CRAN Task View: Handling and Analyzing Spatio-Temporal Dataの英語での説明文をGoogle翻訳を使用させていただき機械的に翻訳したものを掲載した。

Maintainer: Edzer Pebesma
Contact: edzer.pebesma at uni-muenster.de
Version: 2016-12-23

このタスクビューには、時空間データの分析に有用であるRパッケージを提示することを目的としている。

何かが不正確または不足している場合は、maintainerに知らせてください。

以下の人々は、このタスクビューに貢献:Roger Bivand、Achim Zeileis、Michael Cumner、Ping Yang。

一つは、すべてのデータは、時空間的であると主張することもできますが、時間のどこかに、いくつかの点で注意しておく必要がありますように、研究の目的とは無関係に、多くの場合、観測の空間的な位置や時刻が登録されていない。ここでは、観察位置と時間の両方が登録され、データの分析に関連しているケースに対処する。SpatialTimeSeriesは、タスク・ビューには、個々に、空間的、および時間的なデータ処理や分析に光を当てる。

データの表現

  • 長いテーブルの場合:いくつかの場合において、列として位置または領域および時間に対する識別子または、経度、緯度と同時に三つの列をもつ時空間データは、テーブル(データフレームオブジェクト)に保持することができる。例えば、線形パネルモデルのパッケージplmのデータセットは、これらのユニットは、多くの場合、インデックスによって空間的な地域(国、州)を参照して観察ユニットのために観測を繰り返してきた。このインデックス(名前、又は数字)が、対応する領域の空間座標(ポリゴン)に一致させることができ、この例はPebesma (2012, Journal of Statistical Software)で与えられる。これらのデータセットは、通常、複数の属性が含まれているように、各レコードは観測ユニット、観測時間、およびすべての属性のインデックスを含む長いテーブル形式が選択された二次元のテーブルにデータを保持する。
  • タイム・ワイド・テーブルの場合:単一の属性を考慮すると、別のレイアウトは、各観測部は、レコードと各列の観測時間を構成する時間幅のテーブルのものである。googleVisでは、(リンクを参照してください)gapminderと同様の方法でこのようなデータを分析することができます。
  • スペース全体のテーブルの場合:スペース全体のテーブルのacampleパッケージgstatは、データ(風)によって得られたアイルランドの風のデータセットです。これは、異なる列、一箇所(気象ステーション)を表す各列として時系列を有している。パッケージspacetimeにおけるstConstruct機能は、長い時間全体またはスペースワイド・テーブル内のデータを受け入れます。
  • 汎用クラス:Rにおける時空間データのための正式なクラスが、フルの時空間グリッド(すべての観測ユニットは、各観測時間の観測が含まれています)、スパースな時空間グリッド(定期的な、しかし不完全なグリッド)、不規則な時空間データ(各観測ユニットは、独自の時に観察される)のためのS4クラスを提供するspacetimeパッケージによって提供され、軌道データを限定的にサポートしている。spacetimeクラスは空間的および時間的なコンポーネント用のスロットとしてのspxtsのオブジェクトを持っており、すべての空間の正規のspのクラス(点、線、ポリゴン、グリッド)、および不規則な時系列に対処し、両方のパッケージから強力なメソッド(選択、集約、プロット強制)を拡張することができます。
  • 専用のクラス:専用クラスのために提供されています。
    • 地理統計データ:パッケージSpatioTemporalは、ビネットで説明した時空間モデルのフィッティングと予測する特定のクラスを目的に、空間、時間、スペース、時間的に変化することができる観察と共変量を指して保持しているのS3クラスSTdataを提供しています。
    • グリッド/ラスターデータ:パッケージrasterは、ラスタ(と呼ばれるレンガ、またはスタック)の集合を扱い、集合は時系列(レンガやスタック上の利用SETZ)を反映しているのかもしれない。
    • 格子データ:パッケージsurveillanceは、(POSIXctなどの時間がないオブジェクト)定期的な時系列を定義するためにSpatialPolygonsDataFrameエリア用のスロット、および数値のスロットを保持するクラスstsを提供しています。
    • ポイント・パターン:パッケージstppResidは(ウィンドウを含む)時空間点パターン用(長方形)の時空間ウィンドウ、およびクラスSTPPを定義し、時空間直方体のクラスstwinが用意されています。パッケージspatstatは空間的および時間的座標扱うクラスPPXを提供しています。点パターンクラスのどれもが、支持空間的または明示的な時間参照系を言及していない。
    • 軌道データ:パッケージadehabitatLTは軌道のクラスltrajを提供し、それらを分析するための方法;パッケージmovetripの両方は、軌道のためのベースクラスをspに拡張します。

