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我正在尝试使用我拥有的一些 GPS 数据在 R 中执行内核密度估计。我的目标是创建一个轮廓输出，每条线代表 10% 的 KDE。从这里我想将输出（作为 shapefile 或栅格）导入到 QGIS 或 arcmap 中，这样我就可以将输出覆盖在现有环境图层的顶部。

到目前为止，我已经使用 AdehabitatHR 使用以下代码创建了以下输出：

kud<-kernelUD(locs1[,1], h="href")
vud<-getvolumeUD(kud)
vud <- estUDm2spixdf(vud)
xyzv <- as.image.SpatialGridDataFrame(vud)
contoured<-contour(xyzv, add=TRUE)

在此处输入图像描述

除了能够去除颜色之外，这就是我希望输出出现（或接近）的方式。但是，我正在努力弄清楚如何将其导出为 shapefile 或栅格？任何建议将不胜感激。

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使用该amt软件包，这应该相对简单：

library(adehabitatHR)
library(sf)
library(amt)

data("puechabonsp")
relocs <- puechabonsp$relocs


hr <- as.data.frame(relocs) %>% make_track(X, Y, name = Name) %>% 
  hr_kde(trast = raster(amt::bbox(., buffer = 2000), res = 50)) %>% 
  hr_isopleths(level = seq(0.05, 0.95, 0.1))

# Use the sf package to write a shape file, or any other supported format

st_write(hr, "~/tmp/home_ranges.shp")

注意，绘图也相对容易

library(ggplot2)
ggplot(hr) + geom_sf(fill = NA, aes(col = level))
于 2020-01-31T09:39:53.110 回答