在adehabitatHR中为多个动物创建核密度估计

Question

我正在尝试创建核密度估计(KDEs)来估计多对长尾山雀的家范围。尽管过滤掉了少于5个GPS位置的对("nest_id“变量)，但在尝试为所有个人创建kernelUD时，我仍然得到错误消息”至少需要5个重定位才能适应家庭范围“。我不确定到底是什么问题/我做错了什么。一般来说，我对家庭范围分析以及R和adehabitatHR都是非常陌生的。下面是我的代码。

library(dplyr)
# reading in location data
locations <- read.csv("./data/GPS_LOCATIONS_MASTER.csv")

## making nest_id a factor
locations$nest_id <- as.factor(locations$nest_id)

## filtering for points I want to include
location_sub <- filter(locations, start_at_nest == "no")

## taking out pairs (via nest_id) with less than 5 GPS locations
xorig <- subset(location_sub,
                with(location_sub,
                     nest_id %in% names(which(table(nest_id) >= 5))))

glimpse(xorig)


Observations: 257
Variables: 10
$ point_id          <int> 293, 294, 299, 300, 303, 306, 307, 312, 315, 318, 324…
$ nest_id           <fct> 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8,…
$ female_id         <fct> RPR, RPR, RPR, RPR, RPR, RPR, RPR, RPR, RPR, RPR, RPR…
$ male_id           <fct> OWL, OWL, OWL, OWL, OWL, OWL, OWL, OWL, OWL, OWL, OWL…
$ lat               <dbl> 53.38293, 53.38285, 53.38282, 53.38302, 53.38300, 53.…
$ lon               <dbl> -1.554700, -1.554000, -1.553967, -1.554067, -1.553867…
$ start_at_nest     <fct> no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, n…
$ place_in_sequence <int> 3, 1, 3, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5,…
$ date_time         <fct> 2019-02-27T13:26:31Z, 2019-02-27T13:28:46Z, 2019-02-2…
$ notes             <fct> , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , 


library(sp)

## projecting so that my x & y (in coords.x1 & coords.x2) are in metres
xorig_s <- SpatialPointsDataFrame(xorig,
                                  coords = cbind(xorig$lon, xorig$lat),
                                  proj4string =  CRS("+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs"))
xorig_utm <- spTransform(xorig_s, CRS("+proj=utm +zone=30 +ellps=WGS84 
                                      +datum=WGS84 +units=m +no_defs"))
glimpse(as.data.frame(xorig_utm))

Observations: 257
Variables: 12
$ point_id          <int> 293, 294, 299, 300, 303, 306, 307, 312, 315, 318, 324…
$ nest_id           <fct> 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8,…
$ female_id         <fct> RPR, RPR, RPR, RPR, RPR, RPR, RPR, RPR, RPR, RPR, RPR…
$ male_id           <fct> OWL, OWL, OWL, OWL, OWL, OWL, OWL, OWL, OWL, OWL, OWL…
$ lat               <dbl> 53.38293, 53.38285, 53.38282, 53.38302, 53.38300, 53.…
$ lon               <dbl> -1.554700, -1.554000, -1.553967, -1.554067, -1.553867…
$ start_at_nest     <fct> no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, n…
$ place_in_sequence <int> 3, 1, 3, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5,…
$ date_time         <fct> 2019-02-27T13:26:31Z, 2019-02-27T13:28:46Z, 2019-02-2…
$ notes             <fct> , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , 
$ coords.x1         <dbl> 596131.3, 596178.1, 596180.4, 596173.3, 596186.6, 596…
$ coords.x2         <dbl> 5915843, 5915835, 5915831, 5915853, 5915852, 5915848,…

library(adehabitatHR)

## trying to create :
kud <- kernelUD(xorig_utm[,1], h = "href")
## this procures the error message:
Error in kernelUD(xorig_utm[, 1], h = "href") : 
  At least 5 relocations are required to fit an home range

Answer 1

已更新以指向kernelUD()函数文档的当前版本：

help docs for kernelUD

使用率

边界(xy，h= "href"，grid = 60，same4all = FALSE，hlim = c(0.1，1.5)，kern = c("bivnorm"，"epa")，extent = 1，kernelUD= NULL)

..。

参数

xy继承类SpatialPoints的对象，包含动物的x和y重定位。如果xy继承了SpatialPointsDataFrame类，那么它应该只包含一列(因子)，对应于每次重新定位的动物的身份。

因此，使用上述方法时，您还可以在下面已经有示例的情况下使用Vignette：

下面我使用puechabonsp数据集给出了一个使用kernelUD的简短示例。请记住，此数据集的组件relocs的第一列包含动物的身份：

data(Puechabonsp)> kud <- kernelUD(puechabonsp$relocs,1，h="href") > kud

要理解以上xy所需的内容，一种方法是打印出包example中包含的示例数据：

data("puechabonsp")
head( puechabonsp$relocs[,1] )


            coordinates  Name
    1 (699889, 3161560) Brock
    2 (700046, 3161540) Brock
    3 (698840, 3161030) Brock
    4 (699809, 3161500) Brock
    5 (698627, 3160940) Brock
    6 (698719, 3160990) Brock
    Coordinate Reference System (CRS) arguments: NA 

上面的注意，puechabonsp$relocs,1是一个包含坐标和ID (上面是‘SpatialPointsDataFrame’)的名称对象。

从这里开始，查看?SpatialPointsDataFrame帮助以了解该函数及其创建的对象：

使用率

SpatialPointsDataFrame(坐标，数据，coords.nrs =数字(0)，proj4string = CRS(as.character(NA))，match.ID，bbox = NULL)

参数

将数值矩阵或类与坐标(每行是一个点)联系起来；如果是SpatialPointsDataFrame，也允许使用SpatialPoints- data.frame类的对象。

“你的任务，如果你选择接受...”在您的SpatialPointsDataFrame中正确创建coords，其中coords包括坐标和动物id。

从这里开始，提出一个新问题可能会有所帮助，比如“如何创建包含动物ids的SpatialPointsDataFrame？”如果你真的提出了这个问题，一定要包括一个可重复的数据集，因为这将对帮助你的人产生很大的影响。