Question

我正在尝试使用Maxent使用10个预测变量（9个连续变量和1个分类变量）进行某些物种分布映射。当我将分类栅格导入R时，尽管它在ArcGIS中看起来不错，但仍将其视为连续栅格。我已经在模型中包括了factor参数，以指示应将变量视为分类变量，但是当我查看响应曲线时，该变量的输出是线形图，而不是条形图。

mod = maxent(x=pred.vars, p=pb, factors = "Soiltext",
             args=c("hinge",
                    "threshold=FALSE",
                    "noautofeature",
                    "noremoveduplicates", 
                    "-P","-J", 
                    "writeplotdata",
                    "outputformat=logistic", 
                    "threads=4",
                    "randomseed=FALSE"), 
             path=paste("S:/Thesis_Chapter_1/data/Output/Maxent/species")) ;

在导入栅格后，我尝试将栅格设置为一个因子，这似乎一开始就可以使用。但是，当我尝试绘制它时会出现错误，并且它似乎仍被视为模型中的连续变量（即，响应曲线仍然是线图，而不是条形图）。

> # Set soil raster layer as a factor (categorical variable)
> Soiltext.f <- asFactor(Soiltext)
> # Check soil is set to factor 
> is.factor(Soiltext.f)
[1] TRUE
> plot(Soiltext.f)
Error in .checkLevels(levels(x)[[1]], value) : 
  the first column name of the raster attributes (factors) data.frame should be "ID"
> structure(Soiltext.f)
class      : RasterLayer 
dimensions : 2270, 3252, 7382040  (nrow, ncol, ncell)
resolution : 250, 250  (x, y)
extent     : 2126684, 2939684, 2259553, 2827053  (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs        : +proj=lcc +lat_0=-37 +lon_0=145 +lat_1=-36 +lat_2=-38 +x_0=2500000 +y_0=2500000 +ellps=GRS80 +units=m +no_defs 
source     : D:/FireFrag_Cdrive/Thesis_Chapter_1/data/predictor_variables/Soil Texture/soil_text_v4_clip3.tif 
names      : soil_text_v4_clip3 
values     : 1, 7  (min, max)
attributes :
       VALUE
 from:     1
  to :     7

关于如何解决此问题的任何建议？谢谢！

R中的MaxEnt将类别变量视为连续

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