[R] 시/공간 자료 처리 및 분석 (Handling and Analyzing Spatio-Temporal Data) 패키지 소개

 정보

• 업무명     : 시/공간 자료 처리 및 분석 (Handing and Analyzing Spatio-Temporal Data) 패키지 소개

• 작성자     : 이상호

• 작성일     : 2020-03-05

• 설   명      :

• 수정이력 :

 

 내용

[특징]

• 시/공간 자료 처리 및 분석을 위해서 주요 패키지에 대한 정보가 필요하며 이 프로그램은 이러한 목적을 달성하기 위한 소프트웨어

 

 

[기능]

• 데이터 종류

• 분석 데이터

• 시각화

• 데이터 세트

• 데이터 검색

 

 세부 내용

[데이터 종류]

• 긴 테이블

  • 일부 경우에 열로 위치 또는 영역 및 시간에 대한 식별자 또는 경도, 위도와 동시에 세 개의 열을 가지는 시/공간 데이터 테이블 (데이터 프레임 개체)에 저장할 수 있습니다. 예를 들어 선형 패널 모형의 패키지 plm 데이터 세트는 이러한 장치는 종종 인덱스에 의해 공간적 지역 (국가, 주)를 참조 관찰 장치에 대한 관측을 반복해 왔습니다.

  • 이러한 인덱스 (이름 또는 숫자)가 해당 영역의 공간 좌표 (다각형)에 일치시킬 수 있으며 이 경우는 Pebesma (2012, Journal of Statistical Software)로 주어집니다. 이러한 데이터 세트는 일반적으로 여러 개의 속성이 포함되어있는 바와 같이 각 레코드는 관측 장치, 관측 시간 및 모든 속성의 인덱스를 포함한 긴 테이블 형식이 선택한 이차원의 테이블에 데이터를 유지합니다.

 

• 타임 와이드 테이블

  • 하나의 속성을 고려하면 다른 레이아웃은 각 관측 부는 레코드와 각 열의 관측 시간을 구성하는 시간 폭의 테이블입니다. googleVis 패키지는 gapminder과 같은 방법으로 이러한 데이터를 분석 할 수 있습니다.

 

• 공간 전체 테이블

  • 공간 전체 테이블의 acample 패키지 gstat 데이터 (바람)에 의해 얻어진 아일랜드 바람의 데이터 세트입니다. 이것은 다른 열 한 곳 (기상 관측소)를 나타내는 각 라인으로서 시계열을 가지고 있습니다. 패키지 spacetime 패키지의 stConstruct 함수는 긴 시간 전체 또는 공간 와이드 테이블에서 데이터를 받아들입니다.

 

• 일반 클래스

  • R의 시공간 데이터에 대한 공식적인 클래스가 전체의 시/공간 격자 (모든 관측 장치는 각 관측 시간의 관측이 포함되어 있습니다) 스파 스 시공간 격자 (일반, 그러나 불완전한 그리드) 불규칙한 시공/간 데이터 (각 관측 장치는 자신의 때 관찰되는)에 대한 S4 클래스를 제공하는 spacetime 패키지에서 제공하는 궤도 데이터를 제한적으로 지원하고있다.

  • spacetime 패키지는 시간과 공간적인 구성 요소의 슬롯으로 sp 와 xts 개체를 가지고 있으며 모든 공간의 정규 sp 패키지 (점, 선, 다각형, 그리드) 및 불규칙한 시계열 처리하고 두 패키지에서 강력한 메소드 (선택 집계 플롯 강제)를 확장 할 수 있습니다.

  • 주 패키지

    • 지리 통계 데이터

      • SpatioTemporal 패키지는 시/공간 모델의 피팅과 예측 특정 클래스를 목적으로 공간, 시간, 시/공간으로 변화 할 수있는 관찰과 공변량을 가리키는 보유하고 있는 S3 클래스 STdata을 제공합니다.

    • 그리드 / 래스터 데이터

      • raster 패키지는 래스터 집합으로서 시계열 분석에 유용합니다.

    • 격자 데이터

      • surveillance 패키지는 일반적인 시계열 (POSIXct)을 정의하는데 SpatialPolygonsDataFrame 영역용 슬롯 및 숫자의 슬롯을 갖는 클래스 sts를 제공하고 있습니다.

    • 포인트 패턴

      • spatstat 패키지는 공간과 시간적 좌표 취급하는 클래스 PPX를 제공하고 있습니다.

    • 궤도 데이터

      • adehabitatLT 패키지는 궤도의 클래스 ltraj를 제공하고이를 분석하는 방법이다.

        • move나 trip은 궤도에 대한 기본 클래스를 sp 로 확장합니다.

