R中的空間自相關分析

Question

我試圖在採樣區域的光照值上運行空間自相關（SAC）。我做了一些搜索，我發現莫蘭的我（在猿包中）是用於R做SAC的常用工具。但是，我運行了代碼，並且我不完全確定R是否正在做我想做的事。使用Moran.I函數的代碼不破，但我輸入我的變量（變換的光值）：

Moran.I (ovenbird$ARCSINE.SQRT.TRAN, ld.dist.mat) 

我的距離矩陣（ld.dist.mat）是所有之間的距離的矩陣點（AO）在我的網格上。它看起來像這樣：

 A  B  C  D  E  F  G  H  I  J K  L  M  N  O 
A 0.00 5.00 10.00 2.50 5.59 10.31 5.00 7.07 11.18 7.50 9.01 12.50 10.00 11.18 14.14 
B 5.00 0.00 5.00 5.59 2.50 5.59 11.18 5.00 11.18 9.01 7.50 9.01 11.18 10.00 11.18 
C 10.00 5.00 0.00 10.31 5.59 2.50 11.18 7.07 5.00 12.50 9.01 7.50 14.14 11.18 10.00 
D 2.50 5.59 10.31 0.00 5.00 10.00 2.50 5.59 10.31 5.00 7.07 11.18 7.50 9.01 12.50 
E 5.59 2.50 5.59 5.00 0.00 5.00 5.59 2.50 5.59 11.18 5.00 11.18 9.01 7.50 9.01 
F 10.31 5.59 2.50 10.00 5.00 0.00 10.31 5.59 2.50 11.18 7.07 5.00 12.50 11.18 7.50 
G 5.00 11.18 11.18 2.50 5.59 10.31 0.00 5.00 10.00 2.50 5.59 10.31 5.00 7.07 11.18 
H 7.07 5.00 7.07 5.59 2.50 5.59 5.00 0.00 5.00 5.59 2.50 5.59 11.18 5.00 11.18 
I 11.18 11.18 5.00 10.31 5.59 2.50 10.00 5.00 0.00 10.31 5.59 2.50 11.18 7.07 5.00 
J 7.50 9.01 12.50 5.00 11.18 11.18 2.50 5.59 10.31 0.00 5.00 10.00 2.50 5.59 10.31 
K 9.01 7.50 9.01 7.07 5.00 7.07 5.59 2.50 5.59 5.00 0.00 5.00 5.59 2.50 5.59 
L 12.50 9.01 7.50 11.18 11.18 5.00 10.31 5.59 2.50 10.00 5.00 0.00 10.31 5.59 2.50 
M 10.00 11.18 14.14 7.50 9.01 12.50 5.00 11.18 11.18 2.50 5.59 10.31 0.00 5.00 10.00 
N 11.18 10.00 11.18 9.01 7.50 11.18 7.07 5.00 7.07 5.59 2.50 5.59 5.00 0.00 5.00 
O 14.14 11.18 10.00 12.50 9.01 7.50 11.18 11.18 5.00 10.31 5.59 2.50 10.00 5.00 0.00 

我的問題是如何知道[R在我的網格，其指向與每個光值相關聯？我嘗試了print(Moran.I)來解決這個問題，但自從去年秋天（2012年）以來我一直在進行編程，並且我不太瞭解R如何解釋函數。另外，如果R沒有以正確的方式識別我的燈光值，我該如何解決？

任何幫助將不勝感激。

Answer 1

您可以執行以下操作使用莫蘭措施使用下面的代碼來獲得空間自相關全局和局部措施：

library(raster) 
r <- raster(nrows=10, ncols=10) 
r[] <- 1:ncell(r) 
Moran(r) #this is the global index of autocorrelation 
x1 <- MoranLocal(r) #local measure of autocorr as a raster object that can be plotted 
plot(x1) #this will plot the autocorrelation raster results 

對於Geary的autocorr措施：

Geary(r) #this is the global index of autocorrelation 
x1 <- GearyLocal(r) #local measure 
plot(x1)