表列号。> 文件夹名称=read_csv("文件夹名称.csv") *数据赋值*

2024年地理科学数据库

星霜笔记

04-22

7642

地理科学数据库网站导航收集近1000个相关网站，由刘洪老师（成都地质调查中心高级工程师）长期维护，定期更新，该版本为2024年最新版本，转发请注明来源为刘洪老师。该网站导航表由刘洪老师（成都地质调查中心高级工程师）长期维护，定期更新。，转发请注明来源为刘洪老师。

MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】SLAM（概念篇）（补充篇）

qq_36130719的博客

06-07

1376

SLAM 算法最早出现在 SmithSelf 和 Cheeseman 的论文中,他们运用扩展卡尔曼滤波对状态空间中的机器人位姿和特征 ( 路标 ) 位置进行同时估计。计算复杂度高一直是 SLAM 的难题之一，在基于特征的SLAM 算法中,标准 EKF SLAM 方法的计算复杂度与环境特征个数呈二次方关系,这使得它只能在一般不超过上百个特征的较小范围内应用。因此,研究一种计算量可随地图大小进行缩放的 SLAM 算法成为一个公共难题。

【军工AI】基于图像处理与图像识别的经典探地雷达识别

cv君的博客

10-01

1万+

文章目录本课题的研究内容：探地雷达原理探地雷达图像预处理图像倾斜矫正均值法去背景原理与实现图像分割技术阈值分割技术的实现腐蚀与膨胀技术探地雷达杂波抑制研究与实现探地雷达合成孔径成像探地雷达目标识别总结本文为论文解读，为2008年发布的基于传统图像处理与识别论文，目标是探地雷达信号的识别。本课题的研究内容： 1、讨论了各种探地雷达杂波抑制方法，数字图像的基本理论和图像倾斜矫正方法，重点介绍了均值法去背景这种最常用的杂波抑制方法，分析实现了图像的分割技术、滤波技术以及腐蚀与膨胀技术。从浅地层探地雷达图

YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 论文阅读笔记

浅浅记录一下吧。

11-10

4931

YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 这是一篇由旷视科技提出的2021超越YOLO系列的论文:YOLOX 出处：CVPR 2021 摘要文章介绍了 YOLO 系列的一些经验改进，形成了一个新的高性能探测器——YOLOX： anchor-free（无anchor） decoupled head（解耦头） label assignment strategy SimOTA（标签分配策略，基于作者的另一篇论文：Zheng Ge, Songtao Liu, Zeming Li

R语言地理探测器分析方法 - 使用geodetector包

QgfaClang的博客

09-19

1769

在地理信息系统（GIS）中，我们可以使用R语言中的geodetector包来实现地理探测器分析。本文将介绍地理探测器的基本原理，并提供使用geodetector包进行分析的源代码示例。通过使用这个包，我们可以揭示环境变量与空间模式之间的关系，并理解它们之间的相互作用。地理探测器的基本原理是通过将区域划分为若干子区域，并分析环境变量和空间模式之间的关联程度来揭示地理现象的结构。除了基本的地理探测器分析，geodetector包还提供了其他功能，如多环境变量的分析、交互作用的敏感性分析等。

r语言实现参数最优地理探测器

m0_57139693的博客

02-16

2572

基于R语言实现地理探测器

R语言地理探测器--因子探测器实现

wu_seven的博客

07-01

2382

R语言实现地理探测器-因子探测器部分

[Vue warn]: Error in mounted hook: “TypeError: Cannot read property ‘get

qq_38918953的博客

10-28

6225

描述：多坐标轴，报错。解决：有几个x轴写几个y轴。 yAxis: [ { show: false, type: 'value', }, { gridIndex: 1, show: false, type: 'value', },

R语言 地理探测器 最优空间尺度

最新发布

01-23

### 使用 R 语言进行地理探测器分析以确定最优空间尺度 #### 背景介绍 地理探测器是一种用于探索空间分异特征及其背后驱动因素的空间统计方法。该工具能够帮助识别影响某一现象的主要因子以及这些因子之间的交互作用。对于农业研究而言，这种方法可以用来评估不同尺度下氮肥施用量对作物产量的影响[^3]。 #### 安装必要的包为了执行地理探测器分析，在 R 中需要安装并加载特定的软件包： ```r install.packages("sp") install.packages("rgdal") install.packages("geoDetector") library(sp) library(rgdal) library(geoDetector) ``` #### 数据准备假设有一个包含地理位置信息（经纬度坐标）、目标变量（如农作物产量）以及其他潜在解释变量（比如土壤湿度、温度等）的数据框 `data` 。还需要准备好栅格数据来表示不同的空间单元大小。 ```r # 加载样本数据集 (这里仅作示意用途) load(url('http://example.com/sample_data.RData')) # 替换为实际链接 # 将数据转换成SpatialPointsDataFrame对象以便于处理 coordinates(data) <- ~lon+lat proj4string(data) <- CRS("+init=epsg:4326") # WGS84投影系统 ``` #### 执行地理探测器算法接下来定义函数来进行单个因子检测，并计算q值——衡量各因子重要性的指标之一；同时也可以考虑两两组合后的联合效应。 ```r singleFactorDetection <- function(factorName){ result <- geoDetect( formula = as.formula(paste0("yield ~ ", factorName)), data=data, grid_size=c(5e3), # 设置初始网格尺寸为5km*5km nperm=999 # 进行蒙特卡洛模拟次数 ) return(result$q_value) } factors <- colnames(data)[!colnames(data)%in%c("yield","lon","lat")] results <- sapply(factors,singleFactorDetection) print(results) ``` 上述代码片段展示了如何针对每一个可能的因素单独运行一次地理探测器测试，并输出对应的 q 值列表。这一步骤有助于初步筛选出那些具有显著影响力的自变量。 #### 寻找最佳空间分辨率通过调整参数中的 `grid_size` 参数，可以在多个候选方案之间比较其表现效果从而找到最适合当前应用场景下的划分粒度。通常情况下，较小的单位能提供更精细的结果但是也会增加运算复杂度和时间成本。 ```r optimalGridSizeSearch <- function(){ gridSizeOptions <- Inf; bestResolution<-NA; for(i in gridSizeOptions){ tempResult <- geoDetect(formula=yield~nitrogenUse,data=data, grid_size=i,nperm=999)$q_value if(tempResult<optimalQValue){ optimalQValue=tempResult bestResolution=i } } cat(sprintf("\nOptimal Grid Size Found:%d meters\n",bestResolution)) } ``` 此部分实现了自动化搜索过程，遍历一系列预设好的选项直至发现使得总体模型拟合程度达到最高的那个具体数值为止。