点模式分析：clarkevans.test 和边缘校正答案

【问题标题】：Point patterns analysis : clarkevans.test and edge correction点模式分析：clarkevans.test 和边缘校正
【发布时间】：2018-09-08 12:29:39
【问题描述】：

首先我真的很抱歉，因为我是新手，所以如果我错过了之前对这个问题的回复，我深表歉意，我也很抱歉，因为我无法将图片加入到我的文字中（我为英语错误道歉，因为我'我不是双语）。

我正在使用 Q-GIS 和 R。我有一片森林（图层 = 地块），上面有地理参考的特定树木（图层 = 特定树木的坐标）。我想知道这些特定的树是否是聚合的。因此，我在 R 上导入了我的 Q-GIS 层，该层显示了我的特定树（包 rgdal，函数 readOGR）。

然后我使用以下行计算 clark evans 指数（包 spatstat，函数 clarkevans.test）。克拉克埃文斯指数是观察到的平均最近邻距离与调整后的理论平均值的比率。（R=0：完全聚集。R=1：完全随机。R=2.14914：均匀模式。）

clarkevans.test(PPP, correction="Donnelly", alternative="two.sided")

其中 PPP 是我的层特定树的格式 ppp：

PPP <- ppp(x = coordinates(spec_trees)[,1], y = coordinates(spec_trees)[,2], xrange = range(coordinates(spec_trees)[,1]), yrange = range(coordinates(spec_trees)[,2]))

Donnelly 校正是对矩形窗口的校正。我不确定我是否必须使用它。当没有更正时，我的结果几乎相同。

对于 clark envans 测试，R 响应：

R = 0.48929, p-value = 0.002
alternative hypothesis: two-sided

这意味着我的点与空间随机分布显着不同（p 值 > 0.05）并且我的点是聚合的（R

但是，我认为 R 可能会高估聚合，我需要真实值。我的森林（层 = 地块）不是正方形或椭圆形。包裹停产（有湖泊、道路、房屋）！广场上不可能到处都是树，没有地块的地方就不可能有树，所以当然没有specific_trees。但是 R 不知道这一点，所以它只是在一个空的正方形中搜索 specific_trees 的聚合。所以我的问题是以下一个：我可以在有限区域内搜索具有复杂形状的点的空间模式吗？

我希望我很清楚，但不要犹豫，问我问题。

【问题讨论】：

听起来您的观察窗口（已调查树木的区域）是一个复杂的多边形形状，您需要在调用 ppp 时通知 spatstat。您是否有一些标准格式的区域，例如 shapefile 或其他格式？
嘿，谢谢你的回答，我想你很好地理解了这个问题！我有一个包含所有地块（和 1 个地块 = 1 个多边形）的 shapefile。但有时地块之间的空间很大，因此 shapefile 包含不连续的多边形。我可以在 PPP 范围内使用不连续的多边形层吗？
是的，您可以使用非常一般的多边形区域。查看帮助文件和owin()的例子

标签： r qgis spatstat

【解决方案1】：

由于这个问题已经看过很多次了，这里有一个详细的答案。

点模式的分析应始终考虑可能出现点的空间区域。 spatstat 包旨在支持这一点。

点模式由ppp 类的对象表示。空间区域（“窗口”）可以是任何复杂的形状，或多个形状，由 owin 类的对象表示。

您可以通过以下方式在不规则形状的窗口中创建点图案

A <- ppp(x, y, window=W)

其中x 和y 是坐标向量，W 是由函数owin 创建的owin 类的空间区域对象。对象W可以是一个多边形，也可以是几个不连贯的多边形，也可以是一个二值像素掩码等。

顺便说一句，我们强烈反对使用类似

的语法

PPP <- ppp(x, y, xrange = range(x), yrange = range(y))

因为即使已知空间区域是一个矩形，使用坐标范围来估计矩形的范围也是不明智的。

有关详细信息，请参阅the spatstat book。

【讨论】：