使用 Earth Mover 距离 (EMD) 计算 .tif 栅格之间空间利用率的相似性

Question

我正在使用动态布朗桥运动模型分析声学接收器阵列内的动物跟踪数据。 数据集包含一个动物标识符，接收器上的每个检测都有一个时间戳和一个纬度/经度坐标（十进制度）。 此外，还有两个额外的分组变量“studyperiod”和“sgroup”。

  Elasmo            Datetime      Lat       Lon studyperiod sgroup
1 X10141 2019-02-13 15:29:00 25.72441 -79.30922      IS2019  naive
2 X10141 2019-02-13 15:44:00 25.72441 -79.30922      IS2019  naive
3 X10141 2019-02-13 15:48:00 25.72441 -79.30922      IS2019  naive
4 X10141 2019-02-13 17:17:00 25.72441 -79.30922      IS2019  naive
5 X10141 2019-02-13 17:20:00 25.72441 -79.30922      IS2019  naive
6 X10141 2019-02-13 18:00:00 25.72441 -79.30922      IS2019  naive

然后，我首先使用 GitHub package 'dBBMMhomeRange' (/https://github.com/SimonDedman/dBBMMhomeRange) 计算个人级别的利用率分布，然后对其进行缩放、加权、汇总到组级别的 UD。 生成的组级 UD 保存为 .ascii 栅格。 由于栅格有不同的范围，我将它们导入 ArcMap 并在程序中指定一个共享范围。 然后将具有相同共享范围的栅格从 Arcmap 导出并导入 R。 栅格具有以下属性：

r1 <- raster("~/N_IS2017_sc.tif")
r4 <- raster("~/N_IS2020_sc.tif")

> r1;r4
class      : RasterLayer 
dimensions : 1450, 1264, 1832800  (nrow, ncol, ncell)
resolution : 50, 50  (x, y)
extent     : -31658.67, 31541.33, -36085.92, 36414.08  (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs        : NA 
source     : N_IS2017_sc.tif 
names      : N_IS2017_sc 
values     : 0, 0.0003713508  (min, max)

class      : RasterLayer 
dimensions : 1450, 1264, 1832800  (nrow, ncol, ncell)
resolution : 50, 50  (x, y)
extent     : -31658.67, 31541.33, -36085.92, 36414.08  (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs        : NA 
source     : N_IS2020_sc.tif 
names      : N_IS2020_sc 
values     : 0, 0.0004588088  (min, max)

现在，我想使用 Kranstauber 等人描述的 Earth Mover 距离。 （2016）计算不同组之间空间使用的相似性。 为此，我使用了移动 package 中的 emdDists() function。

## create a raster stack
allrasters <- stack(r1,r4)

## EMD
emdDists <- emd(allrasters/cellStats(allrasters, sum), threshold = 700)

但是，function 开始运行但总是崩溃。 这让我觉得我做的事情是不正确的。

所以，这给我带来了两个问题：

1. 相应的论文使用 UDStack 作为 object 来提供给 EMDDists()。 所以我不确定是否也可以为这里描述的.tif 栅格实施 EMD 方法？

2. 如果正确，有没有办法降低对 R 的计算能力需求？

Answer 1

感谢 Chris 的评论（背景见上文），我找到了问题的答案。 重要的步骤是将导入的栅格转换为 .UD class 对象，以便它们可以用于创建 UDStack。 使用“move”package 和“move”package 中的函数，代码非常简单快捷。

library("move")
library("raster")

# Import rasters
r1 <- raster("~/R1.tif")
r2 <- raster("~/R2.tif")
r3 <- raster("~/R3.tif")

# create .UD class rasters
r1ud <- new(".UD", r1)
r2ud <- new(".UD", r2)
r3ud <- new(".UD", r3)

# create a UDStack needed for emd()
stk <- UDStack(as.list(r1ud, r2ud, r3ud))

# 'stk' can now be used within the emd() function as described by Kranstauber et al. 2017