Я разработал мою обобщенную аддитивную модель с использованием mgcv pakcage в R. Более простая версия моей модели гаммы:
data: mydata rasterfile
library(readxl)
library(mgcv)
mydata <- read_excel("C:/Desktop/mydata.xlsx")
mygam <- gam(conc ~ s(var1)+ s(var2) + s(var3) + s(X,Y), data = mydata)
var1, var2 и var3 - переменные землепользования;(X,Y) - точечные местоположения каждой выборки данных conc.Теперь моя цель - создать прогнозируемую поверхность из этой модели, используя predict.gam.У меня есть все мои переменные в отдельных растровых файлах.Благодаря одному из ответов в этом посте я могу предсказать, используя
mygam2 <- gam(conc ~ s(var1)+ s(var2) + s(var3), data = mydata)
library(raster)
rs_stack(var1,var2,var3)
predict(rs_stack,mygam2,filename="file_name.tif")
(прогноз может занять несколько минут)
Но это не включает пространственноеlocation (X,Y), поскольку они имеют точечный формат, поэтому не могут быть преобразованы в растровый слой в качестве переменных землепользования. У меня вопрос: как я могу учесть (X,Y) в прогнозе с остальными растровыми слоями?
Любые мысли будут очень признательны!