席 振 熊立偉 劉芬良

（湖南城市學(xué)院市政與測(cè)繪工程學(xué)院，湖南 益陽(yáng) 413000）

0 引言

與起源于貝爾實(shí)驗(yàn)室的S 語(yǔ)言相似，R 是一種統(tǒng)計(jì)計(jì)算和繪圖的語(yǔ)言和環(huán)境。 R 有很多獨(dú)有的特征：完全免費(fèi)，制圖功能十分強(qiáng)大，囊括了其他軟件所不可用的、與時(shí)俱進(jìn)的統(tǒng)計(jì)計(jì)算程序[1]。 在很多高等院校多種專(zhuān)業(yè)都開(kāi)設(shè)了R 語(yǔ)言相關(guān)的課程。

1 地理信息科學(xué)專(zhuān)業(yè)設(shè)置《R 語(yǔ)言》的意義

地理信息科學(xué)專(zhuān)業(yè)旨在培養(yǎng)學(xué)生適應(yīng)信息時(shí)代發(fā)展和“互聯(lián)網(wǎng)+”社會(huì)需求，掌握寬厚的地理信息科學(xué)與地圖學(xué)的基本理論、基本知識(shí)和基本技術(shù)。 具備數(shù)據(jù)采集、編輯、處理和分析以及地理信息系統(tǒng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)能力，能在城市規(guī)劃、國(guó)土資源以及測(cè)繪和地理信息行業(yè)的企事業(yè)單位和政府相關(guān)部門(mén)從事數(shù)據(jù)采集、處理、分析以及應(yīng)用開(kāi)發(fā)等工作。

R 語(yǔ)言在以下3 個(gè)方面與地理信息科學(xué)專(zhuān)業(yè)緊密關(guān)聯(lián)：基于地理位置的可視化；空間統(tǒng)計(jì)分析；大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)。 機(jī)器學(xué)習(xí)是研究計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)和技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)不斷改善自身性能。 設(shè)計(jì)多學(xué)科知識(shí)，如統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論、算法復(fù)雜度理論等，是當(dāng)前和今后一段時(shí)間持續(xù)的一個(gè)研究熱點(diǎn)。 R 語(yǔ)言中的機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)包從古典的判別分析、 貝葉斯方法到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等，覆蓋全面，更新以周為單位。 在地理信息科學(xué)中，對(duì)空間數(shù)據(jù)的分析、模擬和再現(xiàn)是地理信息科學(xué)重要的一環(huán)。 當(dāng)前，GIS 自我學(xué)習(xí)的能力還不足，自我檢驗(yàn)與驗(yàn)證是各類(lèi)地學(xué)數(shù)據(jù)分析的重要研究?jī)?nèi)容之一。 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)與應(yīng)用包含數(shù)據(jù)的建模與分析、空間優(yōu)化、智能主體模擬等，可以充分地與R 語(yǔ)言中機(jī)器學(xué)習(xí)算法函數(shù)包相結(jié)合，以提高效率，提高精度[2-3]。