        • tidy storm trajectories 관련 블로그 기사는 sf 패키지 형상 목록 열과 함께 중첩된 데이터 프레임을 사용하여 일련의 궤도를 모델링하고 설정된 수준 및 개별 수정 수준에서 속성을 시각화하는 방법을 지적하고 있습니다

 

[분석 데이터]

• 지리 통계 데이터
  • gstat 패키지는 시공간 모델의 제한된 범위의 피팅 모델과 순간의 바리오구라무 추정 방법을 제공합니다.
  • IDE 패키지는 적분 차이 방정식을 사용하여 시공간 데이터를 모델링하는 기능을 제공합니다.
  • RandomFields 패키지는 조건부 시뮬레이션 및 공분산 함수와 시/공간 공분산 모델의 매우 넓은 범위의 피팅 최대 우도 함수를 제공합니다.
  • spTimer 패키지는 베이즈가우스 과정 (GP) 모델 베이지안 자기 회귀 (AR) 모델 AR 모델 기반 베이지안 가우스 예측 프로세스 (GPP)를 이용하여 대량의 시/공간 데이터, 공간적 예측 및 시간적 예측을 제공합니다.
  • SpatioTemporal 패키지는 소품에 자세히 설명 된 시/공간 모델의 특정 클래스를 맞는 예측합니다.
  • spBayes 패키지는 공간이 연속으로 볼 수 있으나 시간이 이산으로 해석되는 설정을위한 피팅베이스 역동적 인 시/공간 회귀 모형을위한 기능이 포함되어 있습니다.
  • Stem 패키지는 EM 알고리즘 시/공간의 파라 메트릭 부트 스트랩 공간 매핑을 사용하여 매개 변수의 표준 오차의 추정을 이용할 때 공간 모델의 매개 변수 추정을 제공합니다.
  • spate 패키지는 스펙트럼 SPDE 방법을 사용하여 대용량 데이터의 시/공간 모델링을 제공합니다.
  • pastecs는 규제 분해 시/공간 계열의 분석을위한 패키지입니다.
  • STMedianPolish는 n 차원 배열의 데이터를 분해하고 중간 광택 기술을 사용하여 시/공간 데이터를 분석합니다.
  • spcopula 패키지는 공간 접합부 및 시공 패키지 형태로 시/공간 데이터를 통해 분석하기위한 프레임 워크를 제공합니다. 또한 다양한 다변량 재현 기간을 계산하기위한 지원이 구현되어 있습니다.
  • solaR은 태양 복사와 태양 광 발전 시스템의 성능을 계산하기위한 패키지입니다.
  • nlme 과 lme4 패키지는 선형 혼합 모델에 맞게 기능을 포함하고 있으며, 시/공간의 영향을 모델링하는 기능을 가지고 있습니다.

 

• 포인트 패턴
  • splancs 패키지는 공간과 공간 및 시간 점 패턴 분석 (khat, kernel3d, visualizing)하는 방법을 제공합니다.
  • lgcp 패키지는 로그 가우스 콕스 프로세스를 사용하여 점 패턴의 공간과 공간 및 시간 모델링을위한 패키지입니다.
  • stam 패키지는 현재 주로 커널 밀도 추정을 제공하고 탐색적 시/공간 분석 및 추론된 시/공간 모델링 등 분석 및 모델링을 위해 다양한 방법으로 대상에 진화한 패키지입니다.
  • ptproc 패키지는 (오프 CRAN) 시공간 ( "다차원") 포인트 처리하는 메서드 및 클래스가 준비되어 있습니다.

 

• 격자 데이터

  • surveillance 패키지는 시간과 시/공간 모델링과 유행 현상 모니터링을 제공합니다.

  • plm은 선형 패널의 기종에 적합하다.
  • splm은 추정과 공간 패널 데이터에 대한 계량 경제 모델의 테스트가 준비되어 있습니다.
  • sphet는 분산과 공간의 모델을 준수합니다.
  • nlme 과 lme4 패키지는 선형 혼합 모델에 맞게 기능을 포함하고 있으며, 시/공간의 영향을 모델링하는 기능을 가지고 있습니다.
  • rsatscan는 오픈 소스 프로그램인 SaTScan에 R 인터페이스를 제공합니다.
  • CARBayesST은 마르코프 연쇄 몬테카를로 (McMC) 시뮬레이션을 이용한 베이지안 설정 추론을 이용하여 공간 단위 데이터를위한 시/공간의 일반화 선형 혼합 모델의 클래스를 구현합니다.
  • gapfill는 위성 데이터 결손치를 채우기 도구와 새로운 갭 필 알고리즘을 개발하는 도구를 제공합니다. 이러한 방법은 일정 간격의 점에서 관찰되는 데이터 (이미지)에 따라 조정된다. 패키지는 MODIS NDVI 자료에 설명되어 있습니다.

