为什么使用R进行空间数据分析
在过去的10年里，R拥有越来越多用于处理和分析空间数据的包，所有这些包常常针对空间数据的组织做不同假设，R本身没有能力从其他数据中区分出坐标。此外，绘制空间数据的方法和其他任务是分散的，起码要对数据的组织做不同的初步假设。这点与时间序列数据的分析不同。
在共同努力和广泛讨论下，一组R开发者实现了R包sp，它新增的用于空间数据的类和方法扩展了R的功能(Pebesma and Bivand，2005)。类指定了结构和定义空间数据组织和存储的方式。方法是函数的实例，这些函数为特定数据类所特有。例如，所有空间数据类的概要给出相关坐标点的空间范围，并显示出坐标参考系(比如经度/纬度坐标或UTM投影坐标)。还可能显示特定空间类对象的更多细节。例如，一个绘图方法会创建出一幅空间数据的地图。
sp包提供了点、线、多边形和网格的类和方法，采用单组空间数据类有许多重要的优势。
(i)从空间统计包中转换数据集更加容易。这些类既由包直接支持，也有间接支持，例如，间接支持通过接口包提供sp类和包中的类之间的转换来提供。后一种选择需要包之间的一对多关系，比提供和维持多对多关系要容易得多。
(ii)新类有一系列经过良好测试的方法，这些方法可以实现绘图、打印、构造子集、总结空间对象或合并空间数据类型。
(iii)提供地理信息系统接口包，供读写GIS文件格式和进行坐标投影转换用。
(iv)新方法包括晶格图、条件图和将点、线、多边形和网格进行地图整饰(参考网格、比例尺、指北针)并在轴标签上标识度标签(比如52°N)等的绘图方法。
第2章介绍sp包提供的类和方法，并讨论一些实现细节，之后的章节将展示sp类和方法与空间数据统计分析包的集成度。
图1.1显示了sp类如何影响已有的包，在第Ⅱ部分中，将看到该包与其他空间数据分析之间的联系。图1.1中的阴影节点是由本书作者合作所写和维护的包，在接下来的章节里将广泛使用。
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