Estou procurando por software de estatísticas espaciais que possui muitos recursos poderosos e suporta uma interface GIS.

Alguém pode me dar algum conselho?

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Em poucas palavras: Comece com o QGIS .

Existem várias ferramentas gratuitas e de código aberto para estatísticas geoespaciais.

QGIS (GIS quântico)

Existem vários plugins de estatísticas espaciais no Quantum GIS , como

• fTools: Ferramentas para análise e gerenciamento de dados vetoriais
• Estatísticas zonais : estatísticas zonais estendidas e geração de relatórios
• manageR : Interface com a linguagem de programação estatística R
• Estatísticas da ecologia da paisagem : Contém várias funções analíticas para análise da cobertura do solo
• Estatísticas ao vivo : exibe estatísticas simples sobre dados vetoriais em pequenas barras de ferramentas que fornecem feedback em tempo real.
• Statist : Calcule e mostre estatísticas para um campo

A Linfinity forneceu um breve tutorial sobre o QGIS Spatial Stastics .

Anita Graser escreveu um tutorial no plugin QGIS Group Statistics .

Processamento GGIS (construtor de modelos)

O QGIS 2.0 Processing é um ambiente de modelagem gráfica que se integra a vários projetos importantes, incluindo SAGA e GRASS, alguns dos quais contêm vários algoritmos estatísticos.

Sistema para análise geocientífica automatizada

A SAGA possui mais de 400 módulos para geoprocessamento e análise estatística.

RELVA

O GRASS contém várias funções estatísticas estatísticas .

R Language

A linguagem R possui várias extensões espaciais.

Spatstat

O módulo Spatstat para R fornece uma série de funções de estatísticas espaciais.

R Studio

O R Studio é um IDE muito bom para a linguagem R e ajudará você a localizar e instalar facilmente as bibliotecas espaciais do R.

O GeoDa é um software gratuito de plataforma cruzada projetado para visualização dinâmica, análise exploratória de dados espaciais e estatísticas espaciais. Ele existe há quase 15 anos (começando como uma extensão do ArcView 3.x, foi recodificado para ser independente do ArcView depois que a ESRI abandonou a antiga arquitetura AV). Está associado a um ilustre grupo de educadores e pesquisadores em SIG .

Veja também integração GRASS e R:

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

Por exemplo boxplots:

... ou árvores de decisão (exemplo rpart):

O ArcGIS possui o Spatial Statistics Toolbox para informações estatísticas. analisa distribuições espaciais, padrões, processos e relacionamentos.

As estatísticas espaciais permitem:

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.

Você pode obter informações aqui .

Um novo software que agora também está disponível é o insensa GIS em www.insensa.org , "software livre e de código aberto para computação estatística e exibição de dados GIS". Você também pode, por exemplo, calcular correlações, visualizar gráficos de dispersão ... Caso a função que você deseja usar não esteja disponível, você também pode escrever seu próprio plugin.

Existem alguns pacotes interessantes do Laboratório de Mineração de Dados Espaciais e Visual Analytics , especialmente:

• EntroMap : Detectando relacionamentos multivariados espacialmente variáveis
• VIS-STAMP : um sistema de visualização para padrões espaço-tempo e multivariados
• SOMVIS : Mapeamento e visualização multivariados

O grupo de pesquisa S4 também possui poucas ferramentas úteis , especialmente:

• GéoGrapheur : Módulo de Análise Exploratória de Dados
• Kit de comparação de mapas
• Darcy 2.0

Também vale a pena dar uma olhada no CrimeStat . Embora focada na análise do crime, a funcionalidade pode ser adaptada para outros fins.

SANET é um conjunto de ferramentas do ArcGIS para análise baseada em redes.

O GeoSOM é um pacote para a criação de mapas auto-organizados espaciais.

Embora não possua nenhum recurso de mapeamento, o SaTScan é uma ferramenta essencial para a exploração de clusters espaciais e espaço-temporais. A Digitalização espacial rápida do Auton Lab pode lidar com conjuntos de dados maiores.