Analisi spaziale e clustering vicino a funzionalità

Sto lavorando sulla marcatura del comportamento negli animali vivi di gruppo e sono interessato a come il comportamento della marcatura è influenzato da alcune caratteristiche dei gruppi vicini. Ho tracciato i territori di ciascun gruppo da isopleti con densità al 95% creati usando a-LoCoH. I segni di ciascun individuo di un gruppo sono tracciati come un livello punti separato. Il comportamento di marcatura non sembra casuale e sembrano raggrupparsi attorno ai confini con i gruppi vicini. Cosa vorrei indagare se gli individui segnano più vicino ad alcuni gruppi piuttosto che ad altri, per esempio, gli individui segnano meno vicino a gruppi strettamente correlati? è possibile mostrare che i punti sono raggruppati vicino ad alcune funzionalità ma non ad altre?

Qualsiasi aiuto che possa essere fornito sarebbe molto apprezzato,

Dave Humphries

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Per la dimostrazione, sotto è un'immagine di quattro territori (A, B, C e D) e le posizioni di marcatura di due individui del gruppo A. I gruppi A e B sono strettamente correlati. I gruppi C e D non sono correlati al gruppo A.

inserisci qui la descrizione dell'immagine

clustering

— Dave Humphries
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Sei in grado di fornire dati di esempio?

— om_henners,

Siamo spiacenti, sono nuovo nello stack stack - e GIS del resto, qual è il formato standard per fornire i dati di esempio? Documento ArcMap?

— Dave Humphries,

I dati di esempio dovrebbero essere pubblicati in un formato GIS aperto leggibile da molti sistemi GIS.

— markusN,

Alcuni dei file coinvolti sono shapefile e, a quanto ho capito, al momento non è possibile condividere questi tipi di file su SE. Sono felice di fornire esempi via e-mail a: david.humphries@mq.edu.au

— Dave Humphries

Un'altra domanda mentre sto pensando a questo (back off holidays): i confini a-LoCoH sono prodotti dallo stesso set di dati di marcatura o un set di dati diverso del tutto? Inoltre, che tipo di software stai utilizzando (e hai accesso a)?

— om_henners,

Consiglio vivamente di dare un'occhiata a R , in particolare al pacchetto spazstat di CSRIO. È disponibile un eccellente manuale / tutorial del Prof. Adrian Baddeley che ti guiderà attraverso una serie di metodi diversi per l'analisi del modello di punti. In particolare darei un'occhiata alla Parte VII: Marked Point Patterns (in particolare la funzione di correlazione Mark a pagina 202). I segni di nota qui si riferiscono ai dati classificati da un attributo anziché avere una relazione numerica.

C'è anche un capitolo sulla lettura dei dati (usando rgdal , sp ecc.) All'inizio del documento. Se si utilizza ArcGIS , darei un'occhiata al Geospatial Modeling Environment come un modo per collegarsi tra i dati in R e ArcGIS, altrimenti QGIS ha manageR che farà lo stesso.

Infine @whuber (tra molti altri) qui su GIS SE ha una grande quantità di esperienza in R, quindi fai delle domande mentre le trovi o prova ad afferrarlo nella chat.

— om_henners
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Grazie mille per i tuoi suggerimenti. Proverò il pacchetto spatstat e vedrò come vado.

— Dave Humphries,