【高分论文密码】大尺度空间模拟预测与数字制图

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一，R语言空间数据及数据挖掘

1、R语言空间数据

1.1R语言基础与数据科学
1.2R空间矢量数据
1.3R栅格数据
2、R语言空间数据挖掘关键技术​​​​​​​
二，R语言空间数据高级处理技术​​​​​​​

1、R语言空间矢量数据处理（sp、sf）
1.1点、线、面数据
1.2空间矢量数据的坐标系定义、转换
1.3空间矢量数据的裁剪、相交与合并
1.4空间矢量数据的数值计算
2、R语言栅格数据处理（raster、terra）

2.1栅格数据的生成与数据管理
2.2栅格数据的坐标系转换
2.3栅格数据的裁剪、相交与拼接
2.4栅格数据的数值计算
3、R语言栅格数据与矢量数据的相互转换​​​​​​​
三，R语言多维时空数据处理技术、数据清洗整合和时间序列分析​​​​​​​

1、R语言多维时空数据的批量处理
1.1NetCDF、GeoTIFF、HDF、IMG、DWG、DEM等多维时空数据的读取、处理与导出
1.2多维空间数据的管理和批量处理​​​​​​​

2、R语言时空数据清洗和整合
2.1时空大数据缺失值、重复值、异常值处理
2.2时空大数据插补方法
2.3近似采样方法，双线性插值法、最大近邻法等

3、大尺度高分辨率栅格数据的时间序列
3.1栅格尺度时间序列分析
3.2栅格尺度多时空回归方程构建
3.3栅格尺度趋势分析和突变检验
3.4栅格尺度时间自相似性和长期依赖性分析​​​​​​​
四，R语言地统计与空间自相关、空间插值方法​​​​​​​

1、地统计与空间自相关

1.1地理学三大定律
1.2空间自相关和地理加权回归
1.3地统计与空间模型

2、空间插值方法
2.1R语言反距离权重插值
2.2不同克里金方法比较
2.3R语言克里金插值与半方差函数
2.4R语言薄盘样条插值
五，R语言机器学习与空间模型预测及不确定性评估​​​​​​​

1、基于R语言机器学习的大尺度空间模拟与预测技术
1.1机器学习模型的构建（数据标准化、数据分割、超参数优化）
1.2环境变量的筛选和特征工程
1.3地形数据的计算
1.4机器学习大尺度空间模拟预测
1.5机器学习模型的空间交叉验证和自相关分析
1.6机器学习的空间外推的可靠性评估

六，R语言空间尺度转换技术及机器学习方法​​​​​​​

1.空间升、降尺度技术

2.多种机器学习模型空间模拟集成技术

3.使用多种机器学习进行空间降尺度

4.进行空间模拟的残差订正​​​​​​​
七，R语言空间制图一​​​​​​​

1、R语言空间做图——plot

2、R语言空间做图——image、levelplot、spplot​​​​​​​
八，R语言空间做图二​​​​​​​

1、R语言空间做图——ggplot2

1. R语言sp空间数据和sf空间数据的转换和灵活使用
2. 使用ggplot2对sf数据继续空间制图

2、R语言空间专题图——tmap、leaflet