R言語 CRAN Task View：空間データの分析

CRAN Task View: Analysis of Spatial 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ました。

Maintainer:	Roger Bivand
Contact:	Roger.Bivand at nhh.no
Version:	2020-11-16
URL:	https://CRAN.R-project.org/view=Spatial

ベースRには、空間データの読み取り、可視化、および分析に使用できる多くの機能が含まれています。このビューの焦点は、「地理的」な空間データです。ここでは、地理的な位置で観測値を特定でき、場所を慎重に記録すると、これらの位置に関する追加情報を取得できます。ベースR関数は、寄付されたパッケージによって補完されます。その一部はCRAN上にあり、その他はまだ開発中です。1つのアクティブな場所はR-Forgeで、project treeに「Spatial Data and Statistics」プロジェクトをリストしています。R空間パッケージに関する情報は、視覚化ギャラリーを含むR-Forge rspatialプロジェクトwebsiteに2016年まで掲載されました。

パッケージの開発とメンテナンスのための別の場所はGithubです。sfやstarsを含むいくつかの主要なパッケージは、r-spatialの下にグループ分けされており、rspatialの下にrasterを含まれています。spのメンテナンスはここで続けています：sp。

寄贈されたパッケージは、2つの広い領域、すなわち空間データをRの内外へ移動させ、R内の空間データを分析するという2つの領域に対応しています。

R-SIG-Geoのメーリングリストは、データへのアクセスとそれを分析するための助けを借りて質問することから始めるのに適しています。メーリングリストは、関連するコースに関する情報を検索するのに適しています。コースの詳細については、this blogの「イベント」タブを参照してください。

寄付されたチュートリアルや紹介がたくさんあります。最近のものは、Robin LovelaceとJames CheshireによるIntroduction to visualising spatial data in R（Rの空間データを視覚化するための入門）です。

このビューのパッケージは、大まかに次のトピックで構成されます。一部のパッケージがリストにないと思われる場合は、task view repositoryをフォークし、ctv / Spatial.ctvファイルのctv形式でプルリクエストを提供してください。

空間データとメタデータのクラス

空間データをインポートおよび使用するパッケージの多くには、データを格納するためのオブジェクトと関数を可視化するためのオブジェクトが含まれているため、空間データの共有クラスおよびプロット関数を構築するための取り組みが進められています。

Rにおける地理メタデータのより良い取り扱いをサポートするための相補的イニシアチブが進行中です。

空間データ – 一般

spは、空間データを扱うためのクラスとメソッドを提供し、R News の注記で説明しています。
sfは、CRAN上の新しいパッケージであり、ここでは積極的に開発されています：sf、OGC Simple Feature標準に準拠したRのシンプルな機能を提供します。パッケージの開発は、R Consortium によってサポートされています。これは、ベクトルデータのためのシンプルな機能アクセスを提供しており、現代の実装であり、sp の一部の標準化です。それはR Journalの記事に書かれています。
starsは、積極的にここで開発されています：stars、そしてR Consortiumによって支持されています。それは、高密度アレイの形で時空間データを提供します。
stplanrは、Rでルーティング分析をするために使用することができ、spとigraphで定義されたオブジェクトに基づいて、「SpatialLinesNetwork 」クラスを提供します。別のネットワークパッケージがshp2graphです。
spacetimeは、時空間データのためのspで定義された共有クラス（Spatio-Temporal Data in Rを参照してください）を拡張します。
rcosmoは、球形およびHEALPixデータへの簡単なアクセスを提供します。 HEALPixタイプのデータの標準データフレームを拡張します。
inlmiscは、Grid2Polygonsから続き、他の多くの可能性の中でも、SpatialGridDataFrameクラスのSpatialオブジェクトをSpatialPolygonsDataFrameに変換します。
maptoolsは、mapsデータベースとspクラスに加えて、PBSmappingとspatstat およびspクラス間の変換関数を提供します。

