地理图：地理空间数据可视化 geoplot是一个高级Python地理空间绘图库。 它是对cartopy和matplotlib的扩展，使制图变得容易：就像seaborn一样用于地理空间。 它具有以下功能： 高级绘图API ：geoplot是90％用例的制图绘图。 您在地理教科书中可能已经看到的所有标准载体地图都可以轻松访问。 本机投影支持：地理空间绘图的最基本特性是投影：如何以正确的方式将球体展开到平坦表面（地图）上？ 答案取决于您要描绘的内容。 geoplot提供了这些选项。 与matplotlib兼容性：尽管matplotlib不适合直接处理地理空间数据，但它是其他工具很好地结合的格式。 使用conda install geoplot -c conda-forge可以轻松进行conda install geoplot -c conda-forge 。 。

地质矿山工程为研究对象开展了地矿三维空间数据模型、建模方法及模型操作算法 进行研究工作，并做了相应的实验研究。

论文-空间数据挖掘在贸易企业中的研究与应用.doc

postgis中地理几何元素的增删改

ArcGIS地理信息系统

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矢量数据空间数据压缩的实现,主要是采用隔点抽样法,根据输入的点数进行矢量数据的压缩

本书较全面地介绍了R应用于空间数据分析的原理和方法。在介绍R中空间数据类、方法、空间对象、空间点类、空间线类、空间面类及空间网格的基础上，首先介绍了空间数据的可视化。空间数据的导人导出、空间数据的处理及定制多点数据、六角形网格、时空网格及大型网格数据类的方法；然后介绍了空间点模式分析、插值与地统计分析、面数据和空间自相关分析和面数据建模；最后介绍了空间数据分析在疾病数据制图及分析中的应用。 本书适合作为“空间信息处理”和“空间信息可视化”课程的教材，通过大量的实例展示了 空间分析方法的应用领域及其价值，较全面地展示了R在空间统计与分析中的成果与前景。本书配套网站包括了书中的所有实例、所涉及的包和数据集，对读者学习和研究将有很大帮助。 目录 第一部分 r的空间数据处理 第1章 空间数据介绍 1.1 空间数据分析 1.2 为什么要用r 1.2.1 概述 1.2.2 为什么使用r进行空间数据分析 1.3 r和gis 1.3.1 什么是gis 1.3.2 面向服务的架构 1.3.3 进一步了解gis 1.4 空间数据的类型 1.5 存储和显示 1.6 空间数据分析应用 1.7 r空间资源 1.7.1 在线资源 1.7.2 本书的结构 第2章 r的空间数据类 2.1 概述 2.2 r中的类和方法 2.3 spatial对象 2.4 spatialpoints类 2.4.1 方法 2.4.2 空间点数据的数据框 2.5 spatiallines类 2.6 spatialpolygons类 2.6.1 spatialpolygons dataframe对象 2.6.2 孔和环方向 2.7 spatialgrid和spatialpixel对象 第3章 空间数据可视化 3.1 传统绘图系统 3.1.1 绘制点、线、多边形和网格 3.1.2 坐标轴和布局元素 3.1.3 坐标轴标签和参考网格中的度 3.1.4 绘图尺寸、绘图区域、地图比例以及多图绘制 3.1.5 绘图属性和地图图例 3.2 使用spplot的trellis/lattice绘制 3.2.1 一个直观的trellis示例 3.2.2 绘制点、线、面和网格 3.2.3 对图添加参考物和布局元素 3.2.4 安排面板布局 3.3 绘图交互 3.3.1 基本图形的交互 3.3.2 spplot和lattice的绘图交互 3.4 彩色调色板和类区间 3.4.1 彩色调色板 3.4.2 类区间 第4章 空间数据导入/导出 4.1 坐标参考系 4.1.1 使用epsg清单 4.1.2 proj.4 crs规范 4.1.3 投影和坐标转换 4.1.4 度、分和秒 4.2 矢量文件格式 4.2.1 使用rgdal包中的ogr驱动程序 4.2.2 其他的导入/导出函数 4.3 栅格文件格式 4.3.1 使用rgdal包中的gdal驱动 4.3.2 编写一个google earth影像覆盖 4.4 grass 百老街霍乱数据 4.5 其他的导入/导出接口 4.5.1 分析和可视化应用 4.5.2 terralib和art 4.5.3 其他gis和web地图系统 4.6 安装rgdal包 第5章 空间数据处理高级方法 5.1 支撑 5.2 叠置 5.3 空间取样 5.4 拓扑检查 5.4.1 多边形合并 5.4.2 孔状态检查 5.5 组合空间数据 5.5.1 组合位置数据 5.5.2 组合属性数据 5.6 辅助函数 第6章 定制空间数据类和方法 6.1 使用类和方法编程 6.1.1 s3型类和方法 6.1.2 s4型类和方法 6.2 程序包trip中的动物足迹数据 6.2.1 通用函数和构造函数 6.2.2 trip对象的方法 6.3 多点数据：空间多重点 6.4 六边形网格 6.5 时-空网格 6.6 蒙特卡洛模拟的空间分析 6.7 大型网格的处理 第二部分 空间数据分析 第7章 空间点模式分析 7.1 概述 7.2 空间点模式分析包 7.3 点模式的初步分析 7.3.1 完全空间随机模式 7.3.2 g函数：最近邻事件距离 7.3.3 f函数：一个点到其最邻近事件的距离 7.4 空间点过程的统计分析 7.4.1 同质泊松过程 7.4.2 非同质泊松过程 7.4.3 强度的估计 7.4.4 非同质泊松过程的似然 7.4.5 二阶特性 7.4.6 非同质的k函数 7.5 在空间流行病中的一些应用 7.5.1 病例控制研究 7.5.2 二元回归估计 7.5.3 使用广义加模型的二元

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