Spatial Data Science with R (r-spatial.org)
R语言空间数据科学权威教程，由r-spatial社区维护，覆盖矢量、栅格、点云与空间统计。
背景定位
该资源是R语言空间数据科学领域的经典教材《Spatial Data Science with Applications in R》的在线版本，由Edzer Pebesma和Roger Bivand等空间统计专家撰写。r-spatial.org是R空间计算生态的核心社区，维护sf、stars、terra等关键包。核心功能/特色
- 理论结合实践：从空间数据模型（矢量/栅格/点云）到空间自相关、克里金插值等统计方法，每章配有R代码示例。
- 最新技术栈：基于sf（简单要素）、terra（栅格）、gstat（地统计）等现代包，替代旧版sp/raster。
- 开源可复现：全书代码托管于GitHub，读者可一键克隆并运行所有示例。
- 案例丰富：涵盖土壤污染插值、气象数据降尺度、交通网络分析等真实场景。
适用场景
- 统计学家或R用户转向空间数据分析。
- 环境科学、流行病学等领域的研究人员。
- 高校开设“空间统计学”课程的参考教材。