R语言与GIS：[1]插值与地统计(1)

探索性数据分析

空间探索性数据分析从被测变量的绘图开始,用不同颜色或不同符号表示观测值,示例代码如下:

> library(lattice)#用于绘图

> library(sp)#用于空间统计

> data(meuse)#加载示例数据

> coordinates(meuse)<-c("x","y")#装载矢量数据，

> spplot(meuse,"zinc",do.log=T)

> bubble(meuse,"zinc",do.log=T,key.space="bottom")

可以发现，越靠近meuse河堤，锌浓度越高。我们可以用拟合值和残差来进一步研究锌浓度与堤岸距离的空间关系，代码如下：

> xyplot(log(zinc)~sqrt(dist),as.data.frame(meuse))

> zn.lm<-lm(log(zinc)~sqrt(dist),meuse)#进行线性拟合

> meuse$fitted.s<-predict(zn.lm,meuse)-mean(predict(zn.lm,meuse))

> meuse$residuals<-residuals(zn.lm)

> spplot(meuse,c("fitted.s","residuals"))

程序中的y~x表示y依赖于x，从图中可以发现，残差并未表现出明显的空间非结构化特征。