Question

我正在尝试使用预测函数来预测空间转移中的潜在发生点。为此，我使用在原始空间中加载了存在点的dismo包，17个原始空间的栅格图层和17个用于传输空间的栅格图层。所有栅格在范围，网格分辨率和尺寸方面都是相同的，仅在地理坐标系中不同。原始空间和转移空间位于不同的大陆和我在训练和测试中使用了kfold技术来分割样品。

我适合我的maxent模型：

me<-maxent(predictor, training)

但是，我不能在转移空间中投射我的拟合模型，返回：

pred<-predict(me,predictor2)
    Erro em .local(object, ...) : missing layers (or wrong names)

*预测变量1和2位于光栅堆栈文件中

*正确选择了所有目录，并将文件找到目录中。

* both，stack包含每个地理空间的相同变量

Answer 1

那指的是'错误的名字'。这可以解决这个问题

names(predictor2) <- names(predictor)

但请确保这是正确的（即，两个RasterStack对象具有相同顺序的相同图层），通过检查

names(predictor2)
names(predictor)

Answer 2

predict的栅格方法指定“ newdata”栅格（对象）是第一个参数，模型是第二个参数。

## S4 method for signature 'Raster'
predict(object, model, filename="", fun=predict, ext=NULL, 
const=NULL, index=1, na.rm=TRUE, inf.rm=FALSE, factors=NULL, 
format, datatype, overwrite=FALSE, progress='', ...)

尝试：

pred<-predict(predictor2, me)

预测MaxEnt（软件R）的函数

2 个答案: