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我有一个多边形的shapefile和分布在这些多边形上的另一个点。我想为每个多边形创建一个基于它所包含的点的核密度估计。不幸的是,我只能使用MASS包中的kde2d函数创建平方的KDE。我希望KDEs被塑造成多边形。 有什么建议吗? kde1
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我正在尝试基于spatstat库的dirichlet()函数生成的Voronoi镶嵌(也称为Dirichlet镶嵌或Thiessen多边形)创建一个多边形邻接表。例如,在下图中,右上角和右下角的瓷砖各有2个邻居,右中瓷砖有4个邻居,其余两个瓷砖各有3个邻居。我想捕获表中的邻居对,理想情况下捕获它们共享的边界线的长度:例如,‘Tile1’、‘Tile2’、‘Shared_Edge_Length’。
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我很难解释我从spatstat中的隔离.test方法得到的结果。然而,我有三个不同的点模式A,B,C,我想证明C和B是相关的,而A和B不是。您可以在此图中看到强度的核估计: 但是使用spatstat包在R中计算它,我总是得到相同的p值,尽管测试统计T是不同的…这怎麽可能?在这种情况下,测试统计数据T意味着什么?为什么我会得到完全相同的p值? 我希望你能帮助我在这次蒙特卡洛测试中做错了什
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我正在尝试使用 spatstat 将双变量点模式分类为组.这些图案来源于癌症淋巴结的整个幻灯片图像.我训练了一个神经网络来识别三种类型的细胞(癌症“LP"、免疫细胞“bcell"和所有其他细胞).我不想分析所有其他细胞,而是使用它们来构建淋巴结形状的多边形窗口.因此,要分析的模式是多边形窗口中的免疫细胞和癌细胞.每个模式可以有几个 10k 癌细胞和最多 2mio 免疫细胞.图案属于“小世界模型"类
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我使用下面的代码成功地将一个 sf 对象转换为 ppp: sf_owin = maptools::as.ppp.SpatialPointsDataFrame(as_Spatial(sf_points__flat)) sf_points__flat 看起来像这样: 简单的特征集合,包含 131 个特征和 3 个字段几何类型:多点尺寸:XYbbox:xmin:-1932934 ymin:
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我现在正在做探索性分析,目的是绘制一个四边形图,确定是否存在完全的空间随机性(在视觉上和使用卡方检验),等等.但是,我在绘制四边形图时遇到了麻烦.我以前曾问过这个问题,导致我重新规划了数据. 这是我的代码: library(rgdal)#在R中带来空间数据library(spatstat)#空间统计库(maptools)图书馆(光栅)#加载nyc邮政编码边界多边形shapefiles--
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我问了另一个问题,该问题以“太宽泛"而告终.现在,我将尝试指定. 同样,我想在R中模拟一维点过程.到目前为止,我只从事二维模拟,并且需要一些帮助. 我的目标是模拟图片中的
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R中density函数的错误提示:“时间迭代次数超过iterMax;增加dtt或增加iterMax" 如何增加iterMax? 我正在使用库spatstat. 这是我的脚本: d660
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我正在使用X=rpoisline(4)生成线并用plot(X)绘制它们. 在X$ends中,我的坐标和交点与selfcrossing.psp(X)(在R中,带有spatstat的library(spatstat)). 我需要获取线段及其坐标的列表,并能够对其进行操作(更改其方向,位置,交点...).这些线段必须由一条线与另一条线和窗口的交点定义. 那么,我是否缺少一种简单的方法来将不相
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我想知道是否有人知道如何在spatstat中分配标记,以便它们倾向于在空间上聚集?我有一组经纬度坐标,我想将其分为4组.我想出了如何使用以下代码将标记/组随机分配给这些点: as.ppp(data, window ,marks=factor(sample(1:4,replace=TRUE))) 但是我不知道如何分配标记,以使各组趋向于占据彼此更近的点.更为复杂的是,我还希望每个组中的点数
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是否可以在符合逻辑回归正交方案的泊松点过程模型中包含权重?我的数据是分层样本,我想说明这种抽样策略,以便获得有效的人口水平预测. 解决方案 以下是@ adrian-baddeley回答的几行内容. 如果您已经设置了相关问题,并且我们假设您在与quadscheme点的顺序相同: library(spatstat) X
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我目前正在与 density.ppp 函数,并使用我自己设计的不同内核函数调用它. 为此,我需要通过... arglist通过density.ppp将一些参数传递给我的内核函数. 在一种情况下,这是行不通的,即如果我想通过边缘校正来计算at = "points". 在densitypointsengine中说 # evaluate edge correction weights
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我拟合了一个包含铁杆和geyer饱和分量的混合geyer模型,现在我想在spatstat中通过rmh()模拟拟合的模型,代码如下: mo.X
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我目前正在研究三个shapefile,每个都有点数据,并且都限制在同一窗口中.我还使用了我用来创建内核密度图的ppp格式. plot(density.ppp(smktppp, 0.5, edge=T), main="Supermarket Density") plot(density.ppp(tptppp, 0.5, edge=T), main="Transport Density") pl
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我有一个data.frame对象,可以轻松地将其转换为 spatialpointdataframe ,然后将其转换为 spatiallinesdataframe ,但是当我尝试覆盖 as.linnet 不会读取标记 X Y roadID 1 177321.3 3378163 1 2 177321.4 3378168 1 3 177321.4
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希望您能帮助我解决我找不到的问题.抱歉,如果我在写这篇文章时犯了一些错误,我的英语现在有点生疏了. 这是问题.我有要在R中分析的.shp数据..shp可以是代表我们设置为捕获章鱼的陷阱线的线,也可以是直接位于这些线上方的点,表示我们已经放置过的点. 我要回答的问题是:章鱼在统计上是否分组? 经过一番调查,在我看来,我需要使用Maptools,SpatStat和Sp库来使用R及其l
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我是R中处理空间数据和多边形的新手. 我有两个分别从Google Earth中提取的两个多边形的形状文件.因此,基本上第一个形状文件是一个位置(例如购物中心等),第二个形状文件是第一个位置周围三公里的半径.我将两个形状文件都读取为R作为SpatialPolygonsDataFrames.我使用以下代码: library(maptools) library(sp) library(spa
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我有一个动物位置的空间数据集,如源(半径为5 km的圆形图案)周围的(x,y)点.在考虑方向性的同时,我需要测试这些点是否相对于距源较远的位置聚集(或排斥)在源周围. 我尝试过的事情: 检查了最近的邻居和Ripley的K-无法弄清楚如何合并到源或方向的距离(再加上,看起来Ripley的期望矩形的窗口,而我的是圆形的) 将数据划分为基本方向(N,E,S,W)和距离区间,并计算每个距离/方向
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我对Spatstat中的KEST函数有一个非常简单的问题. KEST图形输出我正在使用Spatstat中的KEST函数来评估数据集中的空间随机性.我使用ripras函数指定空间域,上传了散布在伦敦的经度和纬度值,并将其转换为PPP对象.当我在ppp上运行KEST分析并绘制图形时,最终在x上得到r值,但是尽管我知道这是一种距离测量,但我不知道它使用的单位.我得到以下摘要输出: Planar p
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您好,所有潜在的帮助者, 我有一个从tigris包获得的SpatialPolygonDataFrame对象,我想在创建ppp对象时将其用作多边形窗口.这是我尝试过的: # Needed packages library(spatstat) library(sf) # Download geospatial data for Lee county in Alabama (home of
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