背景：我尝试在 R 中使用adehabitatLT. 我在这里找到了一个很好的教程，我可以使用我自己的数据集来执行所有步骤，这些数据设置到第一次通过时间分析部分。

问题：当我使用fpt()命令时，我得到一个奇怪的结果，其中所有生成的列表都被填充NA（除了我的自定义半径列表，我测试了与示例相同的值，以及更大的范围以查看是否是问题的原因）。

我的努力：我可以使用教程中提供的示例数据成功地执行分析，因此我尝试将我自己的数据集与该示例中提供的数据集进行比较。我还没有找到任何关键的区别。我在fpt()-command 中尝试了不同的半径和单位。我还对我的数据集的不同子集进行了分析，结果相同。

不幸的是，我无法为您提供可行的示例，因为我的数据是从受保护物种中记录的。所以我的问题不能比询问是否有更多的诊断程序可以运行来检测问题的潜在原因更具体。或者，如果有任何我可能遇到的常见错误。

我正在尝试在 vhf 跟踪数据上计算 MCP 和 KDE，我的数据框有三列，Individual、Lat 和 Long。

我正在尝试按照 adahabitatHR 小插图创建一个 SpatialPointsDataFrame，其中包含多个人的甚高频数据（https://cran.r-project.org/web/packages/adehabitatHR/vignettes/adehabitatHR.pdf），但使用我自己的数据集。

我加载我的数据

数据帧'：186 obs。3 个变量： $ 个体：因子 w/ 12 个级别 "PM01","PM03",..: 2 1 2 2 1 1 1 1 1 4 ... $ Lat : num 54.2 54.2 54.2 54.2 54.2 ... $ Long : 数量 -7.44 -7.42 -7.45 -7.44 -7.42 ...

[1] "SpatialPointsDataFrame" attr(,"package") [1] "sp"

tmp[1, ] 中的错误：下标越界

我已经尽我所能，但无法让它运行，任何帮助将不胜感激。

谢谢

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：

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。

我正在尝试使用 adehabitatHR 使用遥测数据来估计家庭范围大小。每次我创建一个 SpatialPointsDataFrame 时，它​​都会对我的 UTM 位置的 y 坐标进行四舍五入。我尝试将 UTM 保存为整数、数字、在导入 .csv 之前删除 NA、在导入 .csv 后删除 NA、作为 .txt 文件导入（以防 excel 中存在错误）等。

这是控制台输出：

如果我在 R 中手动输入 6 行数据，它似乎可以工作：

但是，如果我使用坐标（）命令创建 SpatialPointsDataFrame，使用手动输入的数据，结果是一个四舍五入的 Y 坐标：

任何帮助或建议将不胜感激。

我正在尝试计算许多动物利用率分布的交集量。我已经估计了他们move::brownian.bridge.dyn()对每只动物使用的 UD，然后使用getVolumeUD()这给了我 UD 作为RasterLayer.

为了计算我试图使用的重叠，adehabitatHR::kerneloverlapHR它要求 UD 是一个estUDm类型对象。我可以将单个 UD 变成一个estUD对象

但无法弄清楚如何将它们合二为一estUDm。我试过了

我还尝试通过堆叠 UD 栅格来制作 estUDm 对象。

有任何想法吗？我也愿意用另一种方法来计算体积交点，只是还没有找到另一种方法。

谢谢！

我正在尝试使用函数子集对空间点数据框进行子集化，如下所示：

我期待得到名为“Chou”的个人的所有行，但相反，我得到了一个空列表。显然我做错了，会得到一些帮助。

谢谢！伊丹

我的数据集包括动物位置和 ID。我想要做的是我正在尝试使用核密度函数来计算 Home Range。由于我的数据集很大，我尝试将数据集分成两部分。

每个数据集有 99586 个观测值，其中包括 190 个唯一 ID。结果，我无法生成可重现的数据集。

当我尝试使用 kernelUD 函数时，计算没有问题。当我试图获得 95% 的 HR 时，它给了我错误。

所以我搜索了这个问题并找到了解决方案。我现在用给定的网格传递网格函数，创建网格坐标时出现另一个错误。

我有一个 32gb 内存的 Windows 系统，我一直在检查我的进程，我发现我还有剩余的 RAM，但 R 无法分配。

继续前进，我传递了一个随机网格值只是为了看看它是否有效，但仍然是同样的错误。

当我扩展 xy 网格时-我看到我的观察结果是

这是巨大的。我想知道是否有更简单的方法来计算 HR 或在网格不那么大的情况下传递网格函数？

非常感谢任何帮助。:)

编辑-我尝试了 extent = 2 并遇到了同样的问题。

territory.name我有一个充满鸟类观察的数据框，我需要获取该数据并为每个已知的命名鸟类区域 ( )创建 .KMV 文件。我有一段代码可以获取位置数据并创建这些 .KMV 文件。手动这涉及为每个命名区域创建一个单独的 .CSV 文件，并通过代码块单独运行它以生成所需的 .KML 文件，但我想使用 R 脚本自动化该过程。

我已经做到了，每个区域都在一个单独的数据框中，使用split(). 这些数据帧的示例如下：

和

最终，此列表中有 19 个不同的数据框，每个命名区域一个。我想我需要在这里使用 for 循环，但以前从未这样做过。到目前为止，这是我学习 Stack Overflow 和阅读文档的内容：

当我运行它时，我得到了错误

在行中

如何让代码为每个数据帧运行。我将用于通过代码手动运行每个区域的文件名已替换为 x。我的最终目标是df.list通过代码成功且自动地成功运行每个数据帧。谢谢！

我一直在按人口和每个包在各种时间尺度上对一个地区的犬科动物群体进行内核密度家庭范围估计。但是，当我尝试在每年的一个子集上运行 kernelUD 时，我得到Error in kernelUD(P17.sp[, "Pack"], h = "href", grid = 500, same4all = TRUE) : At least 5 relocations are required to fit an home range. 我之前消除了所有重定位数少于 5 的组，当我仔细检查我的数据框时，最小的重定位数是 201。我能够在每包的全球数据集（跨年）上运行它并且没有问题。任何帮助或见解将不胜感激。

我使用的代码如下。我的原始数据框有 Pack 作为因子（并且是数据框中唯一的因子向量）和纬度/经度的数字坐标。

我试图将利用 kernelud 找到的一系列坐标的 25% 和 95% 内核密度估计值说明到使用 ggplot2/ggspatial 制作的底图中。我已经将两个不同个体的一系列坐标转换为空间点数据框，然后能够使用 getverticeshr 函数提取所需的不同级别的内核密度体积轮廓，但是，我无法将其导出到底图中格图。任何帮助将不胜感激！