ラスタデータ

rasterは、ラージラスタへのアクセスを仮想化し、ラージオブジェクトの解析を可能にし、ラスタデータとベクタデータの両方に利用可能な分析ツールを拡張するためのsp 空間データクラスの主な拡張です。rasterVisと共に使用すると、視覚化と相互作用の強化も可能です。
starsは、空間および時間が配列次元である高密度配列の形で時空間データを提供する。例には、社会経済的または人口統計的データ、固定局で監視される環境変数、複数のスペクトル帯域を持つ衛星画像の時系列、空間シミュレーション、および気候モデルの結果が含まれます。

地理メタデータ

geometaは、ISOおよびOGCメタデータ標準（ISO 19115,19110,19119）に従って地理メタデータを書き、それをメタデータカタログに後で公開するためにXML（ISO 19139）としてエクスポートするためのクラスとメソッドを提供します。逆に、幾何学はISO 19139メタデータをRに読み込む方法を提供します。このパッケージはsf を拡張してGML（ISO 19136）のジオメトリ表現を提供します。geometa はgeometaで積極的に発展しています。
ncdf4は、自己記述NetXDF形式のメタデータ（CF規則）を扱うための読み書き機能を提供します。

空間データの読み書き

空間データの読み取りと書き込み – rgdal

マップは、ベクタベースまたはラスタベースのマップです。
rgdalは、GDAL (Geospatial Data Abstraction Library) でサポートされているラスタ形式とOGR でサポートされているベクトル形式へのバインディングを提供します。サポートされている形式でラスタファイルを書き込む関数が含まれています。GDAL / OGRでサポートされるフォーマットには、OGC標準データフォーマット（GeoJSONなど）と独自のフォーマット（ESRIシェイプファイルなど）の両方が含まれます。
このパッケージは、ベクターオブジェクト用のPROJ.4投影サポートも提供します（this siteでは、検索可能なPROJ.4投影の表現を提供しています）。
spオブジェクトの類似性および類似性の変換は、vec2dtransfの関数を使用して行うことができます。
rgdalのWindowsおよびMac OSX CRANバイナリには、可能なデータソースドライバのサブセットが含まれています。必要なドライバがある場合は、他の変換ユーティリティを使用するか、GDALのバージョンに対してソースからインストールしてください。

空間データの読み書き – データ形式

他のパッケージでは、オープンスタンダードフォーマットや独自のフォーマットを扱う空間データの読み書き機能を提供しています。

OGC標準データ形式

Well-Known Text（WKT）/ Well-Known Binary（WKB）：
- これらの標準は、OGC Simple Feature仕様の一部です。
- 両方のWKT / WKBフォーマットは、RのOGCシンプルフィーチャー仕様全体を実装するsfパッケージでサポートされています。
- sfとは別に、rgeosは、よく知られたテキスト（WKT）ジオメトリの読み書き機能を提供します。
- wkbは、よく知られているバイナリ（WKB）ジオメトリを読み書きするための関数が用意されています。
GeoJSON：
- rOpenSciのblog entryは、GeoJSONとWKTデータを読み込むためのGeoJSONを中心としたアプローチを説明しています。
- GeoJSONはrgdal、WKTはrgeosを使用して読み書きできます。
- エントリには、geojson、geojsonio、geoaxeおよびlawnがリストされます。
地理的マークアップ言語（GML）：
- GMLフォーマットは、rgdalで読み書きできます。
- 追加のGMLネイティブリーダーおよびライターは、GMLデータおよびメタデータ要素（GML 3.2.1および3.3）を使用した地理メタデータの拡張、およびows4RのOGC Webサービスのインタフェースのためにsf クラスへのバインディングを持つgeometaモデルによって提供されます。
NetCDFファイル：
- ncdf4またはRNetCDFを使用できます。

独自のデータ形式

ESRIフォーマット：
- maps（mapdataおよびmapprojを使用）は、Sと同じ種類の地理データベースへのアクセスを提供します。
  - maptoolsとshapefilesは、ESRI ArcGIS / ArcViewシェープファイルを読み書きします。
その他：
- maptoolsは、WinBUGS、Mondrian、Stataのtmapコマンドで読み込むマップポリゴンファイルを作成するヘルパー関数を提供します。
- gmtは、GMTマップ作成ソフトウェアとRとの簡単なインターフェースを提供します。

