本文介绍根据R言语中的GD包，根据栅格印象数据，完成自变量最优离散化办法选取与履行，并进行地舆探测器（Geodetector）操作的办法。

  首要，在R言语中进行地舆探测器操作，可经过geodetector包、GD包等2个包完成。其间，geodetector包是地舆探测器模型的原作者团队开发的，其需求确保输入的自变量数据现已悉数为类别数据；其详细操作办法咱们能够参阅地舆探测器R言语完成：geodetector。而GD包则是另一位学者开发的，其可主动完成自变量数据的最优离散化办法选取与履行；本文介绍的便是根据GD包完成地舆探测器的详细操作。此外，假如期望根据Excel完成地舆探测器，咱们能够参阅地舆探测器Geodetector下载、运用、成果剖析办法。

1 包的装置与导入

  首要，咱们能够先到GD包在R言语中的官方网站，大致了解一下该包的扼要介绍、开发团队等基本信息。

  随后，咱们开端GD包的下载与装置。输入如下所示的代码，即可开端包的下载与装置进程。

install.packages("GD")

  输入代码后，按下回车键，运转代码；如下图所示。在装置GD包时，会主动将其所需依靠的其他包（假如在此之前没有装备过）都一起装备好，十分便利。

  接下来，输入如下的代码，将GD包导入。

library("GD")

  输入代码后，按下回车键，运转代码；如下图所示。

2 数据读取与预处理

  接下来，咱们需求读取栅格图画数据，并将其转为GD包能够辨认的数据框（Data Frames）格局。

  其间，读取栅格数据的办法，咱们参阅根据R言语的raster包读取遥感印象即可；关于数据格局的转化，咱们参阅地舆探测器R言语完成：geodetector即可。这一部分的内容本文就不再赘述。

3 地舆探测器履行

  接下来，咱们就能够开端地舆探测器的详细剖析；强烈建议咱们根据GD包中的gdm()函数，完成一步到位的地舆探测器剖析操作。

  首要，假如咱们输入数据中的自变量数据具有连续变量，需求将其转化为类别变量；gdm()函数能够完成连续变量的离散化办法寻优与主动履行。其间，咱们能够挑选的离散化办法包括持平间隔法、天然连续点法、分位数分类法、几许间隔法与标准差法等5种不同的办法，别离对应以下榜首句代码中的"equal"、"natural"、"quantile"、"geometric"与"sd"等5个选项。此外，咱们还能够根据数据的特征，对自变量离散化的类别数量加以限制，详细代码如下所示。

discmethod <- c("equal", "natural", "quantile", "geometric", "sd")
discitv <- c(4:10)

  其间，上述榜首句代码表明，咱们后续将从持平间隔法、天然连续点法、分位数分类法、几许间隔法与标准差法等5种不同的办法中，找到每一个连续变量对应的最优离散化办法；第二句代码则表明，在后续寻觅最优离散化办法的一起，还需求对每一个变量的分类数量加以寻优——c(4:10)就表明咱们别离将每一个连续变量分为4类、5类、6类，以此类推，一直到10类，从其间找到最优成果对应的类别数量。

  接下来，咱们即可调用gdm()函数，履行地舆探测器剖析的详细操作；其间，my_gd为保存地舆探测器成果的变量；函数的榜首个参数，表明因变量与自变量的联系，~前的变量即为因变量，~后的变量即为自变量，多个自变量之间经过+相连接；第二个参数表明自变量中的连续变量，程序将主动对这些连续变量加以离散化办法寻优与履行；第三个参数表明存储自变量与因变量数据的数据框（Data Frames）格局的变量；最终两个变量，即为前面咱们挑选的离散化办法与类别数量。

my_gd <- gdm(A_LCCS0 ~ C_SlopeS0 + D_AspectS0 + DEM_Reclass + F_LCS0,
                        continuous_variable = c("C_SlopeS0", "D_AspectS0"),
                        data = tif_frame,
                        discmethod = discmethod,
                        discitv = discitv)

  这儿需求留意，假如咱们不是经过脚本运转的R言语，而是每次写一句代码然后按下回车键运转一下，那么上述代码中的换行就需求经过一起按下Shift键与回车键完成。输入上述代码后，如下图所示。

  随后，即可运转代码。稍等片刻（详细时长与数据量有关），即可得到地舆探测器的成果my_gd。这一变量的详细结构、内容如下图所示。

  咱们能够输入如下的代码，将变量my_gd打印出来。

my_gd

  所得成果如下图所示。

  能够看到，my_gd变量包括了每一个连续变量在离散化后，对应的最优离散化办法与类别数量，以及地舆探测器的各个剖析成果。详细成果的意义与研读办法，咱们参阅地舆探测器Geodetector下载、运用、成果剖析办法，以及地舆探测器R言语完成：geodetector这两篇文章即可，这儿就不再赘述。

  此外，咱们能够经过如下的代码，将上述成果加以可视化。

plot(my_gd)

  运转上述代码，成果如下图所示。

  此刻，在RStudio软件的右下方“Plots”中，即可看到可视化成果，如下图所示。其间，咱们能够经过下图中赤色方框内的箭头，完成不同图片的切换显现。

  上述成果包括7张图画，其别离与上上图中的7项输出内容对应——榜首张图是最优离散化办法的选取进程，第二张图则是所选出的最优离散化办法对应的分类状况；后5张图便是地舆探测器的剖析成果图，即上上图中最终5个plot别离对应的成果。

  至此，咱们就完成了根据R言语中的GD包，根据多张栅格图画数据，完成类别变量的主动离散化，并进行地舆探测器（Geodetector）操作的完好流程。