you could find more details by the reference manual, and meanwhile, the last chapter of the paper, GRASS 6 in a nutshell (y Markus Neteler),  will give you  a quick  introducation.

The interface between GRASS and R statistical language (R) is currently undergoing significant changes (Bivand, 2005). The new design is embedded in the new efforts to develop coherent spatial classes for R. The basic website for the new GRASS interface is hosted at SourceForge (http://r-spatial.sourceforge.net). The new package is named “spgrass6”. The basic spatial object classes are maintained in the “sp” package. The additional “spGDAL” class is a wrapper for functions in the “rgdal” package, which interfaces to the GDAL library. Another package is “spmaptools”, which is an interface to the SHAPE library.

DBI的发展，最早可以追溯到RPgSQL，后来为了对多钟数据库的支持，RPgSQL停止了更新，从而演变成RDBI，但是该包2002年也停止了更新，随而，在2006年12月4日，R Special Interest Group on Databases (R-SIG-DB)发布了DBI包，用以解决R与数据库接口的问题。昨日订阅了R-SIG-DB和R-SIG-Geo的maillist希望弄从中挖些有用的知识。

尝试用了一下用DBI链接PostgreSQL数据库，不过都fail了，不知道是自己的问题还是DBI本身的问题，它总是提示没有定义诸如“PostgreSQL”的drvName，希望近两日能够解决这个问题。

一个基本的php语句来调用R语言程序段：

exec(“D:\R\bin\r –no-save -q < input>output&1″);
exec(“D:\R\bin\r –no-save -q “
output);
我们调用的test.R 中内容是

x<-c(2:30)
y<-c(12:40)
plot(x,y)
当程序输入上述php语句，将没人在bin\目录下生成Rplots.ps 的图形文件。php完全可以调用该统计图。实现统计图表的显示功能。该过程需要参考以下相关文献：

• php exec参数的使用方法
• Linux Shell关于重定向输入输出的相关内容
• R导论的附录3

PS: 关于重定向输入输出，很多人都说这是Unix/Linux的一个伟大创举，确实这样，好比一个万能的接口一样，实现多种软件的协同工作。关于重定向，要搞清楚<> &的含义，可以查考下面的段落：
首先说一下什么是 I/O 重定向，所谓 I/O 重定向简单来说就是一个过程，这个过程捕捉一个文件，或者命令，程序，脚本，甚至脚本中的代码块（code block）的输出，然后把捕捉到的输出，作为输入发送给另外一个文件，命令，程序，或者脚本。
如果谈到 I/O 重定向，就涉及到文件标识符 (File Descriptor) 的概念, 在 Linux 系统中，系统为每一个打开的文件指定一个文件标识符以便系统对文件进行跟踪，这里有些和C语言编程里的文件句柄相似，文件标识符是一个数字，不同数字代表 不同的含义，默认情况下，系统占用了 3 个，分别是0标准输入（stdin）,1 标准输出 (stdout), 2 标准错误 (stderr), 另外 3-9 是保留的标识符，可以把这些标识符指定成标准输入，输出或者错误作为临时连接。通常这样可以解决很多复杂的重定向请求。

