3

我正在尝试对整个采样区域的光值运行空间自相关 (SAC)。我做了一些搜索，发现 Moran's I（在猿包中）是 R 中用于执行 SAC 的常用工具。但是，我运行了代码，但我不完全确定 R 是否在做我想做的事。代码没有中断，但我使用 Moran.I 函数输入了我的变量（转换后的光值）：

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

我的距离矩阵 (ld.dist.mat) 是网格上所有点 (AO) 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？我试图print(Moran.I)弄清楚这一点，但自去年秋天（2012 年）以来我才开始编程，而且我对 R 的了解还不够，不知道如何解释该函数。另外，如果 R 没有以正确的方式识别我的光值，我该如何解决？

任何帮助将不胜感激。

4

1 回答 1

3

您可以使用以下代码使用 Moran 的度量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 的自校正度量：

Geary(r) #this is the global index of autocorrelation
x1  <-  GearyLocal(r) #local measure
plot(x1)
于 2013-03-29T21:48:35.163 回答