空間データの読み書き – GISソフトウェアコネクタ

PostGIS：
- rpostgisは、RPostgreSQLにRを「PostGIS」対応のデータベースとインターフェースするための追加機能と、一般的な「PostgreSQL」クエリーに対する便利なラッパーを提供します。
- それはR Journalの記事に書かれています。
- postGIStoolsは、PostgreSQLからRデータフレーム（空間データフレームを含む）のPostgreSQLへのインポートを単純化するだけでなく、ジオメトリと「hstore」データ型を「PostgreSQL」から標準Rオブジェクトに変換する関数も提供します。
- sfは、GDALを通して、読み書きの両方のために、PostgisへのRインタフェースを提供します。
GRASS：
- 主要なオープンソースGISであるGRASSのバージョン7. *との統合は、CRANパッケージrgrass7でrgdalを使用してデータを交換して提供されます。GRASS 6. *では、spgrass6を使用してください。
SAGA：
- RSAGAは、SAGAコマンド用の同様のシェルベースのラッパーです。
Quantum GIS（QGIS）：
- QGIS2は、RQGISでサポートされていました。QGIS3は、RとQGISの間のインターフェースを確立するRQGIS3によってサポートされています。つまり、ユーザーはRコンソールからQGIS機能にアクセスできます。QGIS Python APIを使用してこれを実現します。
ArcGIS：
- RPyGeoは、ArcGIS GeoProcessorへのPythonアクセス用のラッパーです

空間Webサービスへのインタフェース

いくつかのRパッケージは、空間データ管理をサポートするWebサービスおよびWebツールへのインタフェースを提供することに重点を置いていました。ここでは、最初の暫定的な（非網羅的な）リストが続きます。

ows4Rは、OGC標準WebサービスへのRインターフェースを提供する予定の新しいパッケージです。ows4Rの開発中であり、現在ベクトル・データ・アクセス、sfパッケージへのバインディング、地理的メタデータの発見と管理（トランザクションを含む）のためのカタログ・サービス（CSW）のためのWeb Feature Service（WFS）へのインタフェースをサポートしています。geometaにバインドします。
geosapiは、GeoServer REST APIのRクライアントです。これは、空間データを提供するために広く使用されているオープンソースの実装です。
geonapiは、地理メタデータを管理するためのオープンソースカタログであるGeoNetworkレガシーAPIへのインタフェースを提供します。

特定の地理空間データソース

rnaturalearthは、Natural Earthマップデータとのやり取りを容易にします。これには、文化的（国境、空港、道路、鉄道など）および物理的（海岸線、湖、氷河地域など）のデータセットを含む、豊富な自然地球ベクトルおよびラスターデータをダウンロードする機能が含まれています。
現代の国境はrworldmapによって2つの決議で提供され、国名やコードで参照される表データを結合してマップする機能もあります。Chloroplethとバブルマップがサポートされており、ユーザーが提供するマップで作業するための一般的な機能があります（A New R package for Mapping Global Dataを参照）。より高い解像度の国境は、リンクされたrworldxtraから入手できます。歴史的な国境（1946〜2012年）は、cshapes から得ることができます。
marmapは、Rの海底および地形データをダウンロード、プロット、および操作するために設計されています。NOAAがホストするETOPO1地形および地形データベースを照会し、アスキー形式の単純な緯度経度深度データを使用し、Rで利用可能なプロットツールを使用して、出版品質の海底地形図を作成することができます（PLOS 論文を参照）。
maptoolsは、GSHHS海岸線データベースへのインタフェースを提供します。
UScensus2000パッケージスイート（UScensus2000cdp、UScensus2000tract）は、2000年米国国勢調査のデータをより使いやすくします。
cancensusは、すべてのデータを空間データとして取得するオプションを使用して、カナダ統計局の統計データへのアクセスを提供します。
重要なデータセット、Guerryの “Moral Statistics of France”は、多変量解析と空間解析の統合に貢献するように設計されたデータとマップと例を提供するGuerryで利用可能になりました。
rgbifは、GBIF（Global Biodiversity Information Facility）の発生データにアクセスするために使用されます。
geonamesは、www.geonames.orgサービスへのインターフェイスです。
OpenStreetMapは、オープンストリートマップラスタ画像にアクセスし、osmarは、異なるソースからのOpenStreetMapデータにアクセスするためのインフラストラクチャを提供し、共通のR方式でデータを処理し、既存のRパッケージによって提供される利用可能なインフラストラクチャにデータを変換します。
tidycensusは、インポート時にデータを空間的にバインドするためのオプションを含む、整形式の米国国勢調査局のデータへのアクセスを提供します。
tigrisは、米国の国勢調査局TIGERによって提供された地図作成境界、道路、水などの地図作成要素へのアクセスを提供します。

