本文介绍基于R语言中的GD包，依据栅格影像数据，实现自变量最优离散化方法选取与执行，并进行地理探测器（Geodetector）操作的方法。

首先，在R语言中进行地理探测器操作，可通过geodetector包、GD包等2个包实现。其中，geodetector包是地理探测器模型的原作者团队开发的，其需要保证输入的自变量数据已经全部为类别数据；其具体操作方法大家可以参考以下文章。

而GD包则是另一位学者开发的，其可自动实现自变量数据的最优离散化方法选取与执行；本文介绍的就是基于GD包实现地理探测器的具体操作。此外，如果希望基于Excel实现地理探测器，大家可以参考以下这篇文章。

首先，我们可以先到GD包在R语言中的官方网站（https://cran.r-project.org/web/packages/GD/index.html），大致了解一下该包的简要介绍、开发团队等基本信息。

随后，我们开始GD包的下载与安装。输入如下所示的代码，即可开始包的下载与安装过程。

输入代码后，按下回车键，运行代码；如下图所示。在安装GD包时，会自动将其所需依赖的其他包（如果在此之前没有配置过）都一并配置好，非常方便。

接下来，输入如下的代码，将GD包导入。

输入代码后，按下回车键，运行代码；如下图所示。

接下来，我们需要读取栅格图像数据，并将其转为GD包可以识别的数据框（Data Frames）格式。

其中，读取栅格数据的方法，大家参考疯狂学习GIS：R语言批量读取栅格遥感影像的方法即可；关于数据格式的转换，大家参考疯狂学习GIS：R语言geodetector包进行地理探测器分析即可。这一部分的内容本文就不再赘述。

接下来，我们就可以开始地理探测器的具体分析；强烈建议大家基于GD包中的gdm()函数，实现一步到位的地理探测器分析操作。

首先，如果大家输入数据中的自变量数据具有连续变量，需要将其转换为类别变量；gdm()函数可以实现连续变量的离散化方式寻优与自动执行。其中，我们可以选择的离散化方式包括相等间隔法、自然间断点法、分位数分类法、几何间隔法与标准差法等5种不同的方法，分别对应以下第一句代码中的"equal"、"natural"、"quantile"、"geometric"与"sd"等5个选项。此外，我们还可以依据数据的特征，对自变量离散化的类别数量加以限定，具体代码如下所示。

我们可以输入如下的代码，将变量my_gd打印出来。

所得结果如下图所示。

可以看到，my_gd变量包含了每一个连续变量在离散化后，对应的最优离散化方法与类别数量，以及地理探测器的各个分析结果。具体结果的含义与研读方法，大家参考疯狂学习GIS：Geodetector下载与地理探测器的应用及结果解读以及疯狂学习GIS：R语言geodetector包进行地理探测器分析这两篇文章即可，这里就不再赘述。

此外，我们可以通过如下的代码，将上述结果加以可视化。

运行上述代码，结果如下图所示。

此时，在RStudio软件的右下方“Plots”中，即可看到可视化结果，如下图所示。其中，我们可以通过下图中红色方框内的箭头，实现不同图片的切换显示。

上述结果包含7张图像，其分别与上上图中的7项输出内容对应——第一张图是最优离散化方法的选取过程，第二张图则是所选出的最优离散化方法对应的分类情况；后5张图就是地理探测器的分析结果图，即上上图中最后5个plot分别对应的结果。

至此，我们就完成了基于R语言中的GD包，依据多张栅格图像数据，实现类别变量的自动离散化，并进行地理探测器（Geodetector）操作的完整流程。