Как мне создать «потенциальные пропуски» для генерации псевдоизлучений с использованием BIOMOD? - PullRequest
0 голосов
/ 03 марта 2019

У меня есть данные спутниковой метки для черепах, которые дают мне 608 точек «присутствия», которые я сохранил как .csv.Я хотел бы сгенерировать данные псевдоизлучения с использованием пакета BIOMOD R, чтобы сгенерировать «случайный выбор любой доступной точки, находящейся на расстоянии не менее двух градусов от любой точки присутствия (метод« 2 ° далеко »)» (рекомендуется какнаиболее подходящий метод Барбет-Массин и др., 2012), а также сохранить их в .csv.Я следовал этим инструкциям , а также консультировался с руководством здесь .Ниже приведена моя адаптация кода

 pseudo.abs(coor=mydata[,3:4], status=mydata[,5], strategy="squares", env=data[,4:16],
           create.dataset= TRUE, distance=1, plot=F, species.name= "turtle", 
           acol= "grey80", pcol="red", add.pres=T)

. Я слегка озадачен аргументом coor, поскольку в инструкциях указано, что он должен быть 2 columns matrix giving the coordinates of the points (the presences recorded and the whole set of potential absences available)

Как создать «потенциальные пропуски»?До сих пор я придумал решение, приведенное ниже

obs.data <- read.csv(file = "data/mydata.csv")

library(sp)             

# prepare the 3 components: coordinates, data, and proj4string
coords <- obs.data[ , c("Longitude", "Latitude")]   # coordinates
data   <- obs.data[ , 4:17]          # data
crs    <- CRS("+init=epsg:28992") # proj4string of coords

# make the spatial points data frame object
spdf <- SpatialPointsDataFrame(coords = coords,
                               data = obs.data, 
                               proj4string = crs)
library(spatialEco)  

potential_absences<-pseudo.absence(spdf, n=10000, window = "extent", Mask = NULL, s = NULL,
               sigma = "likelihood", wts = NULL, KDE = FALSE, gradient = 1,
               p = NULL, edge = FALSE)

Затем я просто

write.csv(potential_absences, "potential_absences.csv")

Затем я могу добавить 10000 точек «потенциального отсутствия» в CSV, который содержит мойданные присутствия, которые затем становятся 'mydata' для pseudo.abs в BIOMOD.

Моя проблема в том, что, хотя это работает, это кажется очень грязным.Я никогда не использовал данные псевдо-отсутствия, так что, я думаю, что-то упустил?

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...