R语言与GIS实践:Shapefile导入与地图显示及应用

在众多学习中，文章也许不起眼，但是重要的下面我们就来讲解一下！！

1. R项目简介
R是一个开源的统计计算和图形编程语言和软件环境，广泛应用于统计分析和数据挖掘[1]。Oracle培训R项目遵循GNU协议，它的软件环境源码由C,Fortran和R写就。R可以运行在多个平台，包括各种Unix发行版本，Window和MacOS上, 国内有中科院、厦门大学、北京交通大学等多个镜像[2]。R是对S语言的一种实现，由Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 所创建，R取之他们名字的首字母。R具有由用户贡献的大量的类库，能够处理各种科学计算的问题。
2.R与GIS
与地学问题相关的R类库也十分繁多，包括Spatial data,Maptools,RGdal等。 不过似乎StackOverflow的主站关于R在GIS的问题比GIS分站更为活跃。原因未知……之所以要使用R是因为R能够以Hadoop集成[3],希望利用R更高效地处理空间聚类问题。虽然Mashout也是一个很好的解决方案，但是感觉用户更加需要脚本式的问题处理工具。R的GIS的书籍比较少，基本都是以文档的形式存在，其中Applied spatial data analysis with R是一本挺好的教材。多使用Example命令和Google也是学习R的一个好途径。
3.Shapefile导入与地图显示oracle教程
R语言中导入Shapefile是非常容易的，可以使用的包，包括RGdal,maptools,PBSmapping等。在这里我们采用maptools和sp两个类库来实现地图数据的导入和显示。在R中心选择镜像并下载。
加载这两个类库，输入如下代码：

1. library(maptools) 
2. library(sp) 

读取shapefile文件，可以直接输入文件路径或者通过file.choose函数来选择文件，这里采用国家基础地理信息系统1比400万数据中的省界国界。

1. vent.map <-readShapeSpatial(file.choose()) oracle视频教程
   趋势一：数据的资源化
   何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
   趋势二：与云计算的深度结合
   大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
   趋势三：科学理论的突破
   随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
   趋势四：数据科学和数据联盟的成立
   未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
   趋势五：数据泄露泛滥
   未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。
   趋势六：数据管理成为核心竞争力
   数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

或者选择点、线、面类型输入

1. point.mp 
2. line.mp 
3. poly.mp 

注意，这个命令并不导入Shapefiel的Proj文件，所以导入的是无坐标信息的数据。

1. print(proj4string(vent.map)) 

输出是：
[1] NA
查看shapefile属性，添加坐标信息

1. summary(vent.map) 

输出是：

1. Object of class SpatialLinesDataFrame 
2. Coordinates: 
3.         min       max 
4. x 73.446960 135.08583 
5. y  3.408477  53.55793 
6. Is projected: NA 
7. proj4string : [NA] 
8. Data attributes: 
9.      FNODE_           TNODE_           LPOLY_          RPOLY_          LENGTH 
10.  Min.   :   1.0   Min.   :   1.0   Min.   :  1.0   Min.   :  1.0   Min.   : 0.0040 
11. st Qu.: 433.0   1st Qu.: 432.0   1st Qu.:  1.0   1st Qu.:  1.0   1st Qu.: 0.0300 
12.  Median : 876.0   Median : 880.0   Median :  1.0   Median : 65.0   Median : 0.0700 
13.  Mean   : 927.6   Mean   : 929.9   Mean   :128.8   Mean   :210.8   Mean   : 0.5421 
14. rd Qu.:1344.0   3rd Qu.:1344.0   3rd Qu.:204.0   3rd Qu.:327.0   3rd Qu.: 0.2350 
15.  Max.   :2131.0   Max.   :2131.0   Max.   :925.0   Max.   :926.0   Max.   :16.7130 
16.     BOU2_4M_      BOU2_4M_ID        GBCODE 
17.  Min.   :   1   Min.   :    1   Min.   :26010 oracle数据库教程
18. st Qu.: 447   1st Qu.:  219   1st Qu.:26010 
19.  Median : 893   Median :26010   Median :26010 
20.  Mean   : 893   Mean   :17260   Mean   :35583 
21. rd Qu.:1339   3rd Qu.:26010   3rd Qu.:61010 
22.  Max.   :1785   Max.   :61156   Max.   :99001 

添加坐标信息
proj4string(vent.map) <- "+proj=longlat +datum=WGS84"
显示地图
plot(vent.map, axes=TRUE, border="gray")
R就会弹出新的窗口显示:如图-1所示：
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