• 标准输入通常指键盘的输入
• 标准输出通常指显示器的输出
• 标准错误通常也是定向到显示器
• 请看以下例子，来描述一下他们的关系
• #ls /dev

这个命令列出/dev目录下的所有文件，在屏幕上输出结果。
这里 /dev 就是作为命令 ls 的标准输入（从键盘输入），而打印在屏幕的结果就是标准输出（/dev 目录中的内容）
还是回到标题，重定向就是把标准的输入或者输出更改成其他的方式，请参看如下例子
或者等同于
#ls /dev 1>filename #注意：”1″和”>”中间没有空格
以上命令会把命令的标准输出重新定向到一个文件filename,而不是显示到屏幕上，如果不指明文件标识符，系统默认的就是1, 因此1可以省略
如果把上面例子重的 “>” 改成 “>>” 则表示把输出追加到 filename 文件的末尾，如果文件不存在则创建它。如下
#ls /dev >>filename
也可以把标准错误重新定向到文件
#ls -qw /dev 2>filename
显然 -qw 是一个错误参数，通常会在显示器上报告一个错误信息，但由于把 2 标准错误（stderr）重新定向到了文件 filename，因此显示器没有错误信息，而信息写到了文件里面
以下命令是把标准输出和错误都定向到文件
#ls /dev &>filename
“&” 在这里代表标准输出和标准错误，这里无论是正常输出还是错误信息都写到 filename 中了。
重新定义标准输入，输出，和错误的文件标识符
重新定义文件标识符可以用 i>&j 命令，表示把文件标识符 i 重新定向到 j，你可以把 “&” 理解为 “取地址”
请看以下例子
#exec 5>&1
表示把文件标识符 5 定向到标准输出，这个命令通常用来临时保存标准输入。
同样标准输入也是可以重新定向的，请参考下面例子
# grep search-word < code>
一般来说 grep 命令在给定文件中搜索字符串，以上命令把文件 filename 作为 grep 命令的标准输入，而不是从键盘输入。
前面曾经提到，系统为每一个打开的文件指定一个文件标识符以便系统对文件进行跟踪，那么默认的文件标识符是什么呢？答案是 0，也就是标准输入，或者可以说从键盘输入。当然这个文件标识符也可以自己指定，请参考下面例子
#echo 123456789 >filename 把字符串写到文件 filename 中
#exec 3<>filename 把文件 filename 打开，并指定文件标识符为3
#read -n 4 <&3 从文件中读4个字符，句柄已经指到第四个字符末尾
#echo -n . >&3 在第5个字符处写一个点，覆盖第5个字符，-n表示不换行
#exec 3>&- 关闭文件标识符
现在 cat filename 文件的结果就成了 1234.6789
命令 j<>filename 表示把文件打开，并指明文件标识符为 j
“&-” 表示关闭文件标识符
有关关闭文件标识符的操作请参考下面
n<&- 关闭输入文件标识符 n
0<&-或<&- 关闭标准输入 stdin
n>&- 关闭输出文件标识符 n
1>&-或>&-关闭标准输出 stdout

另外还有一些其他命令，如下参考
2.：> filename 或者 > filename
表示把文件filename设置成空，也就是清空文件内容，如果文件不存在，则创建一个空文件，（等同于touch命令） ：表示一个空输出，两个命令的唯一区别就是>filename不是在所有shell都可以正常工作的。

Let me try again, and check out the reason, or there might be some bugs?

PS: today, i discuss this problem with Jiang, and no better ways could undertake, the just copying all the libraries in Jiang’s R library in mine, and this sulotion really works. hehe, what a stange world.

ps:Function dp is an implementation of the Douglas-Peucker polyLine simplification algorithm. Douglas, D. and Peucker, T. (1973). “Algorithms for the reduction of the number of points required to represent a digitized line or its caricature.” The Canadian Cartographer 10(2). 112-122. dp currently uses the line, not the line segment to determine the distance of the points from the line. This can result in the omission of extreme “outlier-like” points. See http://www.lgc.com/resources/Doug_Peucker.pdf for more information.

Base R includes many functions that can be used for reading, vizualising, and analysing spatial data. The focus in this view is on “geographical” spatial data, where observations can be identified with geographical locations, and where additional information about these locations may be retrieved if the location is recorded with care. Base R functions are complemented by contributed packages, some of which are on CRAN, and others on the R-spatial sourceforge repository. The contributed packages address two broad areas: moving spatial data into and out of R, and analysing spatial data in R.
The R-SIG-Geo mailing-list is a good place to begin for obtaining help and discussing questions about both accessing data, and analysing it. More information about the functions is available from the Rgeo website. The packages in this view can be roughly structured into the following topics. If you think that some package is missing from the list, please let me know.