 

• 이동하는 물체 궤적
  • CRAN에는 다수 (74개 이상) 추적, 경로, 이동 및 관련 패키지가 늘고 있습니다. Loo et al (2018) 에 의해 검토 종이는 많은 사용 가능한 패키지 및 기능을 요약 가이드를 제공합니다.
  • adehabitatLT는 편견 랜덤 워크 시뮬레이션과 행동권의 추정을 포함한 동물의 움직임 분석을위한 도구 모음을 제공합니다.
  • amt는 동물의 움직임 데이터를 관리 및 분석합니다. 이러한 기능은 트랙 통계 (단계 길이, 속도, 회전 각도 등)의 계산 서식지 선택 분석의 준수를위한 데이터 준비 (자원 및 단계 선택 기능) 및 적합 단계 선택 함수에서 공간 사용의 시뮬레이션이 포함됩니다.
  • animalTrack는 고주파 2 차원 (2D) 또는 3 차원 (3D) 운동 데이터를위한 동물의 트랙 재구성을 제공합니다. 2D와 3D의 동물 추적 데이터는 알려진 위치에 따른 보정뿐만 아니라 동물의 위치 및 자세의 3D 시각화 및 시/공간을 통해 트랙을 재구성하는 데 사용할 수 있습니다.
  • anipaths 패키지는 스플라인 기반의 보간을 사용하여 관찰 된 궤도의 애니메이션을 제공합니다. 탐색적 데이터 분석 및 아마 프레젠테이션의 준비에 사용하는 것을 목적으로하고 있습니다.
  • argosfilter는 아르고스에서 얻은 동물 위성 추적 데이터를 필터링하는 기능을 제공합니다. 이것은 특히 아르고스 위치는 주로 품질이 낮은 것이다. 해양 동물의 원격 측정 시험에 표시되어 있습니다.
  • AtmRay는 1 차원 선형 대기의 음향 주행 시간 및 광선 경로를 계산합니다. 이후 버전에서는 라디오존데 측정과 표준 참조 대기 등의 임의의 1 차원 대기 모델이 지원될 예정입니다.
  • BayesianAnimalTracker는 정확한 동물 트랙의 GPS 관측과 Dead-Reckoned 경로를 조합 또는 마찬가지로 Dead-Reckoned 경로를 해결하기 위해 GPS 관측을 사용하는 베이지안 melding 접근 방식을 제공합니다. 그것을 고려한 GPS 관측의 측정 오차를 취득하고 보정된 경로에 대한 불확실성을 제공 할 수 있습니다. 주로 계산 BMAnimalTrack 함수로 할 수 있습니다.
  • BBMM (브라운 다리 움직임 모델)은 비교적 짧은 시간 간격으로 얻어지는 이산적인 위치 데이터를 이용하여 이동 경로의 경험적 추정치를 제공한다. 이는 관찰 기간 동안 지역에있는 확률은 장소의 시작과 종료를 조건으로하고있는 움직임의 연속 시간 확률론적 모델입니다. BBMM는 위성 위치 확인 시스템 (GPS) 또는 초단파 (VHF) 장치에 의해 얻어진 동물의 위치 데이터에 일반적으로 감합되어 있습니다.
  • bcpa 패키지는 불규칙하게 샘플링된 동물의 이동 데이터에 적용되는 특수 개발된 시계열의 기본 매개 변수에 숨겨진 변화를 식별하는 방법입니다. 그것의 기반이되는 원래의 논문은 다음과 같습니다. E.Gurarie, R.Andrews and K.Laidre A novel method for identifying behavioural changes in animal movement data (2009) Ecology Letters 12 : 5 395-408.
  • bsam는 아르고스 위성 추적 데이터에 베이지안 상태 공간 모델에 적합합니다. 현재 제공 모델은 DCRW (위치 필터링 용) DCRWS (위치 필터링 및 행동 상태 추정을위한) 및 DCRWS (여러 동물 사이에 위치 필터링 및 행동 상태 추정을위한 계층 모델)입니다.
  • caribou는 무선 원격 측정법에 의해 감시되는 대규모 집합에 따라 철새의 순록 떼의 개체수를 추정하기위한 패키지입니다. 이것은 Rivest 등에 의한 기사에서 발견 된 방법론을 구현하고 있습니다. 또한 White and Garrott (1990)에 의한 무선 원격 측정 데이터에 적용되는 Lincoln-Petersen Index에 따른 함수도 포함되어 있습니다.
  • crawl는 Correlated RAndom Walk Library로서 시간 인덱싱 모두 변수로 랜덤 워크 (CTCRW) 모델의 상관 관계의 지속 시간을 맞추기 위해 설계되었습니다. 모델은 연속 시간 확률 적 이동의 상태 공간의 버전에 칼만 필터를 이용합니다.
  • ctmcmove는 XYT 형식으로 이동 데이터를 검색하고 연속 시간 마르코프 체인 (CTMC) 프레임 워크의 래스터 모두 변수와 함께 페어링을 용이하게합니다. 행크스들에 기재된 바와 같이 (2015), 이것은 포아송 GLM의 틀 안에서 가능한 피팅 모델과 공변량 (또는 공변량 구배)에 따라 이동 유연한 모델링을 가능하게합니다.
