Este código de R corresponde a la figura 6.12 del libro Análisis de datos con el programa estadístico R: una introducción aplicada de Salas-Eljatib (2021). | |
Ocuparemos la dataframe pspLlancahue del paquete datana.
library(datana)
data(pspLlancahue)
df <- pspLlancahue
tail(df) #ultimas seis filas
tree.code spp.name dbh x.coord y.coord spp.ori
1213 T273 Ec 12.065 6.3 63.6 UL
1214 T274 Ec 14.917 4.1 51.4 UL
1215 T275 Ec 14.215 5.4 52.7 UL
1216 T277 Ec 14.917 9.3 41.7 UL
1217 T278 Ec 15.614 5.1 49.2 UL
1218 T281 Ec 20.349 1.8 15.0 UL
nrow(df) #numero de filas de la dataframe
[1] 1218
Esta dataframe contiene la informacion de coordenadas cartesianas de arboles en una parcela de muestreo de 10.000 m\(^2\) (1 hectárea, de 70 \(\times\) 130 m) en un bosque maduro de Coihue en el predio Llancahue (Depresión intermedia de la región de los Rios, Chile). Los datos fueron recolectados por Soto et al. (2010).
Un gráfico de contorno muestra la relacion entre tres variables, \(X\) e \(Y\), y la variable \(Z\) representada por curvas que tienen los mismos valores. Es decir, se representan isolineas. Es la misma idea empleada en mapas donde se representan las curvas de nivel, es decir curvas o lineas del mismo valor de altitud sobre el nivel del mar.
Para el ejemplo se emplearan las coordenadas cartesianas de los arboles y como variable \(Z\) a la estimación de la densidad a traves de una función de Kernel. Mayores detalles sobre este tipo de analisis en estadistica espacial pueden ser revisados en Schabenberger and Gotway (2005).
Para realizar esta figura del libro es necesario tambien cargar los siguientes paquetes
require(spatstat)
Loading required package: spatstat
Loading required package: spatstat.data
Loading required package: nlme
Loading required package: rpart
spatstat 1.64-1 (nickname: 'Help you I can, yes!')
For an introduction to spatstat, type 'beginner'
Note: R version 3.6.3 (2020-02-29) is more than a year old; we strongly recommend upgrading to the latest version
Attaching package: 'spatstat'
The following object is masked from 'package:MASS':
area
library(splancs)
Loading required package: sp
Spatial Point Pattern Analysis Code in S-Plus
Version 2 - Spatial and Space-Time analysis
library(spatial)
Attaching package: 'spatial'
The following object is masked from 'package:spatstat':
Strauss
library(spatstat)
coords.h <- as.matrix(df[, c("x.coord", "y.coord")])
dim.y<-70;dim.x<-130
dim.plot<-c(dim.x,dim.y)
owin<-owin(c(0,dim.x), c(0,dim.y))
range.y <- c(0,dim.y); range.x <- c(0,dim.x)
df.ppp<-ppp(df$y.coord, df$x.coord, marks=df$dbh,window=owin)
head(df.ppp)
Marked planar point pattern: 6 points
marks are numeric, of storage type 'double'
window: rectangle = [0, 130] x [0, 70] units
# estimar la funcion Kernel
den<-density(df.ppp,kernel="gaussian",edge=T,diggle=T,adjust=0.6)
#graficar la densidad
plot(den,main='')#,col=viridis)
#aplicar contornos
contour(den,asp=1,add=T)
Salas-Eljatib, C. 2021. Análisis de datos con el programa estadístico R: una introducción aplicada. Santiago, Chile: Editorial Universidad Mayor.
Schabenberger, O., and C. A. Gotway. 2005. Statistical Methods for Spatial Data Analysis. Boca Raton, FL, USA: Chapman & Hall/CRC.
Soto, D. P., C. Salas, P. J. Donoso, and D. Uteau. 2010. “Heterogeneidad Estructural Y Espacial de Un Bosque Mixto Dominado Por Nothofagus Dombeyi Después de Un Disturbio Parcial.” Rev. Chilena de Historia Natural 83 (3): 335–47.