1. Classes for spatial data : Because many of the packages importing and using spatial data have had to include objects of storing data and functions for vizualising it, an initiative is in progress to construct shared classes and plotting functions for spatial data. The sp package has been published on CRAN, and wrapper packages are available from a repository for work in progress at the R-spatial Sourceforge home page. The sp package is discussed in a note in R News . Some other packages have become dependent on these classes, including rgdal and maptools. An alternative approach to some of these issues is implemented in the PBSmapping package.
2. Reading and writing spatial data : Maps may be vector-based or raster-based. The rgdal package provides bindings to GDAL -supported raster formats and OGR -supported vector formats. It contains functions to write raster files in supported formats. The package also provides PROJ.4 projection support for vector objects. The Windows binary of rgdal includes a subset of possible data source drivers; if others are needed, use FWTools conversion utilities. There are a number of other packages for accessing vector data on CRAN: maps (with mapdata and mapproj) provides access to the same kinds of geographical databases as S, RArcInfo allows ArcInfo v.7 binary files and *.e00 files to be read, and maptools and shapefiles read and write ArcGIS/ArcView shapefiles. The maptools package also provides helper functions for writing map polygon files to be read by WinBUGS, Mondrian, and the tmap command in Stata. For visualization, the colour palettes provided in the RColorBrewer package are very useful, and may be modified or extended using the colorRampPalette function provided with R. The classInt package provides functions for choosing class intervals for thematic cartography.
   Integration with version 5.* of the leading open source GIS, GRASS, is provided in CRAN package GRASS (but not version 6.0, see below for developments). A family of wrapper packages is being written to interface these packages to sp classes, and can be found on the R-spatial Sourceforge home page. Packages are already available for interfacing version 6.0 of the GRASS GIS, and for interfacing the maps, PBSmapping, gpclib, and spatstat packages.
3. Point pattern analysis : The spatial package is available as part of the VR bundle (shipped with base R), and contains several core functions. In addition, spatstat allows freedom in defining the region(s) of interest, and makes extensions to marked processes and spatial covariates. Its strengths are model-fitting and simulation, and it has a useful homepage . It is the only package that will enable the user to fit inhomogeneous point process models with interpoint interactions. The splancs package also allows point data to be analysed within a polygonal region of interest, and covers many methods, including 2D kernel densities. The functions for binning points on grids in ash may also be of interest.
4. Geostatistics : The gstat package provides a wide range of functions for univariate and multivariate geostatistics, also for larger datasets, while geoR and geoRglm contain functions for model-based geostatistics. A similar wide range of functions is to be found in the fields package. The spatial package is available as part of the VR bundle (shipped with base R), and contains several core functions.   The RandomFields package provides functions for the simulation and analysis of random fields. For diagnostics of variograms, the vardiag package can be used. The sgeostat package is also available. Within the same general topical area are the tripack for triangulation and the akima package for spline interpolation. In addition, there are the spatialCovariance package, which supports the computation of spatial covariance matrices for data on rectangles, the regress package building in part on spatialCovariance, and the tgp package.
5. Disease mapping and areal data analysis : DCluster is a package for the detection of spatial clusters of diseases. It extends and depends on the spdep package, which provides basic functions for building neighbour lists and spatial weights, tests for spatial autocorrelation for areal data like Moran’s I, and functions for fitting spatial regression models, such as SAR and CAR models. These models assume that the spatial dependence can be described by known weights. The spgwr package contains an implementation of geographically weighted regression methods for exploring possible non-stationarity.
6. Ecological analysis : There are many packages for analysing ecological and environmental data. They include grasper for environmental prediction using GAM, ade4 for exploratory and Euclidean methods in the environmental sciences, adehabitat for the analysis of habitat selection by animals, pastecs for the regulation, decomposition and analysis of space-time series, vegan for ordination methods and other useful functions for community and vegetation ecologists, and many other functions in other contributed packages. The Environmetrics Task View contains a much more complete survey of relevant functions and packages.

• 功能强大

由于统计分析的重要性，早在197X年著名的贝尔实验室的一个开发小组就已经开始一个名为“S”的研究项目。从”S”被研究成功到导入市场成为畅销产品”S-Plus”，人们分析、显示和处理数据的方式和能力被彻底的改变了。并且”S-Plus”和其他的类如”C语言”等高级计算机语言之间的交互性也非常的友好。 而号称”S-Plus”免费版的”R”，就是以”S-Plus”作为开发蓝本的，从R诞生到现在，关于R与S-Plus孰强孰弱的争论已经有了很多。普遍来讲，有些功能在S-Plus中能被更快更好的执行是毫无疑问的，而有些功能则在R中才能有更加精彩的表现。

• 免费开源

前面我讲到R是一个免费软件，其实还不是很确切。准确来讲，R是一个开源软件。现在，开放源代码软件在科学和工程工作中的地位日益重要。R的开源性，使得它自从90年代初被开发出来至今，它的发展就一直没有间断过，很多国家都相继出现了关于讨论开发R的综合网站。关于R的各种新的附加模块一直都是层出不穷，大大的方便了各类研究人员和院校师生。更因为它的免费，在美国、日本有很多大学，老师都用R来帮助自己讲课，学生也用R处理各种数据来帮助自己交报告。