分析データ

  • 地理統計データ
    • gstatは、時空間モデルの限定された範囲のフィッティングモデルと瞬間のバリオグラム推定の方法、クリギングを提供しています。
    • RandomFieldsは、条件付きのシミュレーション、および共分散関数と時空間共分散モデルの非常に広い範囲のフィッティング最大尤度関数、クリギングを提供する。
    • spTimerパッケージは、ベイズガウス過程(GP)モデル、ベイジアン自己回帰(AR)モデル、ARモデル基づいたベイジアンガウス予測プロセス(GPP)を用いて大量の時空間データ、空間的予測および時間的予測をフィットすることができる。
    • パッケージSpatioTemporalは、そのビネットに詳細に記載された時空間モデルの特定のクラスをフィットし予測する。
    • spBayesはスペースが連続と見られているが、時間が離散であると解釈されている設定のためのフィッティングベイズダイナミックな時空間回帰モデルのための機能が用意されています。
    • Stemは、EMアルゴリズム、時空間のパラメトリックブートストラップ、空間マッピングを使用してパラメータの標準誤差の推定を用いる時空間モデルのパラメータの推定を提供します。
    • spateはスペクトルSPDEアプローチを使用して大規模なデータの時空間モデリングを提供します。
    • pastecsは規制、分解時空間系列の分析のためのパッケージである。
    • STMedianPolishはn次元配列内のデータを分解し、中央値ポリッシュ技術を使用して、時空間データを解析します。
    • R-Forgeのパッケージspcopulaは、空間コピュラと時空パッケージの形式で提供時空間データを介して分析するためのフレームワークを提供します。さらに、さまざまな多変量再現期間を計算するためのサポートが実装されています。
    • solaRは、太陽放射や太陽光発電システムの性能を計算するためのパッケージです。
    • nlmelme4は線形混合モデルに合わせて機能を含んでおり、空間および/または時間の影響をモデル化する機能を持っています。
  • ポイント・パターン
    • splancsは、空間と空間 – 時間点パターン分析(khat、kernel3d、visualizing)するための方法を提供する。
    • lgcpはログガウスコックスプロセスを使用して点のパターンの空間的および空間 – 時間的モデリングのためのパッケージである。
    • stppResidは、時空点・プロセス・モデル上の残留分析を実行する。
    • stamは、現在、主にカーネル密度推定を提供し、探索的時空間的解析と推論された時空間モデリングなど、時空間的解析とモデリングを行うために様々な方法でターゲットに進化したパッケージです。
    • ptprocは(オフCRAN)時空間(「多次元」)ポイント処理するメソッドおよびクラスが用意されています。
  • 格子データ
    • surveillanceは、時間と時空間モデリングと流行現象の監視を提供します。
    • plmは、線形パネルの機種に適合する。
    • splmは、推定と空間パネルデータのための計量経済モデルの診断テストが用意されています。
    • sphetは分散不均一な技術革新と空間のモデルを適合する。
    • nlmelme4は線形混合モデルに合わせて機能を含んでおり、空間および/または時間の影響をモデル化する機能を持っています。
    • rsatscanは無料(ただし、非オープンソース)プログラムSaTScanへのRインターフェースを提供します。
    • CARBayesST は、マルコフ連鎖モンテカルロ(McMC)シミュレーションを用いたベイジアン設定の推論を用いて、空間単位データのための時空間の一般化線形混合モデルのクラスを実装します。
  • 移動する物体、軌跡
    • adehabitatLTは偏ったランダムウォークシミュレーションと行動圏の推定を含む動物の動きの分析のためのツールのコレクションを提供します。
    • tripは、動物の追跡のための空間データへのアクセスと操作を行うための関数が用意されています。スピードのためのフィルタと作成時間は、動物のトラックデータからプロットを過ごした。
    • tripEstimationはメトロポリスサンプラーおよびアーカイブタグと衛星の修正から、動物の動きを推定するための支援機能を提供します。さらに、アーカイブや衛星タグから動物の動き推定のためのデータ処理や推定機能を提供します。ヘルパー機能は、ポイントデータのMCMCシミュレーションからの時間間隔でビニングされた画像の要約を作成するために含まれる。
    • diveMoveはユーティリティ、表現する視覚化、フィルタ、分析、および時間の深さのレコーダー(TDR)データを集計するを提供します。位置データを処理するための補助機能もまた提供される。
    • argosfilterはアルゴスから得た動物衛星追跡データをフィルタ処理するための機能を提供します。これは、特にアルゴス位置は主に低品質のものである海洋動物のテレメトリー試験のために示されている。
    • GeoLight は、時間の経過とともに、光強度測定値に基づいて、全地球測位のための基本的な機能を提供します。 位置合わせ処理は、日イベントの決定、居住や運動期間の差別、期間固有のデータのキャリブレーション、位置の計算が含まれています。
    • crawl:R関数の(C)orrelated(RA)ndom(W)alk(L)ibraryは、時間インデックス化共変量でランダムウォーク(CTCRW)モデルの相関の連続時間をフィットするために設計されました。モデルは、連続時間確率的移動処理の状態空間のバージョンにカルマンフィルタを用いてフィットされる。
    • moveは、動物の動きデータを解析するためのパッケージであり;それはmovebankだけでなく、視覚化するツールに格納されている移動データにアクセスし、統計的に、動物の動きのデータを分析するための機能が含まれています。
