R Spatial

In deze cursus komen de belangrijkste programmeerconcepten langs om met R ruimtelijke analyses uit te voeren.

Het softwarepakket R, wat ontworpen is door Ross Ihaka en Robert Gentleman, is speciaal ontwikkeld voor statistiek en data-analyse. Het is een gebruiksklare versie van de programmeertaal S. Het grote voordeel van R is het object-georiënteerde karakter, waardoor het vrij eenvoudig is uit te breiden met packages. R is een van de meest gebruikte wetenschappelijke statistiekpakketten en wordt ook steeds meer gebruik voor geo-spatial analyse. QGIS is een opensource GIS systeem die in alle sectoren wordt toegepast. We kijken in hoeverre R zelfstandig ruimtelijke analyses kan uitvoeren. Hierin zullen we zien dat R op zich zelf al ontzettend veel mogelijkheden heeft op het gebied van ruimtelijke presentatie en analyse. Daarna zullen we verder ingaan op de extensies die R biedt op QGIS.

Dag 1: Dag 1 De eerste cursusdag begint met een presentatie waarin de functie en mogelijkheden van het softwarepakket R en in het bijzonder R Spatial zal worden toegelicht. Hierna gaan de cursisten zelf aan de slag met het laten uitvoeren van statistische en geografische analyses door R. Dag 2: Dag 2 Op de tweede cursusdag gaan de cursisten verder met oefeningen omtrent geografische analyses met geodata uit diverse bronnen. Ook wordt er ingegaan op de extensies van R in QGIS en de ruimtelijke presentatie.

Het leren van basisvaardigheden voor gegevensverwerking en -beheer in R Spatial: Een belangrijk leerdoel is om vertrouwd te raken met het gebruik van R Spatial voor het importeren, manipuleren en beheren van geografische gegevens. Dit omvat het leren lezen en schrijven van gegevens in verschillende geospatiale formaten, het uitvoeren van basisbewerkingen zoals selecties en filters, het beheren van attribuutgegevens en het omgaan met verschillende coördinatensystemen. Het ontwikkelen van vaardigheden voor ruimtelijke gegevensanalyse en -visualisatie met R Spatial: Een leerdoel is om de mogelijkheden van R Spatial te leren gebruiken voor ruimtelijke gegevensanalyse en -visualisatie. Dit omvat het leren uitvoeren van ruimtelijke query's en analyses, zoals bufferen, overlay-operaties en ruimtelijke aggregatie. Daarnaast is het belangrijk om te leren hoe geografische gegevens effectief kunnen worden gevisualiseerd met behulp van kaarten, grafieken en andere geovisualisatietechnieken. Het integreren van QGIS en R Spatial voor gegevensanalyse en -visualisatie: Aangezien QGIS een veelgebruikt open-source geografisch informatiesysteem is, is een leerdoel om te leren hoe R Spatial kan worden geïntegreerd met QGIS voor gegevensanalyse en -visualisatie. Dit omvat het leren importeren en exporteren van gegevens tussen QGIS en R, het uitvoeren van analyses in R en het weergeven van de resultaten in QGIS. Het begrijpen van de interactie tussen beide tools en het effectief combineren van hun mogelijkheden is essentieel voor een efficiënte geospatiale workflow. Het ontwikkelen van geautomatiseerde geoprocessingworkflows met behulp van R Spatial en QGIS: Een belangrijk leerdoel is om te leren hoe geoprocessingtaken kunnen worden geautomatiseerd met behulp van R Spatial en QGIS. Dit omvat het leren schrijven van scripts en het ontwikkelen van workflows om repetitieve taken uit te voeren, zoals gegevensconversie, gegevensopruiming, geavanceerde ruimtelijke analyses en de creatie van complexe kaartproducten. Het vermogen om geautomatiseerde workflows te ontwikkelen kan de efficiëntie vergroten en de nauwkeurigheid verbeteren bij het werken met grote hoeveelheden geografische gegevens.