我正在写一篇关于 GWR 中不同参数设置的论文 ( https://cran.r-project.org/web/packages/spgwr/vignettes/GWR.pdf )。为了执行测试，我需要提供显示某种空间相关性的地理引用数据(即，值并不独立于其地理位置，而是根据具有高值区域和低值区域的空间而变化)。数据集应具有地理坐标(即纬度和经度)，并且它们的密度模式应有所不同。
举个例子:
对我来说，一个很好的起点是阅读这个问题:Generating multidimensional data 甚至更多关于http://gis.stackexchange.com的问题 https://gis.stackexchange.com/questions/35159/how-can-i-conduct-geographically-weighted-principal-component-analysis-using-arc
但是，我正在为这些数据提供空间自相关性。关于如何实现这一目标有什么想法吗？如果代码是 Python 或 R 语言，我将不胜感激。
最佳答案
spatstat 包有很多用于生成随机“平面点模式”的函数。很多细节in the docs 。从第 26 页开始，他们列出了 29 个包含的函数，用于通过各种方法生成随机点模式——一些是基于集群的，一些是同构的，还有一些是其他的。
使用 spatstat，您通常定义一个用于生成点的“窗口”。如果您使用的单位是纬度和经度，这取决于您(您似乎在问题中特别指出了这一点，但这只是单位——如果您关心在地球曲率发挥作用的足够大的区域上进行采样)一个角色，那么你可能可以做一些坐标变换)。
关于python - 如何创建地理引用随机数据？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31625592/