R - spatstat：計算新點的密度

Question

是否可以使用spatstat來估計給定ppp object 的強度 function 並考慮新點計算其值？ 例如，我可以在new_point評估D嗎：

# packages
library(spatstat)

# define a random point within Window(swedishpines)
new_point <- ppp(x = 45, y = 45, window = Window(swedishpines))

# estimate density
(D <- density(swedishpines))
#> real-valued pixel image
#> 128 x 128 pixel array (ny, nx)
#> enclosing rectangle: [0, 96] x [0, 100] units (one unit = 0.1 metres)

^{由代表 package (v1.0.0) 於 2021 年 3 月 30 日創建}

我在想也許我可以superimpose()兩個ppp對象（即swedishpines和new_point ），然后at = "points"和weights = c(rep(1, points(swedishpines)), 0)處運行density設置，但我'我不確定這是否是建議的方法（我不確定在估計過程中是否忽略了附加點）。

我知道這聽起來像是一個微不足道的問題，但我閱讀了一些文檔並沒有找到答案或解決方案。

Answer 1

有兩種方法可以做到這一點。

第一種是簡單地獲取強度的像素圖像，並使用[提取所需位置的像素值：

D <- density(swedishpines)
v <- D[new_points]

請參閱density.ppp和[.im的幫助。

另一種方法是使用densityfun ：

f <- densityfun(swedishpines)
v <- f(new_points)

請參閱densityfun.ppp的幫助

第一種方式效率更高，第二種方式更准確。

技術問題：如果一些新點可能位於瑞典swedishpines的new_points之外，那么這些點的值（數學上）是未定義的。 上述兩種方法都將簡單地忽略這些點，結果向量v將比新點的數量短。 如果您需要處理這種偶然性，最簡單的方法是使用D[new_points, drop=FALSE]它返回此類位置的NA值。