空間データの処理

空間データ処理専用の多くのパッケージがspクラスを使用して記述されています。

データ処理 – 一般

rgdalとmaptools 、rgeosは、GEOS を使用するsp オブジェクトのトポロジ関数へのインタフェースを提供します。
rasterは、Rに加えてGISを使用することなく、空間データを多用する多くのGISメソッドが導入されています。
gdalUtilsは、Geospatial Data Abstraction Library（GDAL）ユーティリティのラッパーを提供します。
gdistanceは、地理的グリッド上の距離とルートを計算する関数を提供します。
- geosphereは、地理的座標における空間データ上で実行される距離および面積の計算を可能にする。
- cshapesは、距離行列を計算する関数が用意されています（Mapping and Measuring Country Shapesを参照）。
spsurveyは、さまざまなサンプリング機能を提供します。
tripは、spクラスを拡張し、動物追跡のための空間データにアクセスし操作することを可能にします。
spcosaは、狭い地理的地層からの空間カバレッジサンプリングとランダムサンプリングを提供します。
magclassは、対応する機能と方法（変換、基本的な計算、基本的なデータ操作）とともに、空間時間データとの相互運用性を高めるためのデータクラスを提供します。このクラスは、空間的、時間的および他の次元を区別して、そのためのツールの開発および相互運用性を促進する。追加機能としては、名前ベースのデータのアドレス指定や内部整合性チェック（計算における正しいデータ順序の確認など）があります。
taRifxは、ユーティリティ関数と便利関数、そして興味深い空間関数の集合です。
geoaxeは、ユーザーが「地理空間」オブジェクトを分割して分割することができます。
lawnは、「geospatial 」解析のための「Turfjs」のクライアントです。
rcosmoは、球形データの幾何学的変換、計算、統計分析のためのさまざまなツールを提供します。
arealは、面積重み付き補間としても知られる、重なり合うが一致しない多角形を補間するために使用され得る。
qualmapは、定性的GISデータをデジタル化するために使用することができます。

データ処理 – ラスタイメージデータ

JSS paperを添付したlandsatは、リモートセンシングデータ用の修正ツールの探索と開発のためのツールが用意されています。

データクリーニング

cleangeoは、空間オブジェクトを検査し、トポロジエラーおよびジオメトリの有効性の問題の処理および報告を容易にするために使用することができます。空間データ処理を実行する際に問題が発生する可能性を減らすために使用されます。
lwgeomは、トポロジエラーとジオメトリの有効性の問題の処理と報告を容易にするためにも使用できます。

空間データの可視化

基本的な視覚化パッケージ

sp、sf、raster、rasterVisは、ジェネリックプロット関数による基本的な視覚化方法を提供します。
RColorBrewerは、Rで提供されるcolorRampPalette関数を使用して変更または拡張できる非常に便利なカラーパレットを提供します。
viridisは、色覚異常やグレースケール印刷を考慮して設計されたカラーパレットも提供しています。
classIntは、テーマ別マップ作成のクラス間隔を選択するための関数を提供します。
rcosmoは、HEALPixデータをインタラクティブに視覚化するためのツールをいくつか提供します。特に、任意の球状ウィンドウにデータをプロットするために使用します。

