R

Foreword on working directory, data and packages Intro and useful commands Operartors Arithmetic operators Logical operators Basic data types Numeric values Character values Logical values (boolean) Factors Missing values Time Data structures Matrix Lists Data frame Indexing your data Indexing vectors Indexing matrices Indexing lists Indexing data frames indexing certain conditions This tutorial aims to introduce basic concepts of R. It does not specifically consider spatial data. However, most of the functionalities may be applied to spatial data.

Einführung - Was ist R-Studio? Hello R-World Grundlegende Funktionen Operatoren Arithmetische Operatoren Logische Operatoren Hilfestellungen Rohdaten einlesen Exkurs zu working directory, Daten und Packages Daten einlesen Datenstrukturen Matrizen Dataframes EXKURS: Daten exportieren Datentypen Numerische Datentypen Character values Datenaufbereitung mit dplyr und spdplyr Zeilen filtern Zeilen anordnen Spalten erstellen Spalten zusammenfassen und Datensätze gruppieren Die Ablauflogik kontrollieren mittels “pipen” Einführung - Was ist R-Studio? R ist eine freie Umgebung bzw. Programmiersprache für statistische Berechnungen und Grafiken.

Foreword on working directory, data and packages Algebra in R Vector algebra Logical comparisons Basic mathematical functions Creating random numbers Matrix algebra Reading and writing files Exploring data Summarizing the Data set Summarizing statistics Outlook This tutorial aims to introduce basic concepts of R. It does not specifically consider spatial data. However, most of the functionalities may be applied to spatial data. The tutorial is inspired by Robert J. Hijman’s Introduction to R (2019).

Foreword on working directory, data and packages Intro Treating spatial data like data frames and ploting them Understanding sf objects Geometry types Dimension Bounding box (bbox) Coordinate reference systems (crs) EPSG (SRID) proj4string Assigning and transforming crs CRS and the area of geometries Reading and writing of data Foreword on working directory, data and packages The Data for this tutorial are provided via Github. In order to reproudce the code with your own data, replace the url with your local filepath

Foreword on working directory, data and packages Intro Basic static Maps Interactive Maps Plot Multiple shapes and layers Facets - multiple plots in one window By assigning multiple variable names to one aesthetic: By splitting the spatial data with the by argument of tm_facets By using the tmap_arrange function Basemaps and overlay tile maps Exporting maps Quick and dirty mapping Foreword on working directory, data and packages The Data for this tutorial are provided via Github.

Arbeitsverzeichnis, Daten und Pakete Das R-Paket “ggmap” Defniere einen Kartenauschnitt Lade Raster Tiles Skala Zeichne Datenpunkte auf einer Karte Daten einlesen Bounding Box Datenpunkte zeichnen Symbologie Heatmaps Exkurs: ggplot2 Grundlagen Ein Diagram oder eine Karte erstellen Übung Modifikationen Exkurs: Daten von OpenStreetMap laden Das R-Paket “osmdata” Download von OSM-Daten Verwendung von OSM-Daten Visualisierung von OSM-Daten Export von OSM-Daten Vertiefung Arbeitsverzeichnis, Daten und Pakete Die Daten für dieses Tutorial werden über GitHub bereitgestellt Github.

Foreword on working directory, data and packages Methods for simple feature objects Data set Prepare the data set Recap: using the right crs Points to polygons Clip to area of interest Comparing changes Create map(s) Foreword on working directory, data and packages The Data for this tutorial are provided via Github. In order to reproudce the code with your own data, replace the url with your local filepath If you work locally, you may define the working directory

Foreword on working directory, data and packages Intro Methods for simple feature objects Recap: using the right crs Geometric confirmation or logical queries Geometric operations Geometric creation More advanced: aggregate, interpolate, relationships and join Aggregate Interpolation Joins Spatial joins Joins based on attributes Foreword on working directory, data and packages The Data for this tutorial are provided via Github. In order to reproudce the code with your own data, replace the url with your local filepath

Arbeitsverzeichnis, Daten und Pakete Einführung Der Grundgedanken von “dyplyr” Daten Bereinigung mittels “tidy” Die Daten geladenen Daten erkunden Spalten auswählen Zeilen filtern Zeilen anordnen Spalten erstellen Spalten zusammenfassen und Datensätze gruppieren Befehle aneinanderreihen Mit Zeitreihen arbeiten Aus einer Zeichenkette Aus einzelnen Datum-Uhrzeit-Komponenten Aus einem vorhandenen Datum-Uhrzeit-Objekt. Datumsarithmetik Übungen Arbeitsverzeichnis, Daten und Pakete Die Daten für dieses Tutorial werden über GitHub bereitgestellt Github. Um den Code mit Ihren eigenen Daten nachzubilden, ersetzen Sie die URL durch Ihren lokalen Dateipfad

Arbeitsverzeichnis, Daten und Pakete Raster laden Raster zuschneiden und plotten Morphometrische Analysen Schummerungskarte und Höhenlinien Karte in 3D erkunden Mit WORLDCLIM-Daten arbeiten Daten laden Rasterdaten speichern Auswählen und zuschneiden Mit ASCI-Daten des DWD arbeiten Daten laden, transformieren und zuschneiden Daten umrechnen und plotten Mehrere Daten via For-Schleife einladen Arbeitsverzeichnis, Daten und Pakete Die Daten für dieses Tutorial werden über GitHub bereitgestellt Github. Um den Code mit Ihren eigenen Daten nachzubilden, ersetzen Sie die URL durch Ihren lokalen Dateipfad