カーネル密度領域を見つける

Question

私は、RパッケージadehabitatHRを使用していくつかのペンギンのカーネル密度の輪郭を見つけました。しかし、mcpやkernel.areaを使用して50％と95％の等高線内の領域を見つけると、haの推定値が非常に低くなります。鳥は30-80kmを移動していますが、面積推定値は3.087401×10^-7haに戻ります。以前のデータは4000-6000haの面積見積もりを示した。 何が起こっているのか知っていますか？ ありがとう！

#please ignore all the libraries, I'm new to R and keep them all up 
    library(adehabitatHR) 
    library(sp) 
    library(rgdal) 
    library(raster)   
    F14A <- read_csv("74F314A f.csv") 
    str(F14A) 
    loc <- F14A[, c("Latitude", "Longitude")] 
    str(loc) 
    # Change Lat & Long to spatial points 
    loc <- as.matrix.data.frame(loc) 
    loc <- SpatialPoints(loc) 
    ## Estimation of KUD 
    ud <- kernelUD(loc, h = "href", grid = 100, same4all = FALSE, 
      kern = c("bivnorm"), extent = 1) 
    mcp(loc, percent=100) 
    mcp.area(loc,percent=seq(50,95, by=5), unin = c("m"), 
     unout = c("ha")) 

Answer 1

あなたのカーネルの帯域幅が不思議です。あなたのために帯域幅を計算する関数を使用している場合は、最適化が何であっても有用であるためには小さすぎる値に固執してしまう可能性があります（それは私にとって起こったことです） - カーネルの帯域幅が小さすぎると、小さすぎるカーネル密度領域。

使用している機能の実装がcontour()の場合、私はplot(contour(ud))に誘惑されて、素晴らしい輪郭マップのように見えますか（そうでないのですか？）そうでなければ、カーネル帯域幅をいくつか結果がどのように挙動するかを見るために異なる値を使用します。

これはエラートポイントのように見えるかもしれませんが、帯域幅の選択は、カーネル密度に関するあらゆる分析の重要かつ重要な部分です。残念ながら、ブラックボックスソフトウェアはという帯域幅を選択していない場合があります。（あなたの主題担当者）が行うことができるように、学習に適しています。

Answer 2

等高線プロットは上手く見えました。地図上にうまく収まり、私が持っていたトラックをたどりました。このマップは、GPS座標が組み込まれたシェイプファイルでした。

問題はポイントが正しく変換されていないことでした。同じ問題を抱えている人は、次のコードを使用してUTMゾーン55に変換し、kernel.area関数が完全に機能しました。

longlatcoor<-SpatialPoints(cbind(F14A$Longitude,F14A$Latitude), proj4string=CRS("+proj=longlat +datum=WGS84")) 
    # converting 
    utmcoord<-spTransform(longlatcoor,CRS("+proj=utm +south +zone=55 +datum=WGS84")) 
    utmcoord #just to double check the transformation has occured 
    kud<-kernelUD(utmcoord, h="href", grid=100, hlim = c(0.1, 1.5), kern = c("bivnorm"), extent = 0.5,boundary=barrier) 
    image(kud) 
    kernel.area(kud,percent=seq(50,95,by=5),unin=("m"),unout=("ha")) 

319187.6長い5807109 LAT様この生成GPS値、及びヘクタールの最後のカーネル領域がある：私は期待していたものに非常に近い= 1153.162 50％、= 7025.186 95％。