2 實(shí)踐教學(xué)過(guò)程中存在的問(wèn)題

目前地理信息科學(xué)專(zhuān)業(yè)的《R 語(yǔ)言》課程主要基于數(shù)據(jù)挖掘的方向進(jìn)行課程設(shè)計(jì)，實(shí)踐內(nèi)容以R 的基礎(chǔ)入門(mén)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析建模為主，數(shù)據(jù)模型實(shí)踐課程包括回歸分析、聚類(lèi)分析以及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可視化。 實(shí)踐教學(xué)中主要存3 個(gè)問(wèn)題：（1）基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析方法實(shí)踐內(nèi)容設(shè)置較多。 （2）數(shù)據(jù)分析模型所用數(shù)據(jù)及函數(shù)包存在滯后性，R 中函數(shù)擴(kuò)展包的更新是以周為單位，每次更新會(huì)有新的函數(shù)包加入，也會(huì)有部分函數(shù)包剔除出R 的官方擴(kuò)展庫(kù)中。R 的版本更新較為頻繁，函數(shù)包在R 更新過(guò)程中，如果函數(shù)包作者維護(hù)不及時(shí)會(huì)出現(xiàn)函數(shù)包在新版本R 中無(wú)法加載使用的情況，需要安裝并轉(zhuǎn)換不同版本的R 軟件，需要及時(shí)更新R 的擴(kuò)展函數(shù)包。 如實(shí)踐課程可視化的課程設(shè)置中，交互式地圖的函數(shù)包leafletR 是由Christian Graul等人開(kāi)發(fā)和維護(hù)的leaflets 的R 語(yǔ)言接口， 其提供基本的在線地圖 （如 Google Map、OpenStreetMap） 可視化，支持瓦片地圖、矢量數(shù)據(jù)、GeoJSON 等數(shù)據(jù)的地圖交互式操作，是與地理信息科學(xué)專(zhuān)業(yè)結(jié)合很重要的一個(gè)函數(shù)包，但隨著R 版本的更新，leafletR 與leaflets 加載發(fā)生沖突，可視化中函數(shù)已無(wú)法使用，亟須作者對(duì)這兩個(gè)函數(shù)包進(jìn)行合并、修改并發(fā)布出來(lái)[4]。 （3）缺少地理信息科學(xué)專(zhuān)業(yè)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和內(nèi)容。 如對(duì)空間數(shù)據(jù)在R 中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與空間可視化、與WebGIS 結(jié)合的交互式空間數(shù)據(jù)表達(dá)、空間數(shù)據(jù)探索性分析等內(nèi)容均沒(méi)有教好的數(shù)據(jù)支撐實(shí)踐課程設(shè)置。

3 實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容探索

GIS 專(zhuān)業(yè)設(shè)置的《R 語(yǔ)言》課程中理論內(nèi)容包括基礎(chǔ)可視化與空間數(shù)據(jù)表達(dá)、 空間數(shù)據(jù)處理與分析、簡(jiǎn)單的大數(shù)據(jù)挖掘模型。 圍繞這4 塊內(nèi)容，16 個(gè)課時(shí)的實(shí)踐課程設(shè)置為：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與基礎(chǔ)編程語(yǔ)法（2 課時(shí)）；基礎(chǔ)數(shù)據(jù)讀寫(xiě)與數(shù)據(jù)處理（2 課時(shí)）；統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可視化（2 課時(shí)）。與GIS 專(zhuān)業(yè)緊密結(jié)合的實(shí)踐課程設(shè)計(jì)：空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)分析（2 課時(shí)）；空間數(shù)據(jù)可視化與交互式可視化（2 課時(shí)）；線性回歸與空間數(shù)據(jù)探索性分析（2 課時(shí)）；選址與預(yù)測(cè)綜合分析（4 課時(shí)）。

其中，空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與分析，以常用的矢量數(shù)據(jù)空間分析為主，如緩沖區(qū)分析、疊置分析等。 以函數(shù)包sp 和 rgeos 為主，sp 定義空間數(shù)據(jù)在 R 中的基本結(jié)構(gòu)，rgeos 提供大量空間分析的函數(shù)， 基本涵蓋Arcgis軟件中空間分析的絕大部分功能。

空間數(shù)據(jù)交互式可視化中結(jié)合在線地圖，利用R在地圖可視化方面大量?jī)?yōu)秀的函數(shù)包進(jìn)行可視化。 如GISTools 包提供多個(gè)常用的地圖制圖和空間數(shù)據(jù)處理工具， 具有完善的綜合制圖功能。 recharts 包是基于Echarts 接口的交互式可視化二次開(kāi)發(fā)地圖可視化包。leaflet 包提供基本的在線地圖 （如 Google Map、OpenStreetMap）可視化功能，支持地圖的交互式操作，支持不同來(lái)源地學(xué)信息的疊加可視化。

