Mudanças recentes em R espacial e como estar pronto para elas

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Atualmente, centenas de pacotes R estão relacionados à análise de dados espaciais.
Eles variam de ecologia e observação da terra, hidrologia e ciência do solo, até transporte e demografia.
Esses pacotes suportam vários estágios de análise, incluindo preparação de dados, visualização, modelagem ou comunicação dos resultados.
Uma característica comum da maioria dos pacotes espaciais de R é que eles são construídos sobre algumas das principais representações de dados espaciais em R, disponíveis nos principais pacotes geográficos de R, como:

  • sf, que substitui sp
  • terra, que visa substituir raster
  • estrelas

Esses pacotes também não são totalmente independentes.
Eles estão usando bibliotecas externas, ou seja, GEOS para operações de dados espaciais, GDAL para leitura e gravação de dados espaciais e PROJ para conversões de coordenadas espaciais.

Portanto, os pacotes espaciais R são interligados entre si e dependem parcialmente do desenvolvimento de software externo.
Isso tem vários pontos positivos, incluindo a capacidade de usar recursos e algoritmos de ponta.
Por outro lado, também torna os pacotes espaciais do R vulneráveis ​​a alterações nos pacotes e bibliotecas upstream.

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Na primeira parte da palestra, mostramos vários avanços recentes nos pacotes R.
Inclui a maior mudança recente relacionada aos desenvolvimentos na biblioteca do PROJ.
Explicamos por que as mudanças aconteceram e como elas impactam os usuários de R.
A segunda parte concentra-se em como se preparar para as mudanças, incluindo a configuração do computador e a execução de pacotes espaciais R usando o Docker (brevemente coberto em um artigo anterior). postadas e descritas no novo repositório geocompr / docker).
Descrevemos considerações importantes ao configurar sistemas operacionais para pacotes R geográficos.
Para reduzir o tempo de configuração, você pode usar os pacotes R geográficos Docker, uma tecnologia de contêiner flexível e escalável.
O Docker pode ser executado em computadores modernos e no seu navegador por meio de serviços como o Binder, reduzindo bastante o tempo de configuração.
Discutindo essas opções de configuração e questões de compatibilidade entre pacotes R geográficos e paradigmas, como o tidyverse e data.table, garanta que após a palestra todos possam se capacitar com o software de código aberto para análise de dados geográficos em uma programação estatística poderosa e flexível meio Ambiente.

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Você pode encontrar os slides da palestra em https://nowosad.github.io/whyr_webinar004/.

https://www.youtube.com/watch?v=Va0STgco7-4



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