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准备工作：下载并安装R环境

下载并安装R环境

方式1：下载 .tar.bz2 压缩包进行解压执行（官方推荐）

📦 不再下载单个裸文件，而是下载完整 Linux 发行包

# 进入下载目录
cd ~/Downloads# 下载 micromamba 的压缩包（linux-64）
wget https://micromamba.snakepit.net/api/micromamba/linux-64/latest -O micromamba.tar.bz2# 创建 micromamba 文件夹
mkdir -p micromamba# 解压到文件夹中
tar -xvjf micromamba.tar.bz2 -C micromamba# 查看是否有 bin/micromamba 可执行文件
ls micromamba/bin/

✅ 执行 micromamba

# 赋予执行权限
chmod +x micromamba/bin/micromamba# 测试是否能正常运行
./micromamba/bin/micromamba --version

方式2：

➤ 默认路径如下：

~/.micromamba/envs/r_gdal_env/

或（如果是手动解压运行）：

~/micromamba/envs/r_gdal_env/

运行以下命令查看路径：

./micromamba/bin/micromamba env list

创建并激活R环境

./micromamba/bin/micromamba create -n r_gdal_enveval "$(./micromamba/bin/micromamba shell hook -s bash)"
micromamba activate r_gdal_env

下载R库包

📋 检查脚本（复制粘贴到 R 中运行）：

# 要检查的包列表
pkgs <- c("MGLM", "BPST", "Triangulation", "spgwr", "robustHD","raster", "rgdal", "tictoc", "osqp", "doParallel", "parallel")# 检查哪些包已安装
installed <- sapply(pkgs, requireNamespace, quietly = TRUE)# 输出结果
cat("📦 安装状态检查结果：\n")
for (pkg in names(installed)) {status <- if (installed[pkg]) "✅ 已安装" else "❌ 未安装"cat(sprintf("• %s: %s\n", pkg, status))
}

安装CRAN包

./micromamba/bin/micromamba activate r_gdal_env
./micromamba/bin/micromamba install -c conda-forge r-mglm r-spgwr r-robusthd r-raster r-osqp r-tictoc r-doparallel -y

注意：parallel 是 base R 自带包，不需要安装。

在 micromamba 中安装 GitHub 包（如 BPST）

Step 1：在 micromamba 环境中安装 devtools 及依赖

./micromamba/bin/micromamba activate r_gdal_env# 安装 devtools 及其依赖
./micromamba/bin/micromamba install -c conda-forge r-devtools libgit2 -y

减少每次安装的包数量，有利于依赖解析：

# 先安装 libgit2
micromamba install -c conda-forge libgit2 -y# 再安装 devtools
micromamba install -c conda-forge r-devtools -y

Step 2：在 R 中使用 devtools 安装 GitHub 包

devtools::install_github("FIRST-Data-Lab/BPST")# 安装 BPST 和 Triangulation
install.packages("devtools")   # 如果未安装
library(devtools)install_github("FIRST-Data-Lab/Triangulation")
install_github("FIRST-Data-Lab/BPST")

Step 3：验证是否成功

library(BPST)
library(Triangulation)

参考