另外一个角度，R其实就象是LINUX和PHP一样，在国外，大学生很多都是用LINUX系统，用PHP编程。而由于国内盗版软件满天飞的局面，不管正版盗版大家用的都是WINDOWS，一写程序很多都是ASP,一看工具清一色的MS系列最新版。在不讨论法律的前提下，虽然盗版软件能够让人节省金钱和精力，但实际上使用盗版软件也就等于你自己堵住了自己的另外一条出路，一条通往开源软件的路，一条更让人向往的路。

• 当前静态语言有:Java、C/C++、C#、Delphi、VB等。
• 动态语言有:ASP、PHP、CGI、lisp、Perl、python,Smalltalk、Ruby等。

Perl语言过时了，虽然还有一些公司在使用，但早已不是主流。python、Ruby最近几年开始火起来的动态语言，但不被看好，虽然是很优秀的语言，但是优秀并不帶表会成为主流mainstream。
未来动态语言并不会取代静态语言。应该是动态语言与静态语言互相辅助，各在其擅长的方面发挥作用。比如多线程，目前的动态语言支持都不如静态语言的好，很多还不支持。
对于语言的选择，一般性的应用，完全可以采用动态语言完成，也可以采用静态语言，这要看撑握语言的人或是需求而决定。更为灵活，更容易扩展及复用的方式是采用动态语言+静态语言的方式。前台功能采用动态语言实现，后台服务采用静态语言实现，充分利用各自的优势。动态语言必将大行其道，但是不是独行，而将与静态语言相辅相成。

php 动态语言之精典
对于php语言，笔者的个人感情较浓，从第一次接触它就被其简单、灵活、功能之强大所征服。更快的处理效率，迅速的部署及PHP的跨平台的特性让其应用更为广泛，相信俱有跨平台特性的动态语言中没有任何一个语言能及php语言的普及率高。很多大的网站使用着PHP，历史证明，它是一个经得起考验的动态语言。另外，php的开源环境也相当出色。世界各地数以万计的程序员，采用PHP编写程序。你可以从PHP相关的网站、社区等找到各类优秀的开源程序代码。
最近IBM、Oracle 正尝试把PHP 应用到SOA 之中，再一次证明了PHP的优秀。虽然PHP存在着维护困难，复用性低等问题，但这些并不能影响其最终成为主流的动态语言。前不久IBM还基于Apache Geronimo项目推出了为it WebSphere Application Server Community Edition开发的PHP集成工具集。该工具集能让开发人员在SOA中开发服务时使用PHP和Java。zend也推出了php的开发框架，这些技术将帮助软件公司创建企业级PHP应用。　PHP会变得更加广泛，从当前网站技术上的胜行，到企业级WEB应用，php必将成为最有竞争力的动态语言。
在java的基础上产生新的语言
java语言的发展是有目共睹的，早已成为时下最为主流的开发语言。JRuby也在大家的期待中展现雏形。在Lang.net 2006 会议上, Sun公司宣布将积极参与让JVM支持动态语言的开发项目.将会增加一个新的JVM 指令——invokedynamic，用来设计对动态语言对象的支持。然而主仅仅是一个开始。由于SUN及IBM公司的推动，反微软企业的支持，还有企业的认可，基于java语言所产生的动态语言也必将会成为动态语言家族中有力的竞争对手。
.net的动态语言
微软的动态语言用的人最多的应该是asp，现在发展到ASP.NET。看微软在开发语言方面的发展，他们一定不会放弃这块肥肉，并会加大投入力度，与其它的动态语言提供商火拼到底。只要是有利可图的地方，没有微软不想伸脚的，更何况这是一块大肥肉呢。
微软的动态语言列为最可能成为主流动态语言的原因是因为其Windows的平台无所不在。这是无法否认的。微软势比处投入重手，增强竞争能力。以微软的人力、财力，想不分给微软一块蛋糕是不可能的。有钱就是好，投入大笔的资金，什么都可以做。

Web GI-System: Geo-data, Geo-analysis,  statistics, the transfer-model, the server & client

看来，等我从武汉回来，除了写那本书，也可以开始看看R和GRASS了。