テーママップ作成パッケージ

tmapは、グラフィックス構文の文法を任意に使用して、テーママッピングのための近代的な基盤を提供します。カスタムグリッドグラフィックスプラットフォームを備えているため、ggplot2で使用するジオメトリを強化する必要がありません。
quickmaprは、「sp」と「raster」オブジェクトを視覚化する簡単な方法を提供し、空間オブジェクトの基本的なズーム、パン、識別、ラベル付けを可能にし、データが地理座標にあることを必要としません。
cartographyは、比例記号、コレオグラフ、類型、流れまたは不連続性などの様々な地図描写表現を可能にします。
mapmiscは、Rで見栄えの良いマップを作成するための最小限の軽量ツールセットであり、マップ投影をサポートしています。
追加の処理およびマッピング機能はPBSmappingで利用できます。
- PBSmodellingは、モデリングをサポートします。
- さらに、GEOmapは、地質学者のニーズを満たすためのマッピング機能を提供し、geomapdataを使用します。

Webマッピングフレームワークに基づくパッケージ

mapview、leafletおよびleafletRは、通常はWebマッピングベースで空間オブジェクトを対話的に表示するためのメソッドを提供します。
Google Maps（TM）にアクセスするためのRgoogleMapsは、ユーザーが他のディスプレイの背後に地図の背景を配置したい場合に便利です。
plotKMLは、Google Earthの空間および時空間オブジェクトを視覚化するためのメソッドを提供するパッケージです。
ggmapは、Google MapsとOpenStreetMapで空間視覚化に使用できます。ggsnは、そのようなマップのNorth ArrowとScaleを提供します。
mapeditは、sfジオメトリを編集または作成するためのleaflet に基づいたRのshinyウィジェットを提供します。

カートグラフィックの作成

micromapは、ggplot2を使用してリンクされたマイクロマップを提供します。
recmapは、例えば母集団を反映した矩形サイズの長方形のカートグラムを提供します。
statebinsは、米国の州へのより単純なビニングアプローチを提供します。
cartogramは、ラバーシートの歪みアルゴリズム、連続していないエリアカートグラム、および重ならないサークルカートグラムによる連続エリアカートグラムの構築が可能です。
geogridは、多角形を長方形または六角形の地図に変換します。

空間データの分析

ポイントパターン分析

spatialは、baseRに同梱され、推奨パッケージであり、その著者、教授リプリーによるアラビアチャノキの実装を含む、いくつかのコア機能が含まれています。
spatstatは、関心領域（単数または複数）を画定する自由を可能にし、マークされたプロセスおよび空間的共変量に拡張を行う。その強みは、モデルフィッティングとシミュレーションであり、それが便利なhomepageを持っています。これは、点間の相互作用を不均一な点過程のモデルを適合することを可能にする唯一のパッケージです。
spatgraphsは、空間点パターン分析で使用されるグラフ、グラフの可視化、グラフベースの要約を提供します。
splancsは、点データは、関心のある多角形領域内で分析することができ、および2Dカーネル密度を含む多くの方法を包含します。
smacpodは、ケースコントロール点データを解析するためのさまざまな統計的方法を提供します。近い使用方法は、Waller and Gotway（2004）の公衆衛生データの応用空間統計の第6章の方法に準じます。
ecespaは、ECESPA/AEETの空間生態に関する本の中で使用される空間点パターン分析のためのラッパー、機能やデータを提供します。
ashのグリッド上ビニングポイントの機能も重要である可能性があります。
aspaceは、空間点パターンからcentrographic statistcsと計算幾何学的構造を推定するための関数の集まりです。
DSpatは、距離データをサンプリングするための空間的なモデリングのための機能が含まれています。
- spatialsegregationは、マルチタイプの空間点パターンの分離策を提供します。
GriegSmithは、2次元空間データ上のグリーグ・スミスメソッドを使用しています。
latticeDensityは、バリーとマッキンタイアのラティスベースの密度推定器を計算する関数が含まれています。これは、不規則な境界と穴のある2次元領域のポイントプロセスを考慮しています。

