最近鄰居標記的平均值（空間點圖案）markmean

Question

我正在嘗試獲取每個點的標記平均值，計算每個點周圍一定距離處的所有可用點，包括要測量的點。

我已經將markmean（）{spatstats}與緩沖區一起使用，但是我不確定它是否正在執行我想做的事情。

這是我嘗試做的一個簡單示例：

library(spatstat)
p <- c(1:25) #points ID
x <- c(4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0) #x location
y <- c(0,1,2,3,4,0,1,2,3,4,0,1,2,3,4,0,1,2,3,4,0,1,2,3,4) #y location
i <- c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,60,40,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0) #mark or value in each point
w <- owin(c(0,4), c(0,4))# window needed to create ppp

table <- data.frame(p,x,y,i)

ppptable.Mark <- ppp( table$x,  table$y,
                      marks = table$i, 
                      window =   w )
meanmarkstable <- markmean (ppptable.Mark, sigma=1, at="points")
tableresults <- cbind(table,meanmarkstable )

空間點看起來像這樣：

具有ID和標記的點分布（標記在點13 = 60，在點14 = 40，對於其余點，標記為0當然，我的真實數據不是遵循規則的模式，因此點之間的距離是可變的。

我希望對於具有sigma 1的點13，標記均值是：（60 + 40 + 0 + 0 + 0）0 == 20或對於點7，標記均值是：（60 + 0 + 0 + 0 +0）/ 5 = 12。

但是按照上面的代碼我得到：

    p x y  i meanmarkstable
1   1 4 0  0      0.5588339
2   2 4 1  0      1.8035799
3   3 4 2  0      3.3992581
4   4 4 3  0      3.2959390
5   5 4 4  0      2.1132312
6   6 3 0  0      1.6559496
7   7 3 1  0      5.5518658
8   8 3 2  0     10.5182801
9   9 3 3  0     10.1597853
10 10 3 4  0      6.2832065
11 11 2 0  0      2.5529727
12 12 2 1  0      8.6038936
13 13 2 2 60      4.7103612
14 14 2 3 40      7.6160733
15 15 2 4  0     10.0581368
16 16 1 0  0      1.6560550
17 17 1 1  0      5.5599181
18 18 1 2  0     10.6956613
19 19 1 3  0     11.0335128
20 20 1 4  0      7.7616822
21 21 0 0  0      0.5589243
22 22 0 1  0      1.8099875
23 23 0 2  0      3.5421055
24 24 0 3  0      4.0856978
25 25 0 4  0      2.1128894

您知道我為什么得到這些結果嗎？ 您如何正確計算某個緩沖區內每個點周圍的標記平均值？

非常感謝您的時間和幫助！

Answer 1

函數markmean計算點的數字標記的平滑空間平均值。 我相信您正在尋找功能markstat ，該功能可以計算每個點附近的點的任何統計信息。 該函數具有參數X （標記的點模式）， fun （要使用的匯總函數-在您的情況下為mean ）和N （通過與每個點的N最近點定義鄰居）或R （通過半徑定義鄰居）圍繞每個點，這就是您想要的）：

library(spatstat)
p <- 1:25 #points ID
x <- rep(4:0, each = 5) #x location
y <- rep(0:4, times = 5) #y location
i <- c(rep(0, 12), 60, 40, rep(0, 11)) #mark or value in each point
w <- square(4) # window needed to create ppp

table <- data.frame(p, x, y, i)

X <- with(table, ppp(x, y, marks = i, window = w))
meanmarkstable <- markstat (X, fun = mean, R=1)
tableresults <- cbind(table, neigh_mean = meanmarkstable)

然后tableresults包含以下內容：

    p x y  i neigh_mean
1   1 4 0  0          0
2   2 4 1  0          0
3   3 4 2  0          0
4   4 4 3  0          0
5   5 4 4  0          0
6   6 3 0  0          0
7   7 3 1  0          0
8   8 3 2  0         12
9   9 3 3  0          8
10 10 3 4  0          0
11 11 2 0  0          0
12 12 2 1  0         12
13 13 2 2 60         20
14 14 2 3 40         20
15 15 2 4  0         10
16 16 1 0  0          0
17 17 1 1  0          0
18 18 1 2  0         12
19 19 1 3  0          8
20 20 1 4  0          0
21 21 0 0  0          0
22 22 0 1  0          0
23 23 0 2  0          0
24 24 0 3  0          0
25 25 0 4  0          0