空間數(shù)據(jù)探索性分析實(shí)踐包括空間自相關(guān)和地理加權(quán)回歸模型，是課程的特色內(nèi)容。 R 作為專(zhuān)業(yè)的統(tǒng)計(jì)軟件，在數(shù)據(jù)分析中，可以快速一鍵式的完成定性分析到定量分析。 空間地學(xué)數(shù)據(jù)除了具有一般數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)特征外， 還具有空間地理特征的屬性，R 語(yǔ)言有許多可以一鍵式快速分析空間數(shù)據(jù)的空間統(tǒng)計(jì)分析函數(shù)工具包。 另外，R 語(yǔ)言由于語(yǔ)言的特性，對(duì)處理數(shù)據(jù)的規(guī)模大小不敏感，這是顯著優(yōu)于其他的空間統(tǒng)計(jì)軟件。如spdep 是空間決定性工具包，包括空間權(quán)重矩陣計(jì)算、空間自相關(guān)分析、空間濾波模型等空間統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)，功能十分強(qiáng)大。 GWmodel 包是空間關(guān)系異質(zhì)性地理加權(quán)技術(shù)函數(shù)包，囊括了地理加權(quán)相關(guān)的回歸、主成分分析、匯總統(tǒng)計(jì)、判別分析等地理加權(quán)建模技術(shù)，是當(dāng)前地理學(xué)中研究熱點(diǎn)和研究難點(diǎn)之一[4]。

四個(gè)課時(shí)的選址選擇與預(yù)測(cè)綜合分析根據(jù)不同學(xué)期提出不同的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容。 相同的是都盡量引導(dǎo)學(xué)生接觸較新的相關(guān)算法， 緊隨人工智能技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀。 相關(guān)算法可能當(dāng)前在地理學(xué)中的應(yīng)用不多，成功的案例相對(duì)難以尋找，指導(dǎo)教師可以通過(guò)閱讀查找多本教材及參考文獻(xiàn)，總結(jié)一些最新的應(yīng)用案例，與經(jīng)典算法相互比較， 將這些內(nèi)容融入R 語(yǔ)言實(shí)踐教學(xué)中。 如在林業(yè)數(shù)據(jù)信息的深度挖掘分析中，深度學(xué)習(xí)算法自主學(xué)習(xí)多元高維復(fù)雜數(shù)據(jù)執(zhí)行分類(lèi)、預(yù)測(cè)和模式識(shí)別等任務(wù)中如何發(fā)揮作用[5]。 如在當(dāng)前使用頻率較高的Sentinel-2 號(hào)數(shù)據(jù)中， 對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行土地利用分類(lèi)識(shí)別，可以使用面向?qū)ο蠼Y(jié)合隨機(jī)森林模型的方法提高識(shí)別準(zhǔn)確率與效率。 因此，指導(dǎo)教師需要時(shí)刻關(guān)注新算法在地理信息科學(xué)中的使用動(dòng)態(tài)，總結(jié)最新的內(nèi)容并將其融入R 語(yǔ)言實(shí)踐中，提升學(xué)生今后在工作中自主學(xué)習(xí)的能力。

4 結(jié)語(yǔ)

基于R 語(yǔ)言在統(tǒng)計(jì)學(xué)、可視化及強(qiáng)大的擴(kuò)展性方面的性能，在地理信息科學(xué)專(zhuān)業(yè)開(kāi)設(shè)R 語(yǔ)言的課程十分必要。 我校從2019 年在地理信息科學(xué)專(zhuān)業(yè)開(kāi)設(shè)R語(yǔ)言課程，一直在探索中對(duì)這門(mén)課程的講授內(nèi)容與實(shí)踐內(nèi)容進(jìn)行改革，教學(xué)內(nèi)容以引導(dǎo)性為主，啟發(fā)學(xué)生利用R 語(yǔ)言解決地理空間大數(shù)據(jù)方面的問(wèn)題，引導(dǎo)學(xué)生從不同方向跟隨自己的興趣對(duì)R 語(yǔ)言進(jìn)行探索。為鍛煉本科學(xué)生使用R 語(yǔ)言動(dòng)手解決地理信息科學(xué)中所遇到的實(shí)際問(wèn)題的能力， 提高本科教育教學(xué)質(zhì)量，本文針對(duì)GIS 專(zhuān)業(yè)《R 語(yǔ)言》教學(xué)內(nèi)容，著力增加與空間數(shù)據(jù)處理有關(guān)的實(shí)踐課程內(nèi)容，并設(shè)置一定的新型算法實(shí)踐內(nèi)容， 添加空間數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合實(shí)踐，有效解決地理信息科學(xué)專(zhuān)業(yè)背景下《R 語(yǔ)言》課程脫離專(zhuān)業(yè)實(shí)際存在的問(wèn)題。