地理統計

geoRは、モデルベースの地球統計学のための機能が含まれていながら、gstatは、また、大規模データセットのために、単変量および多変量地球統計学のためのさまざまな機能を提供しています。
バリオグラム診断は、vardiagを用いて実施することができます。
gstatを使用して自動化された補間は、automapで提供されています。
このパッケージファミリには、自動補間の手順がintamapによって補足されています。
機能が同じような幅広いfieldsで発見されます。
spatialは、ベースRに同梱され、いくつかのコア機能が含まれています。
spBayesは、MCMCでガウス単変量および多変量モデルに適合します。
rampsは、さまざまなベイズ地球統計モデリングパッケージです。
geosptは、予測と相互検証を含むいくつかの地球統計とラジアル基底関数が含まれています。しかも地球統計モデリングに基づいて、最適な空間サンプリングネットワークの設計のための関数が含まれています。
spsannは、空間シミュレーションアニーリングを使用して、サンプル構成を最適化する機能を提供する別のパッケージです。
geostatspは、RasterおよびSpatialPointsオブジェクトを使用した地理統計モデリング機能を提供します。非ガウスモデルはINLAを使用して近似され、ガウス地理統計モデルは最尤推定を使用します。
rcosmoは、球形データ用のさまざまな地理統計手法を提供します：
- 記述統計、エントロピーベースの方法、共分散バリオグラム法など。rcosmo機能のほとんどは、宇宙マイクロ波背景データ用に開発されましたが、あらゆる球形データにも使用できます。
FRKは、大規模なデータセットを使用した空間/時空間のモデリングと予測のためのツールです。Cressie and Johannesson（2008）で議論されたアプローチは、nがデータポイント（またはポリゴン）mの数よりもはるかに少ないn個の基底関数の固定セットを使用して、フィールド、したがって共分散関数を分解します。
RandomFieldsは、確率場のシミュレーションと解析のための機能を提供し、バリオグラムモデルの説明はgeoR、gstatはこのパッケージの間で渡すことができます。
SpatialExtremesは、RandomFieldsを使用した空間極値モデリングのためのいくつかのアプローチを提案します。
CompRandFld、constrainedKrigingとgeosptは、地理統計モデリングの代替アプローチを提供します。
spTimerは、[1]ベイズガウス過程（GP）モデル、[2]ベイジアン自己回帰（AR）モデル、[3]ARモデルに基づくベイズガウス予測プロセス（GPP）を用いた大量の時空間データを時間的に予測し、空間的に予測し、フィットすることができます。
rtopは、行政単位からの流出量に関するデータやデータなどの不規則な空間をサポートするデータの地理統計補間のための機能が用意されています。
georobは、堅牢で、ガウス制限付き最尤による空間的に相関エラーが発生し、クロス検証のためとログデータを変換したクリギング予測の公平な逆変換のためのユーティリティ関数と一緒に、堅牢かつ慣習ポイントとブロッククリギング予測を計算するためのフィッティング線形モデルのための機能を提供します。
SpatialToolsは、クリギングに重点を置いており、予測とシミュレーションのための機能を提供します。
これは、超過領域および等高線の信頼領域を構築するためのツールを提供するExceedanceToolsによって拡張されています。
gearは、一般的な地球統計学的方法をクリーンで簡単な効率的な方法で実装し、SpatialToolsの準再起動と言われています。
sperrorestは、異なる空間相互検証および空間ブロックブートストラップ法を使用して、空間エラー推定および置換ベースの空間変数重要性を実装します。
spmは、空間予測モデリングのためのハイブリッド地理統計学および機械学習のための関数を提供します。現在、2つの一般的に使用されている地理統計学的手法、2つの機械学習法、4つのハイブリッド法、および2つの平均化法が含まれています。
sgeostatも用意されています。
同じ一般的な局所領域内は、スプライン補間のためのakimaと三角測量のためのdeldirとtripackがあります。
MBAは、マルチレベルBスプラインで散乱データ補間を提供します。
また、spatialCovarianceがあります。これは、rectanglesとtgpのデータの空間共分散行列の計算をサポートします。
四角形のデータの空間共分散行列の計算をサポートするspatialCovariance、spatialCovarianceに部分的に構築されたregressおよびtgpがあります。
Stemは、時空間パラメトリックブートストラップを使用してパラメータの標準誤差の推定、EMアルゴリズムを用いて時空間モデルのパラメータの推定を提供します。
FieldSimは、別のランダムフィールドシミュレーションパッケージです。
SSNは、インストリーム距離に基づいてモデルを含むストリーム・ネットワーク上のデータのための地球統計モデリングである。モデルは、移動平均の構造を使用して作成されます。共変量を含めた空間線形モデルは、MLまたはREMLとフィットすることができます。マッピングや他のグラフィカル関数が含まれています。
RSurveyは、空間的に分散されたデータのための処理プログラムとして使用され、誤り訂正及びデータの視覚化が可能であることもできます。

