Я заинтересован в использовании распределений использования из оценщиков плотности ядра для анализа отбора ресурсов животных, аналогично Rittenhouse et al. 2008 в «Моделировании выбора ресурсов с использованием политомной логистической регрессии и оценок плотности ядра», опубликованном в Environ Ecol Stat.
Конечная цель, которую я имею в виду, заключается в следующем: разработать распределение использования для каждого животного на основе точек перемещения, использовать значения распределения использования для определения порядковых факторов использования (низкий, средний, высокий), а затем создать модель с использованием атрибутов ресурса, измеренных на каждом место.
Я нахожусь на начальных этапах этой процедуры, поэтому я застрял в некоторых технических моментах, которыми я хотел бы поделиться с этим сообществом.
Я использую adehabitatHR и обнаружил, что этот конкретный раздел в информации о пакете может описывать то, что я хочу: «Иногда полезно оценить UD в каждом пикселе уже имеющейся растровой карты. Это может быть полезно в исследованиях выбора среды обитания, когда значение UD позднее будет связано со значением переменных среды ». (Стр. 22)
Вот код, который я поэтому использую (источник: пример из документа пакета):
library(adehabitatHR)
library(rgdal)
data(puechabonsp)
kudm = kernelUD(puechabonsp$relocs[,1], grid = puechabonsp$map)
kudm.spdf=estUDm2spixdf(kudm)
Затем я записываю кадр данных пространственных пикселей в CSV. Выходные данные содержат четыре животных в столбцах, а затем каждая строка представляет собой отдельное местоположение в пределах экстента, на который была установлена карта. Это все хорошо. Однако, если это функция плотности вероятности, то почему сумма для каждого животного не должна быть равна единице? Когда я делаю сумму для одного животного, например, «Брок» в данном случае, сумма столбца составляет 9,99987e-05.
Будем весьма благодарны за любые объяснения того или иного способа получения значений плотности вероятности по координате в оценщике плотности ядра в R.