Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est très apprécié pour son approche complète et accessible de l'analyse géospatiale à l'aide de R. Il couvre un large éventail de sujets, adaptés à différents niveaux de compétence, et propose une version papier et une version en ligne. Les utilisateurs apprécient son contenu bien structuré et ses exemples pratiques.
Avantages:Le livre fournit des explications claires sur l'analyse géospatiale en R, couvre un large éventail de sujets pertinents et convient aux débutants comme aux utilisateurs avancés. Le chapitre sur la cartographie et les exemples interactifs sont particulièrement mis en valeur. En outre, la version en ligne est disponible gratuitement, ce qui la rend accessible à un public plus large.
Inconvénients:Certains utilisateurs notent que la version en ligne est plus à jour que la version papier. Quelques lecteurs ont indiqué qu'ils n'avaient pas réussi à dépasser les sections initiales et qu'ils avaient besoin d'une deuxième édition qui s'appuierait sur le contenu actuel.
(basé sur 3 avis de lecteurs)
Titre original :
Geocomputation with R
Contenu du livre :
Geocomputation with R s'adresse aux personnes qui souhaitent analyser, visualiser et modéliser des données géographiques à l'aide d'un logiciel libre. Il est basé sur R, un langage de programmation statistique qui possède de puissantes capacités de traitement de données, de visualisation et de géospatialisation. Ce livre vous permet d'acquérir les connaissances et les compétences nécessaires pour aborder un large éventail de questions liées aux données géographiques, y compris celles qui ont des implications scientifiques, sociétales et environnementales. Ce livre intéressera des personnes de tous horizons, en particulier les utilisateurs de systèmes d'information géographique (SIG) désireux d'appliquer leurs connaissances spécifiques à un puissant langage open source pour la science des données, et les utilisateurs de R désireux d'étendre leurs compétences au traitement des données spatiales.
Le livre est divisé en trois parties : (I) Fondements, visant à vous familiariser avec les données géographiques dans R, (II) Extensions, qui couvre les techniques avancées, et (III) Applications aux problèmes du monde réel. Les chapitres couvrent des sujets de plus en plus avancés, les premiers chapitres fournissant des bases solides sur lesquelles s'appuient les chapitres suivants. La partie I décrit la nature des ensembles de données spatiales dans R et les méthodes pour les manipuler. Elle couvre également l'importation/exportation de données géographiques et la transformation des systèmes de référence de coordonnées. La partie II présente des méthodes qui s'appuient sur ces fondations. Elle couvre la réalisation de cartes avancées (y compris la cartographie web), les passerelles vers les SIG, le partage de code reproductible et la manière de procéder à la validation croisée en présence d'autocorrélation spatiale. La troisième partie applique les connaissances acquises à des problèmes concrets, notamment la représentation et la modélisation de systèmes de transport, la recherche d'emplacements optimaux pour des magasins ou des services, et la modélisation écologique. Les exercices proposés à la fin de chaque chapitre vous permettent d'acquérir les compétences nécessaires pour résoudre toute une série de problèmes géospatiaux. Les solutions de chaque chapitre et des documents supplémentaires fournissant des exemples détaillés sont disponibles à l'adresse https : //geocompr. github. io/geocompkg/articles/.
Robin Lovelace est chercheur universitaire à l'université de Leeds, où il enseigne depuis de nombreuses années l'utilisation de R pour la recherche géographique, en particulier dans le domaine des systèmes de transport. Jakub Nowosad est professeur assistant au département de géoinformation de l'université Adam Mickiewicz de Poznan, où il se concentre sur l'analyse de grands ensembles de données pour comprendre les processus environnementaux. Jannes Muenchow est chercheur postdoctoral au département des sciences géographiques de l'université d'Iéna, où il développe et enseigne une série de méthodes géographiques, en mettant l'accent sur la modélisation écologique, la géoinformatique statistique et la cartographie prédictive. Tous les trois sont des développeurs actifs et travaillent sur un certain nombre de paquets R, y compris stplanr, sabre, et RQGIS.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780367670573 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2020 |
| Nombre de pages : | 354 |
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