  • ctmm는 식별 피팅 및 동물 추적 데이터에 연속 공간, 연속 시간 확률 적 이동 모델을 적용하는 기능을 제공합니다.
  • diveMove은 유틸리티 표현하는 시각화, 필터, 분석 및 시간의 깊이 레코더 (TDR) 데이터를 집계을 제공합니다. 위치 데이터를 처리하기위한 보조 기능도 제공됩니다.
  • EMbC은 데이터의 불확실성을 고려하여 데이터의 의미있는 코멘트를 위해 교사없이 다변량 이진 클러스터링을 제공합니다. 운동 생태학의 궤도 분석을위한 특정 생성자는 낮의 지표로서 궁극적으로 태양의 위치 모두 변량을 수반하는 속도와 회전 각의 추정 로컬 측정에 따라 궤도의 행동 주석을 생성합니다.
  • eyelinker는 Eyelink 아이 트래커에 끔찍한 혼란을 출력합니다. 일반적으로 ".asc"파일 형식입니다. 문제의 파일은 메시지, 이벤트 및 원시 데이터의 다양한 컬렉션입니다. 
  • eyetracking는 안구 추적 데이터를 조작하기위한 추가 기능을 제공합니다.
  • eyetrackingR은 원시 데이터에서 시선 추적 데이터 분석 및 시각화까지의 파이프 라인을 따라 작업을 처리하는 도구 세트를 제공합니다. 선형 및 성장 곡선 시간 분석 촬영 현장 수시로 반응 시간 분석 및 일부 비모수 부트 스트랩 방법 등 여러 가지 일반적인 유형의 분석을 제공합니다.
  • fishmove 패키지는 회귀와 분산 커널을 기반으로 물고기의 움직임 파라미터를 예측하기 위해 준비되어 있습니다.
  • FLightR는 입자 필터 알고리즘을 통해 은닉 마르코프 모델을 사용하여 주석 데이터에서 동물의 시공간 위치를 계산합니다. 이 패키지는 다양한 정도의 음영에 대해 비교적 견고합니다.
  • foieGras는 연속 시간 랜덤 워크와 상관 랜덤 워크의 상태 공간 모델에 적합하여 Argos 위성의 위치 데이터를 필터링합니다. 템플릿 모델 빌더 (TMB)는 고속 추정에 사용됩니다. Argos 데이터는 다음과 같습니다.
    • (오래된) 최소 제곱 기반 위치
    • (새로운) 오류 타원 정보를 포함 칼만 필터 기반의 위치 또는 두 혼합이 두 데이터 유형은 개별 측정 모델이 사용됩니다. 모델은 다음에 해당하는 2 쌍의 위치 상태를 추정합니다.
      • 1) 각 관측 : (일반) 불규칙한 타이밍
      • 2) 사용자가 지정한 시간 간격 (정기적으로 또는 불규칙적으로)
  • gazepath은 시선 추적 데이터를 분석하기 전에 응시와 축구 드로 변환할 필요가있는 것을 제공합니다. 이 패키지는 이것을 시도 기반으로 할 수있는 비모수 속도 기반의 접근 방식을 제공합니다. 이러한 방법은 임계 값이 그에 따라 조정되기 때문에 데이터 품질에 큰 차이가있는 경우에 특히 유용합니다. 데이터 품질의 개인차를 고려하면서 같은 전처리 단계를 모든 참가자에게 적용 할 수 있습니다.
  • GeoLight은 시간이 지남에 따라 광 강도 측정 값에 따라 글로벌 포지셔닝을위한 기본적인 기능을 제공합니다. 정렬 작업은 하루 이벤트의 결정 거주 및 운동 기간의 차별, 기간 별 데이터 보정, 위치 계산이 포함되어 있습니다.
  • marcher는 Gurarie 등 (2017)에 설명 된대로 동물 운동 데이터의 우도 기반 추정 모델 선택 및 2 레인지와 3 범위의 변화 및 이동 모델 테스트를위한 도구 세트를 제공합니다 있습니다. 불규칙하게 샘플링 된 데이터를 포함하여 제안 된 이동 데이터 (X, Y 및 시간)은 하나 또는 두 개의 영역 이동 시간, 지속 시간, 위치 및 이동 측거 영역과 자기 상관 구조를 추정합니다.
  • mdftracks는 "MTrackJ 데이터 파일"( ".mdf ')을 읽고 씁니다. "MTrackJ"모션 추적 및 분석 "ImageJ"플러그인입니다. 2D 데이터를 지원하고 클러스터, 포인트 및 채널 정보를 읽고 씁니다. 필요에 따라 전체 클러스터에서 고유 트랙 식별자를 생성합니다.
  • mkde 패키지는 2 또는 3 차원 공간에서의 동물의 이용 배포판의 운동 기반의 커널 밀도 추정 (MKDEs)을 계산하고 시각화하는 기능을 제공합니다.
  • momentuHMM는 일반화된 은닉 마르코프 모델을 사용하여 원격 측정 데이터를 분석하기위한 확장 도구를 제공합니다. momentuHMM의 기능은 다음이 포함됩니다. McClintock and Michelot (2018)을 참조하십시오.
    • 데이터의 전처리 및 시각화
    • HMM의 위치 및 보조 바이오 텔레 메 트리 또는 환경 데이터에 적합
    • 편견과 상관 랜덤 워크 운동 모델
    • 위치 측정 오류와 누락 된 데이터를 통합하는 다중 할당
