如何创建地理参考随机数据？

Question

我正在写一篇关于 GWR (https://cran.r-project.org/web/packages/spgwr/vignettes/GWR.pdf) 中不同参数设置的论文。为了执行测试，我需要显示某种空间相关性的地理参考数据的可用性（即值不独立于它们的地理位置，而是根据具有高值区域和低值区域的空间而变化）。数据集应该有地理坐标（即纬度和经度），并且它们的密度模式应该不同。

举个例子：

对我来说，阅读这个问题是一个很好的起点：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，在为这些数据提供空间自相关的过程中，我很累。关于如何实现这一目标的任何想法？如果代码在 Python 或 R 中，我将不胜感激。

Answer 1

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 个包含函数的列表，用于通过各种方法生成随机点模式——一些基于集群，一些是同质的，还有一些其他的。

使用 spatstat，您通常会定义一个“窗口”来生成点。如果您使用的单位是纬度和经度，这取决于您（您似乎在您的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，那么您可能可以进行一些坐标变换）。