    • animalTrackは高周波2次元(2D)又は3次元(3D)運動データのための動物のトラック再構成を提供する。2Dおよび3Dの動物の追跡データは、既知の位置に基づく補正と同様に、動物の位置および姿勢の3D可視化と時間的/空間を介してトラックを再構成するために使用することができる。
    • BBMM(ブラウンブリッジ動きモデル)パッケージは、比較的短い時間間隔で得られる離散的な位置データを用いて移動経路の経験的推定値を提供する。これは観察期間中に地区にある確率は、場所の開始と終了を条件としている動きの連続時間確率論的モデルである。BBMMは、全地球測位システム(GPS)又は超短波(VHF)装置により得られた動物の位置データに典型的に嵌合されている。
    • 行動の変化点分析(BCPA)bcpaパッケージは、不規則にサンプリングされた動物の移動データに適用される特別に開発された時系列の基礎となるパラメータに隠されたシフトを同定する方法である。それが基づいているオリジナルの論文は、次のとおりです。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.
    • smamパッケージには、埋め込まれたブラウン運動、測定誤差とブラウン運動と移動休憩のプロセスを含む動物の動きのモデルを提供しています。
    • BayesianAnimalTrackerパッケージには、正確な動物のトラックのGPS観測とDead-Reckonedパスを組み合わせ、または同様に、Dead-Reckonedパスを修正するためにGPS観測を使用する、ベイズmeldingアプローチを提供します。それを考慮にGPS観測における測定誤差を取得し、補正されたパスについての不確実性のステートメントを提供することができる。主計算はBMAnimalTrack機能によって行うことができる。
    • TrackReconstructionパッケージは、磁力計、加速度計、深さおよび任意の速度データから、動物のトラックを再構成する。野生生物のコンピュータデイリーダイアリータグから設計、主に使用してデータが北部のオットセイ上に展開。
    • wildlifeDIパッケージには、野生動物のテレメトリデータとの動的相互作用を定量化するために使用される指標のスイートを計算するためのツールを提供します。動的相互作用は、2つ(またはそれ以上)の動物の動きで時空間的団体を指します。
    • mkdeパッケージは、2または3次元空間内の動物の利用ディストリビューション用の運動ベースのカーネル密度推定(MKDEs)を計算し、可視化するための機能を提供します。
    • fishmoveパッケージには、関数は、重回帰とプロット急尖魚の分散カーネルに基づいて、魚の動きパラメータを予測するために用意されています。(Radinger and Wolter, 2013: Patterns and predictors of fish dispersal in rivers. Fish and Fisheriesを参照してください。)
    • ctmcmove はXYT形式で移動データを取得し、連続時間マルコフ連鎖(CTMC)フレームワーク内のラスタ共変量とそれをペアリングを容易にします。 ハンクスらに記載されているように(2015)、これはポアソンGLMの枠組みの中で可能なフィッティングモデルと共変量(または共変量勾配)に応じて、移動の柔軟なモデリングを可能にします。
    • ctmm は、識別、フィッティング、および動物の追跡データに連続スペース、連続時間確率的移動モデルを適用するための機能を提供します。
    • moveHMM パッケージには、隠れマルコフモデルを用いた動物移動のモデリングを提供します。 トラッキングデータの前処理、HMMを移動データにフィッティング、データと当てはめモデルの可視化。
    • パッケージtrackeR の目的は、GPS対応の追跡装置からランニングやサイクリングデータを処理するためのインフラストラクチャを提供することです。 抽出およびトレーニングや競合の属性の適切な操作の後、データがクラスtrackeRdata (S3 class)の単位を意識した、およびセッションベースのデータオブジェクトに配置されます。 得られたデータオブジェクトの情報は、その後、対応する柔軟で拡張可能な方法で、可視化、要約分析することができます。
    • VTrack は、音響送信機と受信機のVEMCOスイートによって収集された動物の位置と運動データの識別、分析および合成を促進するように設計されています。 同様に、データベースと地理情報機能としてVTrack の主な特徴は、音響検出およびセンサデータからの生態学的に関連するイベントの制限および識別です。 この手順は、音響検出データの合成を非常に増強し、桁によって音響検出データベースを凝縮します。
    • SimilarityMeasures パッケージは、4つの異なる類似度を計算します。 類似性測定には、LCSS(Longest Common Subsequence)、フレシェ距離、編集距離、DTW(Dynamic Time Warping)が含まれます。 これらの類似性指標の各々は、両方とも行列形式の2つのn次元軌道から計算することができます。
    • Electronic Tagging Geolocation Packages Repositoryサイトは、追跡データから位置誤差、運動モデルのパラメータ、最も可能性の高い位置を推定する統計モデル(およびRパッケージ)のコレクションを提供します。
    • bsamはアルゴス衛星追跡データにベイジアン状態空間モデルに適合します。現在、提供モデルはDCRW(ロケーション・フィルタリング用)、DCRWS(位置フィルタリングおよび行動状態推定のための)、およびDCRWS(複数の動物間での位置フィルタリングおよび行動状態推定のための階層モデル)です。
    • argosTrack(オフCRAN)パッケージには、アルゴスデータにフィッティング運動モデルを可能にする。

