空间数据分析在r中有很长的历史，Tidy的方法是最近才有的。我将讨论空间数据的特殊性质，不同整理方法的挑战，迄今为止所做的工作，以及正在进行的工作。R包(sf，在CRAN上)的简单功能是在R联盟的支持下开发的。卡塔尔世界杯欧洲预选赛赛程表它取代了sp、rgdal和rgeos，并提供了dplyr兼容性。后续项目“R(星)时空整齐阵列”正在开发中，目标是简单特征时间序列、栅格数据、栅格时间序列、气候模式预测数据和遥感图像等密集时空阵列。这两个项目都将被展示，重点是他们如何增强Tidyverse。
查看幻灯片我是地理信息学研究所时空建模实验室的负责人。我拥有地球科学博士学位，对空间统计、环境建模、地理信息学和地理信息科学、空间分析语义技术、优化环境监测感兴趣，同时也对e-Science和可重复性研究感兴趣。我是R基金会的一名普通成员。我是《R应用空间数据分析》(第二版)的作者之一，是《统计软件杂志》的联合主编，也是《空间统计》的副主编。我相信研究是有用的，特别是当它有助于解决现实世界的问题时。