病気のマッピングとエリアデータ分析

DClusterは、疾患の空間的クラスターを検出するためのパッケージです。これはspdepを拡張し、これに依存して、隣接リストおよび空間ウェイトを構築するための基本関数、MoranのIのような面積データのための空間自己相関のためのテストを提供します。バージョン1.1-1より前のSARモデルやCARモデルなど、空間回帰モデルを近似するための関数はspatialregに含まれています。これらのモデルは、空間依存性が既知の重みで記述できると仮定しています。spatialregは、spmoranの最新の関数と同様に、MEおよびSpatialFiltering関数がMoran Eigenvectorモデルの近似を提供します。
SpatialEpiは、ベイジアンクラスタ検出を含むクラスタの検出と病気のマッピング機能の実装を提供し、地層をサポートしています。
smercは、クラスタ検出に焦点を当て、データ領域データの分析のための統計的方法を提供します。
diseasemappingは、母集団と症例データのフォーマット、標準化された発生率の計算、およびINLAを使用したBYMモデルのフィッティングを提供します。
ポリゴンオブジェクトの地域化は、AMOEBAによって提供されます。Getis-Ordローカル統計量を使用して空間クラスタを算出する機能。これは、マップ上に不規則なクラスター（ecotopes）を検索し、spdepでのスケーターによります。
segおよびOasisRは、空間的分離を測定するための機能を提供します。OasisRは、インデックスをテストするためのモンテカルロシミュレーションが含まれています。
spgwrは、可能な非定常性を探索するための地理的加重回帰法の実装が含まれています。
gwrrは、地理的に加重回帰（GWR）の機種に適合し、GWRモデルで共線性を診断し、修復するためのツールを持っています。また、地理的に重み付きリッジ回帰（GWRR）と地理的に重み付けされたlasso（GWL）のモデルに適合します。
lctoolsは、主要な空間統計を計算し、実際のデータで空間分析の単純な方法と高度な方法を適用するための、学習しやすいユーザーフレンドリーなツールを研究者と教育者に提供します。これらには、ローカルピアソンおよび地理的に重み付けされたピアソン相関係数、空間的不平等測度（Gini、空間的ジニ、LQ、焦点LQ）、空間的自己相関（グローバルおよびローカルモランI）、いくつかの地理的重み付け回帰手法およびその他の空間分析ツール（その他の地理的加重統計）。このパッケージには、主にモンテカルロシミュレーションに基づいて計算された各統計の有意性を測定するための関数も含まれています。
sparrは、相対的なリスクへの別のアプローチを提供します。
CARBayesは、ベイズ階層的な空間面積単位モデルを実装しています。このようなモデルでは、空間的相関が条件付き自己回帰（CAR）事前分布が割り当てられたランダムな効果のセットによってモデル化される。含まれるモデルの例はBYMモデルだけでなく、最近開発された局所的な空間平滑化モデルです。
spaMMは、空間的にランダムな効果のための基本的なモデルとしてMatern相関関数を使用して、空間的なGLMMsに適合します。
PReMiuMは、ディリクレ過程ベイジアンクラスタリングモデルであるプロファイル回帰のためのものです。残差内の任意の空間的相関を考慮するために固定効果（すなわち、特定の非クラスタ、パラメータのグローバルである）に含めることができる空間CAR用語を提供します。
空間生存分析は、spatsurv（パラメトリック比例ハザード空間生存モデル用ベイズ推定）とspBayesSurv（ベイジアンモデリングと空間相関生存データの分析）によって提供されています。
spselectは、回帰モデルの共変量の空間スケールを選択するための前方階段回帰、増分前方階段回帰、最小角度回帰（LARS）、およびラッソモデルに基づくモデリング関数を提供します。