    • 매개 변수의 공변량 모델링을위한 사용자 지정 설계 행렬 및 제한
    • 상태 프로세스의 디코딩
    • 적합 모델의 시각화
    • 모델 확인 및 선택
    • 시뮬레이션
  • mousetrack는 팔에 닿는 궤적의 2 차원 xy 좌표에서 추출 곡선 하 면적 운동을 시작하기까지의 대기 시간 x 플립 등의 여러 종속 지표를 제공합니다. 응답 액션 역학 성격을 나타냅니다. 주로 마우스 추적 실험에서 데이터를 분석하기 위해 개발되었습니다.
  • mousetrap은 컴퓨터화 된 실험에서 마우스 움직임의 분석이다 마우스 추적을 제공하고 인지 과학에서 점차 일반화되어 가고있는 것입니다. 이러한 패키지는 마우스 추적 데이터를 가져 오기 전에 처리, 분석, 요약 및 시각화 할 수있는 기능을 제공합니다.
  • move는 "movebank.org"에 저장되는 운동 데이터에 액세스하는 기능과 동물의 운동 데이터를 시각화하여 통계적으로 분석하는 도구입니다. 특히 동적 브라운 다리 운동 모델을 계산하는 기능이 포함 있습니다.
  • movecost은 사용자가 선택할 수있는 몇 가지 인간의 움직임과 관련된 비용 함수를 사용하여 비 등방성 누적 비용 서피스와 최소 비용 경로를 계산하는 기능을 제공합니다. 필요한 디지털 지형 모델, 시작 위치 및 선택적으로 목적지뿐입니다.
  • moveHMM은 은닉 마르코프 모델을 이용한 동물 이동 모델링을 제공합니다. 추적 데이터의 전처리, HMM을 이동 데이터 피팅 데이터와 피팅 모델의 시각화합니다.
  • moveVis는 비디오 애니메이션을 작성하여 이동 데이터 (GPS 추적 등)과 환경 데이터의 시간 변화 (원격 감지 등)를 시각화하는 도구를 제공합니다.
  • moveWindSpeed는 최대 가능성을 사용하여 개별적으로 추적 된 조류의 궤적에서 풍속을 추정합니다.
  • oce는 "ADCP"측정 "argo"플로트에서 열린 측정 "CTD"측정 단면 데이터 해수면 시계열 해안선과 지형 데이터 등 해양 데이터 분석을 지원합니다. 해수 특성의 계산에 특화된 기능을 제공합니다 "유네스코"또는 "TEOS-10"상태 방정식의 잠재적 인 온도 등. 해양 문학의 관습에 준거 한 그래픽 표시를 생성합니다. 이러한 패키지는 2018 년 ISBN 978-1-4939-8842-6에서 "Springer-Verlag"에 의해 발행 된 Dan Kelley의 저서 Oceanographic Analysis with R에 자세히 설명되어 있습니다.
  • opentraj은 단순한 항공 소포의 궤도를 계산하기 위해 하이브리드 단일 입자 라그랑주 통합 궤도 모델 (HYSPLIT)를 사용합니다. 이 패키지의 기능을 통해 사용자는 GUI 인터페이스를 사용하지 않고 궤도 계산을 위해 HYSPLIT을 실행하고 R에서 직접 결과를 얻을 수 있습니다.
  • rerddapXtracto는 ERDDAP 데이터 Web 서비스에서 환경 데이터에 액세스하는 3 가지 기능이 포함되어 있습니다.
    • rxtracto 함수는 포인트 주변의 특정 "반경"의 궤적에 따라 데이터를 추출합니다.
    • rxtracto_3D 함수는 상자에서 데이터를 추출합니다.
    • rxtractogon 함수는 다각형의 데이터를 추출합니다.
    • 이러한 세 가지 기능 모두 rerddap 패키지를 사용하여 데이터를 추출하고 "ERDDAP"서버에서 작동합니다. 데이터 맵의 작성을 간소화하기 위해 plotdap 패키지를 사용하는 plotBBox ()와 plotTrack () 두 함수도 있습니다.
  • riverdist는 하천 네트워크 형상 파일을 읽고 네트워크 거리를 계산합니다. 또한 최소 항속 거리 커널 밀도 추정 부트 스트랩 봉투를 사용한 경험으로 k 함수를 사용하여 클러스터링 분석 등 어업의 텔레 메 트리 연구용으로 설계된 다양한 계산 및 그래픽 도구도 포함되어 있습니다. 또한 하천 네트워크를 편집하기위한 도구도 제공됩니다. 즉 외부 소프트웨어에 의존하지 않습니다.
  • rpostgisLT는 R과 PostgreSQL/PostGIS 데이터베이스 시스템을 통합하여 동물의 궤적 (움직임) 데이터 세트를 구축 및 관리합니다. 이러한 패키지는 adehabitatLT의 "ltraj"개체에 따라 "PostGIS"에 비슷한 "pgtraj"데이터 구조를 구축합니다. 함수를 사용하면 사용자는 "ltraj '과'pgtraj"사이를 원활하게 전송하거나 데이터베이스에 저장된 위치 데이터에서 새로운 "pgtraj '를 직접 구축 할 수 있습니다.
  • rsMove는 위성 데이터와 환경 예측의 가이드 선택, 원격 감지 및 동물의 움직임 데이터의 조합 및 자원의 적합성 매핑을위한 도구를 제공합니다.
