问题描述
我正在尝试将生成的“ im”像素图像转换为光栅图像。 “ im”是使用以下代码创建的：
library(sf)
library(spatstat)
library(rgeos)
library(raster)
# read ebird data
ebd_species <- ("ebd_hooded.txt") %>%
read_ebd()
# extracting coordinates
latitude_species <- ebd_species$latitude
longitude_species <- ebd_species$longitude
#convert to spatial object
coordinates1 <- data.frame(x = longitude_species,y = latitude_species) %>% st_as_sf(coords = c("x","y"))
# converting to point pattern data
coordinates <- as.ppp(coordinates1)
# density image
a <- density(coordinates,2)
plot(a)
这是我得到的情节： plot
我想要做的是将其转换为栅格。然后，我想使用ebird数据的坐标从栅格中提取密度值。
解决方法
在询问R问题时，请提供一个最小的，独立的，可复制的示例。也就是说，不要显示您的实际代码，尤其是当它引用我们没有的数据时，而是显示类似的代码（基于?im中的第一个示例）：
library(spatstat)
mat <- matrix(1:1200,nrow=30,ncol=40,byrow=TRUE)
m <- im(mat)
解决方案
library(raster)
r <- raster(m)
好像您在spatstat中直接使用地理坐标（经度，纬度）。您确定这在您的情况下还可以吗？对于远离赤道的地区，这可能会产生误导。考虑使用sf::st_transform()投影到平面坐标（有关此操作，请参见本网站上我的其他答案）。另外，在sf的较新版本中，您可以使用以下命令直接将sf转换为spatstat格式。 as.ppp()。
如果要对数据点处的强度进行核密度估计，可以使用at = "points"中的选项density.ppp()：
a <- density(coordinates,2,at = "points")
那么a就是一个向量，其长度等于包含每个数据点强度估计值的点数。默认情况下，这会使用“留一法”估计来最大程度地减少偏差（请参见density.ppp的帮助文件）。