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私はラスターパッケージを使用して、ローカルのモランのIを計算しています。この例では、モランのIの範囲を-1から2.47にしています。私自身のデータでは、値の範囲-3.070423-7.228558を確認しています。どのようにしてMoran 'Iの値を1より大きくできますか？ほとんどの文献は、グローバルMoran's Iの値が-1から1の間であることを指摘しています。1より大きいローカルMoran's I値は、Rラスターパッケージによって実装されているとはどういう意味ですか？ #data r <- raster(nrows=10, ncols=10) r[] <- 1:ncell(r) plot(r) #local Moran's I x1 <- MoranLocal(r) plot(x1)

8 raster  r  spatial-statistics  autocorrelation 

私はArcGIS ZonalStatsを使用してあらゆる種類の問題に遭遇しており、Rが優れた方法であると考えました。私はRにかなり慣れていると言いますが、コーディングの背景を得ました。 状況としては、いくつかのラスターと、さまざまなサイズの多くのフィーチャを持つポリゴンシェープファイルがあります（すべてのフィーチャはラスターセルよりも大きく、ポリゴンフィーチャはラスターに位置合わせされています）。抽出付きのラスターライブラリを使用して、各ポリゴンフィーチャの平均値を取得する方法を理解しました。 #load packages required require(rgdal) require(sp) require(raster) # ---Set the working directory------- datdir <- "/test_data/" #Read in grid of water depth ras <- raster("test_data/raster/pl_sm_rp1000/w001001.adf") #read in polygon shape file proxNA <- shapefile("test_data/proxy/PL_proxy_WD_NA_test") #calc mean depth per polygon feature #unweighted - only assigns grid to district if centroid is …

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沿岸干潟のバイオマスを測定したい。ポリゴン内のポイントにしかアクセスできません。ポリゴン内部のポイントの値に基づいて、ポリゴン外部のポイントの値を推定できる方法はありますか？ set.seed(5) x <- rnorm(50, -1.841, 0.01) set.seed(50) y <- rnorm(50, 55.663, 0.01) xy <- data.frame(x,y, values=rnorm(50)) coordinates(xy) <- c("x", "y") proj4string(xy) <- CRS("+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84") plot(xy) makePolygons <- function(coordsx, coordsy){ coords <- matrix(c(c(coordsx, coordsy)), ncol=2) p <- Polygon(coords) p <- Polygons(list(p), ID = "p") myPoly <- SpatialPolygons(list(p)) spdf = …

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固定位置に配置され、毎週23週間サンプリングされた247匹の蚊トラップからなるデータセットがあります。また、同じ時期のデング熱の発生率データ（自宅の住所に索引付け）もあります。各トラップの場所での蚊の捕獲率とデング熱の発生率の間に空間的および時空間的な相関関係があるかどうかを確認したいと思います。RとSaTScanの多変量時空順列で、Global Moran's IとLocal Moran's Iをすでに試しました。これらのどれも私が欲しいものを私に与えていないようです。私は正しい場所を見ていて、それを間違っているだけですか、それとも実行できるより良い分析がありますか？ アドバイスありがとうございます!! ベスト、エイミー・グリーン

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私はGeoDaの2変量MoranのI関数を使用して、郡レベルで2つの変数間のコロケーションのパターンを調べています（今のところはAとBと呼びます）。 分析を実行すると、「Aの値が高い郡には、Bの値が高い隣人がいる傾向がある」ということがわかります。 私がむしろ言いたいのは、「Aの値が高い郡は、Bの値が高い地域に位置する傾向がある」ということです。後者は、Aが高い郡とその近隣を含み、後者は、前者は隣人のみを含みます。 これを変更する方法を見ることができます-重み行列ですべての郡を独自の隣人にするだけですが、私と他の診断の値にこれがどのような大混乱をもたらすのか疑問に思っていました。 PS。ここで私が投稿したこの同じ質問に偶然遭遇した場合：https : //groups.google.com/forum/? fromgroups#!topic/openspace-list/ WUL1kQkenWo 私が受け取った回答は、かなり怒り狂ったレビュアーが注意深く指摘したように、間違っていたことに注意してください。

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確率分布を表すラスターデータがあります。つまり、各セルには確率値（この場合、セル内で動物が見つかる確率）があり、すべてのセルの合計が100％になります（特定の動物については知っています）私のラスターの範囲内にあります）。信頼値のベクトルデータを生成できるようにしたい。たとえば、95％の線/ポリゴンは、動物を見つけることを95％確信している境界を示します。 同様に、カーネル密度の見積もりがある場合、総母集団のXX％を含むラスターの最も密度の高い部分に接するXX％のライン/ポリゴンをどのように生成しますか？ ArcGISまたはオープンソースソフトウェアを使用したいと思っています。これを実行するツールがない場合、実装できるアルゴリズムは何ですか？

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いくつかの統計的手法を使用して、ラスタのセットが互いにどのように関連しているかを分析しようとしています。なぜなら、ArcGISの空間統計ツールを使用して、ラスタをAsciiファイルとしてエクスポートし、R（具体的には、maptoolsパッケージreadAsciiGrid()）を使用してそれらを分析した経験があまりないためです。これは問題なく機能しています（ただし、データセットには90,000ポイントがあるため、分析の実行に時間がかかります）が、ArcGISの既存の機能であるRで再作成しているかどうかはわかりません。 たとえば、いくつかの異なる変換（対数、指数など）を使用して、これらの各ラスター間で回帰を実行したいとします。これはArcGIS内で実行できますか？2つ目の広範な質問は、このタイプのデータを調べるための標準的な統計的方法があるかどうかです。 各ラスターペアには一致するデータ/データなしの値があり、グリッドセル値を除いてすべてのパラメーターは同じです。

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次の2つのラスター間のRMSE（二乗平均平方根誤差）を段階的に計算する方法を示し、得られた結果の最小値と最大値、およびそれらの解釈方法について議論できますか？ First raster (original, 2 by 2): 1 2 3 4 Second raster (obtained, 2 by 2): 2 2 4 1

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