R中的空间自相关分析

时间:2013-03-29 20:35:04

标签: r

我正在尝试跨采样区域的光值运行空间自相关(SAC)。我做了一些搜索,我发现Moran的I(在ape包中)是R中用来做SAC的常用工具。但是,我运行代码并且我不完全确定R是否正在执行我想要的操作。代码没有中断,但是我使用Moran.I函数输入了我的变量(变换后的光值):

Moran.I (ovenbird$ARCSINE.SQRT.TRAN, ld.dist.mat)

我的距离矩阵(ld.dist.mat)是我网格上所有点(A-O)之间的距离矩阵。它看起来像这样:

      A     B     C     D     E     F     G     H     I     J    K     L     M     N     O
A  0.00  5.00 10.00  2.50  5.59 10.31  5.00  7.07 11.18  7.50 9.01 12.50 10.00 11.18 14.14
B  5.00  0.00  5.00  5.59  2.50  5.59 11.18  5.00 11.18  9.01 7.50  9.01 11.18 10.00 11.18
C 10.00  5.00  0.00 10.31  5.59  2.50 11.18  7.07  5.00 12.50 9.01  7.50 14.14 11.18 10.00
D  2.50  5.59 10.31  0.00  5.00 10.00  2.50  5.59 10.31  5.00 7.07 11.18  7.50  9.01 12.50
E  5.59  2.50  5.59  5.00  0.00  5.00  5.59  2.50  5.59 11.18 5.00 11.18  9.01  7.50  9.01
F 10.31  5.59  2.50 10.00  5.00  0.00 10.31  5.59  2.50 11.18 7.07  5.00 12.50 11.18  7.50
G  5.00 11.18 11.18  2.50  5.59 10.31  0.00  5.00 10.00  2.50 5.59 10.31  5.00  7.07 11.18
H  7.07  5.00  7.07  5.59  2.50  5.59  5.00  0.00  5.00  5.59 2.50  5.59 11.18  5.00 11.18
I 11.18 11.18  5.00 10.31  5.59  2.50 10.00  5.00  0.00 10.31 5.59  2.50 11.18  7.07  5.00
J  7.50  9.01 12.50  5.00 11.18 11.18  2.50  5.59 10.31  0.00 5.00 10.00  2.50  5.59 10.31
K  9.01  7.50  9.01  7.07  5.00  7.07  5.59  2.50  5.59  5.00 0.00  5.00  5.59  2.50  5.59
L 12.50  9.01  7.50 11.18 11.18  5.00 10.31  5.59  2.50 10.00 5.00  0.00 10.31  5.59  2.50
M 10.00 11.18 14.14  7.50  9.01 12.50  5.00 11.18 11.18  2.50 5.59 10.31  0.00  5.00 10.00
N 11.18 10.00 11.18  9.01  7.50 11.18  7.07  5.00  7.07  5.59 2.50  5.59  5.00  0.00  5.00
O 14.14 11.18 10.00 12.50  9.01  7.50 11.18 11.18  5.00 10.31 5.59  2.50 10.00  5.00  0.00

我的问题是R如何知道我的网格上的哪些点与每个光值相关联?我已经尝试过print(Moran.I)来解决这个问题,但是自去年秋天(2012年)以来我一直只编程,而且我对R不太熟悉如何解释这个功能。另外,如果R没有以正确的方式识别我的光照值,我该如何解决?

非常感谢任何帮助。

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

您可以使用下面的代码,使用Moran的度量来执行以下操作来获取空间自相关的全局和局部度量:

library(raster)
r  <-  raster(nrows=10,  ncols=10)
r[]  <-  1:ncell(r)
Moran(r) #this is the global index of autocorrelation
x1  <-  MoranLocal(r) #local measure of autocorr as a raster object that can be plotted
plot(x1) #this will plot the autocorrelation raster results

对于Geary的自动测量:

Geary(r) #this is the global index of autocorrelation
x1  <-  GearyLocal(r) #local measure
plot(x1)