我有一个数据集，该数据集由与某些Z值相关联的纬度-经度对组成(例如，有关植物植被覆盖度的数据)。
我想对这些数据的空间分布进行一些分析。
为此，有必要对近端数据点进行分箱。
我想使用离散全局网格(例如Icosahedron Snyder等面积(ISEA)网格或DGGRID生成的网格)来做到这一点。
关键是数据的纬度-经度值可以转换为唯一的像元ID，可以确定像元中心的经-纬度，像元的大小是可变的(用于在不同的空间比例下进行分析)，并且像元的面积近似相等。
描述此外观的图像:
R中有什么功能可以做到这一点？
最佳答案
在高低搜索完全相同的问题之后，我最终使用了DGGRID本身和R。顺便说一句，DGGRID非常出色。所有的辛苦工作已经完成。将其作为一个包来实现对于R社区来说是一个主要的福音(我希望Kevin Sahr能够读到这篇文章)。
顺便说一句，该URL已过期。我犯了同样的错误，并最终获得了较旧版本的DGGRID。最新的版本是以下两个版本:
http://discreteglobalgrids.org/
关于r - R中的离散全局网格，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11298693/