Lesenswert

Hier sind ein paar Vorschläge, mit denen du dein Wissen vertiefen kannst.

Hier kommt eine Liste mit Literaturangaben, die du für die weitere Ausarbeitung des Themas nutzen kannst. Bitte beachte, dass einige der Quellen als HTML- oder PDF-Datei frei verfügbar sind.

Literatur

Burrough, Peter A, und Rachael A McDonnell. 2016. Principles of geographical information systems. Oxford: Oxford University Press.

Crawley, Michael J. 2013. The R book. Wiley. https://www.cs.upc.edu/~robert/teaching/estadistica/TheRBook.pdf.

Dormann, Carsten F, und Ingolf Kühn. 2008. Angewandte Statistik für die biologischen Wissenschaften. Bd. 2. Leipzig-Halle: UFZ. https://www.ufz.de/export/data/2/92353_deutschstatswork_23022011.pdf.

Hengl, Tomislav. 2009. A practical guide to geostatistical mapping of environmental variables. Amsterdam. https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC38153.

Hengl, Tomislav, und Robert A. MacMillan. 2018. Predictive Soil Mapping with R. Lulu.com.

Ligges, Uwe. 2008. Programmieren mit R. Berlin: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-540-79998-6.

Perpiñán Lamigueiro, Óscar. 2015. Displaying time series, spatial, and space-time data with R. Chapman & Hall/CRC the R series. Boca Raton, FL: CRC Press, Taylor & Francis Group.

Wegmann, Martin. 2020. An introduction to spatial data analysis: Remote sensing and GIS with open source software. Herausgegeben von Jakob Schwalb-Willmann und Stefan Dech. Data in the wild series. Exeter: Pelagic Publishing.

Wickham, Hadley. 2009. ggplot2. Springer New York. https://ggplot2-book.org/.