  • saccades는 원시 시선 추적 데이터에서 시선을 감지하는 기능을 제공합니다. 검색은 2003 년에 Ralf Engbert 및 Reinhold Kliegl 의해 제안 된 축구도 감지 속도 기반의 알고리즘을 사용하여 이루어집니다. 알고리즘은 안구 운동의 속도가 특정 임계 값을 초과하면 세그먼트 축구 드로 레이블합니다. 두 축구도 사이의 모든 고정으로 간주됩니다. 따라서 알고리즘은 부드러운 추적 안구 운동의 에피소드를 포함하는 데이터에는 적합하지 않습니다.
  • SDLfilter는 GPS 및 Argos 위치를 필터링하는 기능을 제공합니다. 제공된 필터는 Shimada 등 (2012) 및 Shimada 등 (2016)에서 제시된 바와 같이 시/공간적 중복 추정 고조 선에서 특정 높이에있는 수정 및 높은 오류가있는 위치를 삭제합니다.
  • SimilarityMeasures는 4 가지 유사도를 계산합니다. 유사성 측정에 LCSS (Longest Common Subsequence) 후레세 거리, 편집 거리, DTW (Dynamic Time Warping)가 포함되어 있습니다. 이러한 유사성 지표의 각각은 모두 매트릭스 형식의 2 개의 n 차원 궤도에서 계산할 수 있습니다.
  • SiMRiv는 하천 불균일 및 균일 공간에서 공간으로 명시적인 개인 기반의 다 국가 운동을 생성 및 분석 기능을 제공합니다. 이것은 저항 래스터에 따라 로컬 동작에 가로 바이어스를 포함하여 이루어진다. 선형 서식지 / 수지상 생태계 네트워크 (하천 네트워크 등)에 제약 된 종의 궤도를 시뮬레이션하기 위해 처음 고안되어 설계되어 있었으나 시뮬레이션 알고리즘은 매우 유연하게 구축 된 모든 (수생 반 수생 또는 육지) 생물에 적용 할 수 있습니다. 따라서 사용자는 패키지를 사용하여 균일 한 풍경 고르지 풍경 (주로 강을 따라 이동하지만 매트릭스를 사용하는 반 수생 동물) 또는 매우 높은 콘트라스트 풍경 (강 물고기 등) 움직임을 시뮬레이션 할 수 있습니다 통신망). 알고리즘과 입력 매개 변수는 모든 경우에 동일하기 때문에 결과는 동일합니다. 시뮬레이션 된 궤적은 동물의 움직임과 종류의 사이트의 충실도에 대한 경관 효과 (자원, 인프라 등)을 포함한 다양한 '이동 생태'가설 (Nathan 등 2008)을 테스트하기 위해 기계적 같은 누루모데루 (Potts & Lewis 2014)로 사용할 수 있습니다 또는 예측 목적 (예 : 도로 사망 위험 분산 / 연결). 이 패키지는 동물의 행동 관리, 경관과 운동의 생태, 질병과 외래종의 확산 개체군 동태의 경계면 등 다양한 생태 현상을 탐구하는 데 관련이 있어야합니다 .
  • smam는 포함 된 브라운 운동 측정 오차와 브라운 운동과 이동 휴식의 프로세스를 포함한 동물의 움직임의 모델을 제공하고 있습니다.
  • SpaTimeClus는 혼합 모델을 사용하여 클러스터링의 목표를 달성합니다. 각 구성 요소는 자체 물류 무게가 공간과 시간적 정보를 고려 다항식 자기 회귀 회귀 혼합 모델입니다.
  • spatsoc는 GPS 재배치에 공간과 시간적 그룹을 검색합니다. GPS를 재배치 GAM 비트 형식으로 변환하여 근접 기반의 소셜 네트워크를 구축하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 무작위 기능은 GPS 데이터에 적합한 데이터 스트림의 무작위 방법을 제공합니다.
  • stam은 탐색 적 시공간 분석 및 추정 시공간 모델링을 포함한 시공간 분석 및 모델링을 수행하기위한 다양한 방법을 타겟으로 진화 한 패키지입니다.
  • stampr는 이동하는 다각형의 시공간 분석을 수행합니다. 지리 정보 시스템에서 오랜 분석 문제. 방향성 분석, 형상 분석 및 이동 다각형의 시공간 패턴을 조사하기위한 기타의 간단한 기능을 촉진합니다.
  • stplanr는 공간 수송 데이터와 비 모터 모드에 중점을 둔 수송 계획 도구를 제공합니다. 다음과 같은 일반적인 교통 계획 작업을 가능하게합니다. Lovelace and Ellison (2018)을 참조하십시오.
    • 교통 데이터 세트의 다운로드 및 청소
    • 출발지 - 목적지 (OD) 데이터에서 지리적 인 "희망 라인 '을 작성
    • 로컬 및 http://cyclestreets.net 등의 라우팅 서비스에 대한 인터페이스를 통해 경로 지정
    • 방위와 총 유량 등의 루트 세그먼트 특성의 계산 및 "여행 유역"분석
