将强度栅格转换为Kappa

Question

我正在写一些代码来模拟森林森林。我已经使用Spatstats模拟了大中型树的位置。下一步我想做的是模拟更小的树。我一直在尝试编写一些代码，使较小的树能够位于远离大树和中型树的地方。

我可以使用Spatstat中的Thomas clumping模型的单个数字kappa来模拟正确数量的较小树，但是这会产生接近较大/中等树的聚集。我正在努力模拟较小的树木的正确数量，其中父点位于森林林分中密度较低的部分。

我已经尝试在大中型树上使用spatstat中的密度函数。然后我尝试反转栅格，使树木较少的区域具有较高的像素值，但我似乎找不到一种方法来将其更改为Kappa栅格，从而给出要生成的较小树木的正确数量。

下面的代码为我提供了要生成的小树的正确数量

窗口大小为100x100m

kappaS<-(Number_Small_Trees_to_be_Generated)/(mean(muS)*winarea)

Small.Trees1<-rThomas(kappa=kappaS,
                      scale=sigmaM,
                  mu=muS,
                  win=Window222)

我希望找到一种方法来生成kappa栅格，模拟正确的点数，其中父点更有可能在林分密度较低的区域产生。

非常感谢您的帮助！

Answer 1

我建议您阅读spatstat书籍Spatial Point Patterns: Methodology and Applications with R中的12.3.4节“非同构集群模型”。不幸的是，这不是免费的示例章节之一，所以你必须希望你当地的图书馆有这本书。(免责声明:我是的合著者。)

在该部分中，将解释您建议的过程的强度如何是一个复杂的表达式(卷积)，并且不容易控制将生成多少个点。从数学上讲，处理不同构子过程(即让mu在空间上变化)要容易得多。这意味着你到处都有父母，但他们会根据位置产生后代，所以在有许多成年/中型树的地区，很少会产生后代，而许多后代是在空地上产生的。细节在书中。祝好运!