空間回帰

空間回帰の機能の選択が可能なサポートに依存します。データ点支持することを特徴とし、空間処理が連続している場合は、地球統計学的方法を用いて、又はnlmeに機能することができます。
支持体は面積であり、空間的なプロセスは、連続として扱われていない場合、spdepで提供される機能を使用することができる。このパッケージには、空間計量経済学の機能を提供すると見られ、そして、上記のように、建物の隣接リストと空間的重み、モランのIのような面積のデータのための空間的自己相関のためのテスト、およびフィッティング空間回帰モデルの機能のための基本的な機能を提供することができます。このようなラグランジュ乗数テストなど当てはめ線形モデルのためのローカル・モランのIおよび診断ツール、などの空間関連の地元指標のフルレンジを提供します。最尤法を使用して取り付けることができる空間回帰モデルは、空間ラグモデル、空間的誤差モデル、および空間ダービンモデルを含む。最尤フィットのための空間二段階最小二乗法とモーメント推定器の一般的な方法は、代替であるが、より大きなデータセットの場合、スパースマトリックス技術が、使用されます。
GMMを使用する場合、sphetは、自己相関と不均一の両方を収容するために使用することができます。
McSpatialは、局所的に加重回帰、セミパラメトリック条件付きパラメトリック回帰、フーリエ変換と3次スプライン関数、GMMと線形化された空間ロジットおよびプロビット、K-密度関数と反事実、ノンパラメトリック分位回帰と条件付き密度関数、分位回帰のマシャド・マタ分解、空間ARモデル、リピート販売モデル、および条件付きパラメトリックロジットとプロビットのための機能を提供します。
splmは、最尤とGMによって空間パネルデータをフィッティングするためのメソッドが用意されています。
2つの小型パッケージのS2slsとspanelは、splmの機能のほとんどなしに別の実装を提供します。
spatialprobitは、空間自己回帰、プロビットモデル（SARへのプロビットモデル）の可能性のベイズ推定を行います。
starmaは、時空間自己回帰移動平均（STARMA）モデルを特定、推定、診断する機能を提供します。

生態学的分析

生態学的および環境的なデータを分析するための多くのパッケージがあります。それらは以下を含みます：

生態学や環境データを分析するための多くのパッケージがあります。それらは、環境科学の探索やユークリッドのメソッドのade4、動物による生息地の選択を分析するためのパッケージ（adehabitatHR、adehabitatHS、adehabitatLTおよびadehabitatMA）、時空系列の調節、分解および分析のためのpastecs、地域社会や植生生態学者のための調整方法や他の有用な機能のためのvegan、他の貢献のパッケージで他の多くの機能が含まれています。一つは、このようなtripが提供するクラスに基づくtripEstimationです。
ncfは最近、CRANに入り、空間的なノンパラメトリック共分散機能の範囲を提供しています。
spindは、一般化見積り方程式（GEE）およびウェーブレット改訂法（WRM）、ウェーブレット多重解像度回帰（WMRR）によるスケーリング、マルチモデル推論の実行、および段階的モデル選択に基づく空間法の関数を提供します。
rangeMapperは、種の範囲（エクステント・オブ・発生）マップ、生物多様性の容易な生成のために、主にツール（種も豊富）、または生活史形質マップを操作するためのパッケージです。
siplabは、空間的に明示的な個々のベースの植生モデルを実験するためのプラットフォームです。
ModelMapは、基礎となるGISデータを使用してモデルを作成するために他のパッケージに基づいています。
SpatialPositionは、空間位置モデルを計算します。：スチュワートポテンシャル、ライリーの集水域、ハフの集水域。
Watershedsは、流域の集約と空間排水ネットワーク分析のための方法を提供します。
Rcitrus（CRANパッケージではない）は、植物病害の発生率の空間分析のためです。
ngspatialは、空間データ、特に非ガウス面積のデータを分析するためのツールを提供します。これは、ヒューズとハラン（2013）のスパース空間一般化線形混合モデルとCarageaとカイザー（2009）の中心にautologisticモデルをサポートします。
landscapemetricsは、カテゴリカル景観パターンのランドスケープメトリックを計算します。単一の環境でランドスケープ分析のための再現可能なワークフローを提供するので、それはFRAGSTATSのドロップイン代替品として使用することができます。また、いくつかの視覚化機能も提供します。すべてのラベル付きパッチまたはすべてのパッチのコア領域を表示します。