Ich bin auf der Suche nach einer Raumstatistik-Software, die viele leistungsstarke Funktionen bietet und eine GIS-Oberfläche unterstützt.

Kann mir jemand einen Rat geben?

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Kurz gesagt: Beginnen Sie mit QGIS .

Es gibt verschiedene kostenlose und Open Source-Tools für die Geodatenstatistik.

QGIS (Quantum GIS)

In Quantum GIS gibt es mehrere Plug-ins für räumliche Statistiken , z

• fTools: Tools zur Analyse und Verwaltung von Vektordaten
• Zonenstatistik : Erweiterte Zonenstatistik und Berichterstellung
• manageR : Schnittstelle zur statistischen Programmiersprache R
• Statistik der Landschaftsökologie : Enthält mehrere Analysefunktionen für die Landbedeckungsanalyse
• Live-Statistiken : Zeigen Sie einfache Statistiken zu Vektordaten in kleinen Symbolleisten an, die Echtzeit-Feedback geben.
• Statist : Berechnet und zeigt Statistiken für ein Feld

Linfinity hat ein kurzes Tutorial zu QGIS Spatial Stastics bereitgestellt .

Anita Graser hat ein Tutorial zum QGIS Group Statistics-Plugin geschrieben .

GGIS-Verarbeitung (Model Builder)

QGIS 2.0 Processing ist eine grafische Modellierungsumgebung, die in mehrere wichtige Projekte wie SAGA und GRASS integriert ist, von denen einige verschiedene statistische Algorithmen enthalten.

System zur automatisierten geowissenschaftlichen Analyse

SAGA verfügt über 400 Module für die Geoverarbeitung und statistische Analyse.

GRAS

GRASS enthält mehrere zonale Statistikfunktionen .

R Sprache

Die R-Sprache hat mehrere räumliche Erweiterungen.

Spatstat

Das Spatstat-Modul für R bietet eine Vielzahl von räumlichen Statistikfunktionen.

R Studio

R Studio ist eine sehr schöne IDE für die R-Sprache und hilft Ihnen, die räumlichen R-Bibliotheken leicht zu finden und zu installieren.

GeoDa ist eine kostenlose plattformübergreifende Software für die dynamische Visualisierung, explorative Geodatenanalyse und räumliche Statistik. Es gibt es seit fast 15 Jahren (angefangen als ArcView 3.x-Erweiterung, wurde es neu codiert, um von ArcView unabhängig zu sein, nachdem ESRI die alte AV-Architektur aufgegeben hatte). Es ist mit einer illustren Gruppe von GIS-Pädagogen und -Forschern verbunden .

Siehe auch GRASS- und R-Integration:

http://grass.osgeo.org/wiki/R_statistics

Zum Beispiel Boxplots:

... oder Entscheidungsbäume (Teilbeispiel):

ArcGIS verfügt über die Spatial Statistics Toolbox für statistische Informationen. Es analysiert räumliche Verteilungen, Muster, Prozesse und Beziehungen.

Mit der räumlichen Statistik können Sie:

Summarize the key characteristics of a distribution. 
Identify statistically significant spatial clusters (hot spots/cold spots) 
and spatial outliers. 
Assess overall patterns of clustering or dispersion. 
Model spatial relationships.

Informationen erhalten Sie hier .

Eine neue Software, die jetzt auch verfügbar ist, ist insensa GIS unter www.insensa.org , "freie und Open-Source-Software für die statistische Berechnung und Anzeige von GIS-Daten". Sie können zB auch Korrelationen berechnen, Streudiagramme anzeigen ... Falls die gewünschte Funktion nicht verfügbar ist, können Sie auch ein eigenes Plugin schreiben.

Es gibt einige interessante Pakete aus dem Spatial Data Mining und Visual Analytics Lab , insbesondere:

• EntroMap : Erkennen räumlich variierender multivariater Beziehungen
• VIS-STAMP : Ein Visualisierungssystem für Raum-Zeit- und multivariate Muster
• SOMVIS : Multivariates Mapping und Visualisierung

Die S4-Forschungsgruppe verfügt auch über einige nützliche Tools , insbesondere:

• GéoGrapheur : Modul zur explorativen Datenanalyse
• Kartenvergleichs-Kit
• Darcy 2.0

CrimeStat ist auch einen Blick wert. Die Funktionalität ist zwar auf die Analyse von Straftaten ausgerichtet, kann jedoch für andere Zwecke angepasst werden.

SANET ist ein ArcGIS-Toolset für netzwerkbasierte Analysen.

GeoSOM ist ein Paket zum Erstellen räumlicher selbstorganisierender Karten.

Obwohl es an Mapping-Möglichkeiten mangelt, ist SaTScan ein unverzichtbares Werkzeug für die Erforschung räumlicher und räumlich-zeitlicher Cluster. Fast Spatial Scan von The Auton Lab kann mit größeren Datenmengen umgehen.