spatstat

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我試圖找到兩點間的歐幾里得距離，由不規則的多邊形限制。（即距離必須被計算爲通過給窗口的路線）下面是一個可重複的例子： library(spatstat) #Simple example of a polygon and points. ex.poly <- data.frame(x=c(0,5,5,2.5,0), y=c(0,0,5,2.5,5)) points <- data.fra

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如何通過在spatstat中錨定中點來旋轉psp對象？

我有一個線段圖案，這是在90度角到另一行： require(spatstat) range <- c(0,10) owin <- owin(xrange = range, yrange = range) l1 <- psp(x0 = 8, x1 = 8, y0 = 2, y1 = 8, window = owin, marks = "l1") l2 <- psp(x0 = 6, x1

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如何將標記分配給循環/應用命令中的spatstat對象？

某些spatstat函數（如crossing.psp）不允許在該函數內分配標記。我正在用for循環和lapply命令編寫一個複雜的函數，它要求在ppp和psp對象中標記。當我使用get()函數嘗試將marks分配給這些對象時，我遇到問題。通常我會在這些情況下使用assign函數，但無法使其工作。這裏有一個例子： library(spatstat) win <- owin(c(0,1), c(0

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spatstat在單個窗口中繪製點和多邊形

我試圖在單個窗口中繪製包括多邊形和點（在單獨文件中）的座標數據，以便稍後可以運行測試以查看存在哪些模式。我對R相當陌生（並且對spatstat非常陌生），所以我非常感謝有關如何最好地創建具有多種類型的空間數據的單個繪圖的任何建議。 library(sp) library(maptools) library(mgcv) library(spatstat) ##read in the sha

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Shapefile，要素類或網絡數據集到R

我正在R的spatstat包中工作，我想從shapefile創建一個「linnet」（網絡）類的對象。不幸的是，儘管我能夠從ArcGIS獲取網絡中所有節點的位置，但我無法弄清楚如何獲得邊緣或鄰接矩陣的列表，這些必須在spatstat中構建一個類「linnet」的對象。那麼如何獲得其中的一個（網絡邊緣列表或頂點鄰接矩陣）是我的問題。如果您有任何處理此問題的代碼或任何建議，我將非常感謝。以下是sp

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將空間多邊形數據框轉換爲OWIN

我是新來的R和編程新手。我有一個shapefile，我已經導入到R中，發現它是一個空間多邊形數據框。我想在spatstat中使用crossdist函數，但在此之前，我試圖將它轉換爲owin，然後是類psp，因爲這是我讀過的解決此問題的方式。我的問題是，我不知道如何將我的數據轉換爲owin。任何有關如何解決這個問題的幫助將不勝感激。謝謝。

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使用點座標和直徑來計算點的面積投影

我有許多與空間點相關的生態變量的數據。每個點具有相對於邊界框的y座標，但是這些點代表不同直徑的圓形區域。我想要實現的是將每個點佔據的區域投影到觀察窗上，以便隨後對區域進行像素化並檢索每個點與每個像素（網格單元格）的區域的重疊程度。在過去，通過轉換爲psp線對象，然後使用spatstat包中的像素化函數，我可以通過橫斷面數據實現這一點，但我不確定如何處理這些圓形區域。這感覺就像我應該使用多邊形類，但

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限制在路網中的R中的聚類功能

我在分析STATS19道路事故數據，由UK government向公衆公開提供。我想看看如何聚集不同類型的事故。可以使用「G函數」（描述here）來測量來自完全空間隨機性「CSR」的情況的點模式的偏差。 spatstat很好地處理了這種問題，envelope函數提供了模式從不同距離的CSR偏離的程度的可視化。然而，正如我的同事Dan Olner所指出的那樣，結果（如下所示，顯示與CSR有很大的分歧

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將R包spatstat函數應用於單暗數據？

spatstat中的函數主要用於2-3-dim數據分析。是否有很好的可能性將它們應用於單暗數據？ 2-dim中有很大的ppp類能力。對於任意維度有一個非常普遍的類ppx - 但這是問題 - 只有很少的函數可用。我可以拿一把大錘在將一個暗淡的數據膨脹到兩個暗淡的暗處並最終投射回一個昏暗的時候破壞堅果嗎？或者我應該更好地重寫one-dim（rpoispp，rmpoispp，...）的函數嗎？

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合併兩個多邊形區域爲一個多邊形區域中的R

我是新來的R. 與空間數據和多邊形的工作，我有兩個多邊形，我從谷歌地球中提取的兩個獨立的形狀文件。所以基本上第一個形狀文件是一個位置（例如購物中心等），第二個形狀文件是圍繞第一個位置的三公里半徑。我將兩個形狀文件都讀取爲SpatialPolygonsDataFrames。我使用下面的代碼： library(maptools) library(sp) library(spatstat) opt