  • surveillance는 카운트 비율 범주 데이터의 시계열 모델링 및 모니터링 및 유행 현상의 지속 시간 포인트 프로세스 모델링을위한 통계적 방법을 제공합니다. 감시 방법은 전염병의 공중 위생 감시에서 카운트 데이터 시계열의 이상 검출에 초점을 맞추고 있지만 응용 프로그램 환경 측정, 신뢰성 공학, 계량 경제학이나 사회 과학에서 유래 수 있습니다. 이 패키지는 (개선 된) 파 링턴 알고리즘 및 Höhleand Paul (2008)의 음 이항 GLR-CUSUM 방법 등 많은 전형적인 대 발생 검출 단계를 구현하고 있습니다.
  • trackdem는 비디오 소재 또는 이미지 시퀀스를 입력으로 사용하여 인구 밀도와 몸 크기 구조를 가져옵니다. 함수는 비디오에서 이미지 시퀀스의 생성 배경 탐지 및 빼기, 입자 식별 및 추적을 지원합니다. 인공 신경망은 노이즈 필터링을위한 교육 수 있습니다. 목표는 진화 및 생태 연구에 사용하기 위해 인구 구조 및 / 또는 개별 행동의 정확한 추정치를 제공하는 것입니다.
  • trackdf는 GPS 트래커 또는 컴퓨터 비전 추적 소프트웨어에서 수집 된 집단 운동 데이터 (어군, 유제 동물의 무리, 비비 부대 등)를 저장하기위한 데이터 프레임 클래스를 제공합니다.
  • trackeR는 R의 GPS 기반 추적 장치에서 달리기, 사이클링 및 수영 데이터를 처리하기위한 인프라를 제공합니다. 이 패키지는 운동 및 경기 데이터를 추출하여 정리하고 클래스 "trackeRdata"세션 기반 유닛 대응 데이터 객체에 정리하는 방법을 제공합니다 (S3 클래스). 정보는 유연하고 확장 가능한 방식으로 시각화, 요약, 분석 할 수 있습니다. Frick and Kosmidis (2017)>은 소품의 하나로 업데이트 및 유지되며 패키지와 메소드에 대한 자세한 설명 및 패키지 기능의 실제 데이터의 데모를 제공합니다.
  • trackeRapp은 GPS 기반 추적 장치에서 달리기, 사이클링 및 수영의 데이터를 분석하기위한 통합된 사용자 인터페이스와 워크 플로우를 제공합니다.
  • TrackReconstruction는 자력계, 가속도계, 심도 및 옵션의 속도 데이터에서 동물의 궤적을 재구성합니다. 주로 북부 물개에 배치된 Wildlife Computers Daily Diary 태그의 데이터를 사용하여 설계되어 있습니다.
  • trajectories는 궤도 데이터의 클래스와 메소드를 제공하고 개별 Track 객체를 트랙 세트 (트럭)에 중첩 트럭의 컬렉션 다른 엔티티 트랙 세트를 지원합니다.
  • trajr는 2 차원 동물의 궤적 통계 분석을 지원하는 도구를 제공합니다. 이것은 속도와 가속도 등의 다양한 특성을 계산 및 평가하기위한 알고리즘에 대한 쉬운 액세스를 제공 할뿐만 아니라, 진 직도 또는 비틀림의 여러 측정 값을 제공합니다.
  • trip은 동물 추적 용의 공간 데이터에 액세스하고 조작하기위한 기능을 제공하고 다른 형식 사이의 직접적인 강제합니다. 속도를 필터링하고 동물 추적 데이터에서 시간을 보냈다 맵을 만듭니다. adehabitatLT의 trip 과 ltraj 사이 및 spatstat의 trip과 psp 및 ppp 사이의 변환 강제 메소드가 있습니다. Trip 개체는 원시 데이터 프레임 또는 그룹화 된 데이터 프레임 및 sp, sf, amt, trackeR, mousetrap 및 기타 패키지 유형에서 만들 수 있습니다.
  • tripEstimation는아카이브 또는 위성 태그에서 동물의 움직임을 추정하기위한 데이터 처리 및 추정 기능을 제공합니다. 마르코프 체인 몬테카를로 시뮬레이션에서 시간 간격으로 이미지의 요약을 작성하기위한 헬퍼 함수가 포함되어 있습니다.
  • VTrack는 VEMCO 음향 송신기와 수신기에 의해 수집 된 동물의 위치와 움직임 데이터의 동화, 분석, 통합을 촉진하도록 설계되어 있습니다. 데이터베이스 및 지리 정보 기능 이외에 VTrack의 주요 기능은 음향 탐지 및 센서 데이터로부터 생태 학적으로 관련 이벤트의 인증과 식별합니다. 이 절차는 음향 감지 데이터베이스가 현격하게 압축 된 음향 감지 데이터의 합성이 크게 향상됩니다.
  • wildlifeDI가 제공하는 동적 상호 작용은 2 마리 (또는 그 이상) 동물의 움직임의 공간적 시간적 관계를 말합니다. 이 패키지는 야생 동물의 원격 측정 데이터와의 동적 상호 작용을 정량화하는 데 사용되는 일련의 인덱스를 계산하기위한 도구를 제공합니다. 사용되는 각 방법에 대한 자세한 내용은 내부 레퍼런스를 참조하십시오. 패키지 (버전 0.3 이상)에는 대규모 추적 데이터 세트의 연락처 분석을 자동화하기위한 새로운 도구도 포함되어 있습니다. 이 패키지는 adehabitat 패키지로 개발 된 클래스와 메소드에 크게 의존하고 있습니다.

