Praktyczna analiza geoprzestrzenna z R i QGIS: Przewodnik dla początkujących do manipulowania, zarządzania i analizowania danych przestrzennych przy użyciu R i QGIS 3.2.2

Opinie czytelników

Recenzje książki wskazują, że choć jest ona pouczająca dla aspirujących analityków geoprzestrzennych i obejmuje szeroki wybór istotnych tematów, cierpi z powodu istotnych wad związanych z przestarzałą treścią i niską jakością prezentacji.

Książka zapewnia kompleksowy przegląd tematów związanych z analizą geoprzestrzenną, co czyni ją dobrym wyborem dla osób kontynuujących karierę w tej dziedzinie. Zawiera cenne wyjaśnienia i przykłady, które mogą pomóc w zrozumieniu ogólnego procesu przeprowadzania analizy geoprzestrzennej.

Książka jest przestarzała, ponieważ wiele omówionych funkcji i pakietów jest przestarzałych, co prowadzi do dezorientacji czytelników. Brakuje aktualizacji na towarzyszącej stronie GitHub, a odpowiedzi na pytania użytkowników nie zostały rozwiązane. Ponadto jakość wydrukowanej książki jest niska, z obrazami w skali szarości, które utrudniają zrozumienie treści wizualnych związanych z QGIS i R. Niektóre treści mogą być również dostępne po niższych kosztach w literaturze japońskiej.

(na podstawie 4 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Hands-On Geospatial Analysis with R and QGIS: A beginner's guide to manipulating, managing, and analyzing spatial data using R and QGIS 3.2.2

Zawartość książki:

Praktyczne przykłady z rzeczywistymi projektami w zakresie GIS, teledetekcji, zarządzania danymi geoprzestrzennymi i analizy z wykorzystaniem języka programowania R

Kluczowe cechy

⬤ Zrozumienie podstaw R i QGIS do pracy z danymi GIS i teledetekcyjnymi.

⬤ Naucz się zarządzać, manipulować i analizować dane przestrzenne przy użyciu R i QGIS.

⬤ Zastosowanie algorytmów uczenia maszynowego do danych geoprzestrzennych przy użyciu R i QGIS.

Opis książki

Zarządzanie danymi przestrzennymi zawsze stanowiło wyzwanie i staje się coraz bardziej złożone wraz ze wzrostem rozmiaru danych. Dane przestrzenne to w rzeczywistości duże zbiory danych, a do ich modelowania i tworzenia różnych przepływów pracy potrzebne są różne narzędzia i techniki. R i QGIS mają potężne funkcje, które mogą ułatwić tę pracę.

Ta książka jest towarzyszem w stosowaniu algorytmów uczenia maszynowego na danych GIS i teledetekcji. Zaczniesz od zrozumienia natury danych przestrzennych i zainstalowania R i QGIS. Następnie dowiesz się, jak używać różnych pakietów R do importowania, eksportowania i wizualizowania danych, zanim zrobisz to samo w QGIS. Zrzuty ekranu są dołączone, aby ułatwić zrozumienie.

W dalszej części poznasz różne aspekty zarządzania i analizowania danych przestrzennych, zanim zagłębisz się w zaawansowane tematy. Będziesz tworzyć potężne wizualizacje danych za pomocą ggplot2, ggmap, raster i innych pakietów R. Dowiesz się, jak używać QGIS 3.2.2 do wizualizacji i zarządzania (tworzenia, edycji i formatowania) danymi przestrzennymi. Różne rodzaje analiz przestrzennych są również objęte przy użyciu R. Wreszcie, będziesz pracować z danymi osuwisk z Bangladeszu, aby stworzyć mapę podatności na osuwiska przy użyciu różnych algorytmów uczenia maszynowego.

Czytając tę książkę, w mgnieniu oka przejdziesz od początkującego do średnio zaawansowanego użytkownika GIS i danych teledetekcyjnych.

Czego się nauczysz

⬤ Zainstalować R i QGIS.

⬤ Zapoznać się z podstawami programowania w R i QGIS.

⬤ Wizualizować dane ilościowe i jakościowe w celu tworzenia map.

⬤ Poznanie podstaw danych rastrowych i sposobów ich wykorzystania w R i QGIS.

⬤ Wykonywać zadania geoprzetwarzania i automatyzować je za pomocą graficznego modelera QGIS.

⬤ Zastosowanie różnych algorytmów uczenia maszynowego na danych satelitarnych do mapowania i przewidywania podatności na osuwiska.