可視化

  • rasterVisはRasterStackまたはRasterBrickオブジェクトのzスロットを利用して様々な方法が含まれています。そのwebpageはhovmollerプロットと水平線グラフから、密度、ヒストグラムプロットするため、いくつかの例が含まれています。
  • パッケージplotKMLは特に、Google Earthで、外部のビューアで表示できるKMLファイルへと時空間データを変換するためのメソッドが用意されています。それはあまりにもgalleryを持っています。
  • パッケージgoogleVisGoogle Chart ToolsでのRデータ(テーブル)を表示するためのインターフェイスを提供します。spacetime は、時空間データの使用を示すvignette を持っています。
  • パッケージstppsplancsは、時空間の点パターンを表示するための(rglを使用して)アニメーションや3Dインタラクティブプロットを提供する。
  • mvtsplotPeng (2008, Journal of Statistical Software)が発行する時空間データ、上の例で、多変量時系列プロットを提供しています。

データセット

  • フィッティング線形パネルモデルのテーブルデータのplmに見出される。
  • パッケージcshapesは、時間の経過とともに変化する国の境界とデータベースが含まれています。
  • gstatは、古典的なアイリッシュ風のデータが含まれています。
  • spacetimeはドイツ上の農村PM10空気質の測定値が含まれています。
  • CressieとWikle(2011)の著書「時空間データの統計」の一部はspacetimeでデモ(CressieWikle)で再現できる。

データの取得

データを取得するためのパッケージは、次のとおりです。

  • パッケージopenairは、英国大気データをダウンロードするだけでなく、大気汚染データを分析、解釈、理解するためのツールです。
  • ncdf4RNetCDFは、netcdfファイルを読み書き可能にします。pbdNCDF4集団読みパラレルおよびncdf4する書き込み機能が追加されます。
  • M3はModels3形式のファイルから大気質モデル出力を読み込み、操作するための関数が含まれています。このフォーマットは、コミュニティマルチスケールエアQuaility(CMAQ)モデルで使用されます。
  • rmatioはRからMatlabのMATファイルを読み書きするためのパッケージです。
R言語 CRAN Task View:時空間データの処理と分析

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