使用gstat程式包(1)
空間資料框架
想要進行地統計分析，需要使用一個很強大的程式包：gstat。gstat需要所使用的資料集是經過投影的，我們以meuse為例對此進行說明。
> library(sp)
> data(meuse)
> class(meuse)
[1] "data.frame"
其中，meuse為sp程式集提供的示例資料集，其屬性為frame。
> names(meuse)
[1] "x" "y" "cadmium" "copper" "lead" "zinc" "elev"
[8] "dist" "om" "ffreq" "soil" "lime" "landuse" "dist.m"
names方法描述了該資料集的內部屬性表，如x,y屬性等。
> coordinates(meuse)=~x+y
> class(meuse)
[1] "SpatialPointsDataFrame"
attr(,"package")
[1] "sp"
可以發現，coordinates方法將meuse的data.frame提升到SpatialPointsDataFrame，從而使得meuse資料集具有了空間座標。
柵格中的空間資料
> data(meuse.grid)
> coordinates(meuse.grid)=~x+y
> gridded(meuse.grid)=TRUE
> class(meuse.grid)
[1] "SpatialPixelsDataFrame"
attr(,"package")
[1] "sp"
利用gridded方法將meuse.grid提升為SpatialPixelsDataFrame。
> image(meuse.grid["dist"])
> title("至河邊距離")
對距離進行柵格繪製，如圖所示。
變異函式
> lzn.vgm=variogram(log(zinc)~1,meuse)
變異函式通過variogram計算得到，其中log(zinc)~1表示zinc的對數中存在一個不變的趨勢。
> lzn.fit=fit.variogram(lzn.vgm,model=vgm(1,"Sph",900,1))
> lzn.fit
model psill range
1 Nug 0.05066243 0.0000
2 Sph 0.59060780 897.0209
利用擬合函式fit對變異函式進行擬合，所採用的擬合模型為橢球模型，其塊金以及模型引數如上所示。
> plot(lzn.vgm,lzn.fit)
對變異函式和擬合函式進行繪製，如下圖所示。
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