Я пытаюсь рассчитать некоторые BBMM.контуры для карибу в течение периода движения в северной Канаде.Я все еще нахожусь в стадии изучения использования этой функции и проработал некоторые учебные пособия, которые работали нормально, но теперь, когда я пробую свои примеры данных, функция brownian.bridge, кажется, берет вечность.Я понимаю, что это функция, которая может занять много времени для расчета, но я попытался распределить свои данные, включив в них все меньше и меньше мест, просто чтобы увидеть, является ли конечный продукт тем, что я хочу, прежде чем начинать работу с набором данных с тысячамиместах.В настоящее время у меня есть только 34 местоположения в подмножестве, и я ждал всю ночь, пока он не завершится.Когда я использовал некоторые данные о местонахождении Panther с 1000 местоположениями, это заняло меньше минуты, поэтому я подумал, что что-то не так с моим кодом или моими данными.Любая помощь, работающая с этим, будет принята с благодарностью.
#Load data
data<-(X2017loc)
#Used to sort data in code below for all caribou
data$DT <- as.POSIXct(data$TimeStamp, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
#Sort Data
data <- data[order(data$SAMPLED_ANIMAL_ID, data$DT),]
#TIME DIFF NECESSARY IN BBMM CODE
###Joel is not sure about this part...Timelag is maybe time until GPS upload???.
timediff <- diff(data$DT)
data <- data[-1,]
data$timelag <-as.numeric(abs(timediff))
#set Timelag
data <- data[-1,] #Remove first record with wrong timelag
data$SAMPLED_ANIMAL_ID <- factor(data$SAMPLED_ANIMAL_ID)
data<-data[!is.na(data$timelag), ]
data$LONGITUDE<-as.numeric(data$LONGITUDE)
data$LATITUDE<-as.numeric(data$LATITUDE)
BBMM = brownian.bridge(x=data$LONGITUDE, y=data$LATITUDE, time.lag=data$timelag, location.error=6, cell.size=30)
bbmm.summary(BBMM)
Дополнительная информация: временная задержка указана в секундах, а у ошейников ошибка определения местоположения 6 м
Я не уверен, к чему относится cell.size, икак мне определить это число.
SAMPLED_ANIMAL_ID LONGITUDE LATITUDE TimeStamp timelag
218 -143.3138219 68.2468358 2017-05-01 02:00 18000
218 -143.1637592 68.2687447 2017-05-01 07:00 18000
218 -143.0699697 68.3082906 2017-05-01 12:00 18000
218 -142.8352869 68.3182258 2017-05-01 17:00 18000
218 -142.7707111 68.2892111 2017-05-01 22:00 18000
218 -142.5362769 68.3394269 2017-05-02 03:00 18000
218 -142.4734997 68.3459528 2017-05-02 08:00 18000
218 -142.3682272 68.3801822 2017-05-02 13:00 18000
218 -142.2198042 68.4023253 2017-05-02 18:00 18000
218 -142.0235464 68.3968672 2017-05-02 23:00 18000