 

[시각화]

• rasterVis 패키지는 RasterStack 또는 RasterBrick 객체의 z 슬롯을 이용하여 다양한 방법이 포함되어 있습니다. 그 webpage는 hovmoller 플롯과 수평선 그래프에서 밀도 히스토그램 플롯하기 위해 몇 가지 예제가 포함되어 있습니다.

• plotKML 패키지는 특히 Google Earth에서 외부 뷰어에서 볼 수있는 KML 파일로 시/공간 데이터를 변환하는 메소드가 준비되어 있습니다. 그것은 많은 gallery를 가지고 있습니다.

• googleVis 패키지는 Google Chart Tools 에서 R 데이터 (테이블)을 표시하기위한 인터페이스를 제공합니다.

• spacetime 패키지는 시/공간 데이터의 사용을 나타내는 vignette 을 가지고 있습니다.

• splancs 패키지는 시/공간의 점 패턴을 표시하는 ( rgl 를 사용하여) 애니메이션과 3D 대화형 플롯을 제공합니다.

• mvtsplot 패키지는 Peng (2008, Journal of Statistical Software) 이 발행하는 시공간 데이터, 위의 예에서 다변량 시계열 플롯을 제공합니다.

 

[데이터 세트]

• 피팅 선형 패널 모형의 테이블 데이터 plm 패키지에서 발견됩니다.

• cshapes 패키지는 시간이 지남에 따라 변화하는 국가의 경계와 데이터베이스가 포함되어 있습니다.

• gstat 패키지는 고전적인 아이리쉬 풍의 데이터가 포함되어 있습니다.

• spacetime 패키지는 독일의 농촌 PM10 공기질 측정 값이 포함되어 있습니다.

• Cressie과 Wikle (2011)의 저서에서와 같이 시공간 데이터의 통계의 일부는 spacetime 패키지에서 데모 (CressieWikle)에서 재현 할 수 있습니다.

 

[데이터 검색]

• 데이터를 검색하기위한 패키지는 다음과 같습니다.

• openair 패키지는 영국 대기 데이터를 다운로드할 뿐만 아니라 대기 오염 데이터를 분석, 해석, 이해하기위한 도구입니다.

• ncdf4과 RNetCDF 패키지는 NetCDF 파일을 읽고 쓸 수 있습니다.

  • pbdNCDF4 패키지는 집단 읽어 병렬 및 ncdf4 하는 쓰기 기능이 추가됩니다.

• M3 패키지는 Models3 형식의 파일에서 대기질 모델 출력을 읽고 조작하는 기능이 포함되어 있습니다. 이러한 포맷은 커뮤니티 멀티 스케일 에어 Quaility (CMAQ) 모델에서 사용됩니다.

• rmatio 패키지는 R에서 Matlab의 MAT 파일을 읽고 쓸 수있는 패키지입니다.

 

 참고 문헌

[논문]

• 없음

[보고서]

• 없음

[URL]

• 없음

 

 문의사항

[기상학/프로그래밍 언어]

• sangho.lee.1990@gmail.com

[해양학/천문학/빅데이터]

• saimang0804@gmail.com