Funções para auxiliar a modelagem de distribuição de nicho
##Funções disponíveis
- clean()
- cor.data()
- cut.raster()
- dist_euc()
- modelos()
- toKML()
No arquivo testing.R tem exemplos os exemplos para testar as funções.
Função para selecionar os pontos espacialmente únicos e retirar os pontos que estão fora dos limites do raster.
clean(coord , predictors)
Argumentos:
- coord: matriz ou dataframe contendo duas colunas com longitude e latitude em graus decimais nesta ordem.
- predictors: objeto com as variáveis ambientais (raster)
Exemplo:
library(dismo)
data(acaule)
filenames <- list.files(path=paste(system.file(package="dismo"), '/ex', sep=''),
pattern='grd', full.names=TRUE )
wc <- stack(filenames[1:8])
pontos = as.data.frame(na.omit(cbind(acaule$lon,acaule$lat)))
clean(coord = pontos , predictors = wc)
Função para verificar a correlação entre as variáveis ambientais
cor.data(predictors , plot = TRUE, rep = 1000)
Argumentos:
- predictors: objeto com as variáveis ambientais (raster)
- plot: se for TRUE (padrão), plota gráfico e valores de correlação
Exemplo:
filenames <- list.files(path=paste(system.file(package="dismo"), '/ex', sep=''),
pattern='grd', full.names=TRUE )
wc <- stack(filenames[1:8])
cor.data(predictors=wc)
Função para recortar as variáveis ambientais (raster) a partir de um shapefile
cut.raster(raster.dir , shape.dir , extension = ".asc" , plot = TRUE , trim = FALSE)
Argumentos:
- raster.dir: diretório que contém os rasters a serem cortados. Se não for informado, então vai procurar os rasters na pasta local.
- shape.dir: diretório que está o shape que será usado como máscara para cortar os rasters. Obrigatório.
- extension: conjuntos de caracteres com a extensão dos rasters. ".asc" é o padrão.
- plot: plota os rasters. TRUE é o padrão.
- trim: se for TRUE os NAs gerados após o corte dos rasters são removidos. FALSE é o padrão.
Exemplo:
filenames <- list.files(path=paste(system.file(package="dismo"), '/ex', sep=''),
pattern='grd', full.names=TRUE )
wc <- stack(filenames[1:8])
download.file("http://biogeo.ucdavis.edu/data/gadm2.8/shp/BRA_adm_shp.zip", destfile = "bra.zip")
unzip("bra.zip",exdir = "./brasil")
unlink("bra.zip")
cut.raster(raster.dir = "wc10" , shape.dir = "brasil" , extension = ".bil")
Função para gerar modelo de distância ambiental, utilizando a distância euclidiana. Pode ser utilizado apenas um ponto.
Função que calcula modelos com base na distância euclidiana.
dist_euc(occ, env, method = "mean", decostand.method = "standardize", suitability = FALSE)
Argumentos:
- occ:
- env:
- method:
- decostand.method:
- suitability:
Exemplo de uso:
#Roda somente o Bioclim
library(dismo)
# file with presence points
occurence <- paste(system.file(package="dismo"), '/ex/bradypus.csv', sep='')
occ <- read.table(occurence, header=TRUE, sep=',')[,-1]
fnames <- list.files(path=paste(system.file(package="dismo"), '/ex', sep=''),
pattern='grd', full.names=TRUE )
result <- dist_euc(occ, predictors, method = "mean", suitability = FALSE,
decostand.method = "standardize")
predictors <- stack(fnames)
plot(results)
Função que roda os algoritmos modelos(coord, abio, k = 3, diretorio = "teste", plot = T, bc = T, mx = F, GLM = F, RF = F, SVM = F, dm = F, mah = F, proj, buffer, geo.filt = T, br, mod = 'before', tss)
Argumentos:
- coord: matriz ou dataframe contendo duas colunas com longitude e latitude em graus decimais nesta ordem.
- abio: objeto com as variáveis preditoras empilhadas.
- k: número de partições.
- diretorio: nome do diretório que serão salvos os resultados da modelagem.
- plot: se TRUE (padrão), então plota o modelo ensemble final
- bc, mx, GLM, RF, SVM, dm, mah: algoritmos disponíveis para modelagem.
- proj: se não for informado, então os modelos são projetados utilizando os mesmos rasters informados em abio.
- buffer: pode não ser informado e neste caso, os pontos de pseudo ausência são criados dentro dos limites de abio. Pode ser informado "mean" e são criados os pontos dentro de um buffer com a distância média entre os pontos. Caso seja "max", então o buffer criado é a distância máxima entre os pontos de ocorrência. Note que neste último caso, pode acontecer de a área de criação das pseudo ausências serem iguais ou superior às informadas em abio.
- geo.filt: se TRUE (padrão), aplica um filtro geográfico retirando pontos muito próximos. Atualmente, são mantidos pontos de ocorrência com mais de 20 Km (ou 10 min).
- br: argumento obrigatório (por enquanto), com o shape do Brasil.
- mod:pode ser "before" e neste caso cada partição é cortada pelo ser próprio TSSth e depois são feitos os ensembles. Se for "after", então é feito o ensemble de cada algoritmo e então cortado pelo TSSth médio das partições do algoritmo.
- tss: númerico. Serão utilizados apenas os modelos com TSS maior do que o informado para gerar o ensemble geral. Se não for informado, são utilizados todos os modelos de todas as partições para gerar o ensemble geral.
Exemplo de uso:
#Roda somente o Bioclim
library(dismo)
data(acaule)
pontos = as.data.frame(na.omit(cbind(acaule$lon,acaule$lat)))
filenames <- list.files(path=paste(system.file(package="dismo"), '/ex', sep=''),
pattern='grd', full.names=TRUE )
wc <- stack(filenames[1:8])
predictors=wc
modelos(coord = pontos , diretorio = "solanum")
Função que roda os algoritmos
toKML (modelo, name = "meuKML", zeros = FALSE, open = FALSE)
Argumentos:
- modelo: raster do modelo.
- name: nome do arquivo KML a ser gerado.
- zeros: se for TRUE, os valores 0 são mantidos no KML. Caso contrário, são substituídos por NA.
- open: se TRUE o arquivo KML é aberto no Google Earth.
Exemplo de uso:
library(dismo)
filenames <- list.files(path=paste(system.file(package="dismo"), '/ex', sep=''), pattern='grd', full.names=TRUE )
predictors <- stack(filenames)
toKML(predictors[[4]],open=T)