R 最近邻平均值标记（空间点模式）标记平均值

我试图获得每个点上标记的平均值，计算每个点周围一定距离上的所有可用点，包括我们测量的点

我使用了带有缓冲区的markmean（）{spatstats}，但我不确定它是否在做我想做的事情

下面是我尝试做的一个简单示例：

library(spatstat)
p <- c(1:25) #points ID
x <- c(4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0) #x location
y <- c(0,1,2,3,4,0,1,2,3,4,0,1,2,3,4,0,1,2,3,4,0,1,2,3,4) #y location
i <- c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,60,40,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0) #mark or value in each point
w <- owin(c(0,4), c(0,4))# window needed to create ppp

table <- data.frame(p,x,y,i)

ppptable.Mark <- ppp( table$x,  table$y,
                      marks = table$i, 
                      window =   w )
meanmarkstable <- markmean (ppptable.Mark, sigma=1, at="points")
tableresults <- cbind(table,meanmarkstable )

你知道我为什么会得到这些结果吗？ 如何正确计算特定缓冲区内每个点周围标记的平均值

---

提前非常感谢您的时间和帮助

函数

markmean

计算点的数字标记的平滑空间平均值。我相信您正在寻找函数

markstat

，它计算每个点附近点的任何统计信息。该函数具有参数

X

（标记的点模式）、

fun

（在您的示例中使用的摘要函数--

mean

），以及

N

（通过距离每个点最近的

N

点定义相邻点）或

R

（通过每个点周围的半径定义相邻点，这是您想要的）：

---

非常感谢您的投入！正是我想要的。

    p x y  i meanmarkstable
1   1 4 0  0      0.5588339
2   2 4 1  0      1.8035799
3   3 4 2  0      3.3992581
4   4 4 3  0      3.2959390
5   5 4 4  0      2.1132312
6   6 3 0  0      1.6559496
7   7 3 1  0      5.5518658
8   8 3 2  0     10.5182801
9   9 3 3  0     10.1597853
10 10 3 4  0      6.2832065
11 11 2 0  0      2.5529727
12 12 2 1  0      8.6038936
13 13 2 2 60      4.7103612
14 14 2 3 40      7.6160733
15 15 2 4  0     10.0581368
16 16 1 0  0      1.6560550
17 17 1 1  0      5.5599181
18 18 1 2  0     10.6956613
19 19 1 3  0     11.0335128
20 20 1 4  0      7.7616822
21 21 0 0  0      0.5589243
22 22 0 1  0      1.8099875
23 23 0 2  0      3.5421055
24 24 0 3  0      4.0856978
25 25 0 4  0      2.1128894

library(spatstat)
p <- 1:25 #points ID
x <- rep(4:0, each = 5) #x location
y <- rep(0:4, times = 5) #y location
i <- c(rep(0, 12), 60, 40, rep(0, 11)) #mark or value in each point
w <- square(4) # window needed to create ppp

table <- data.frame(p, x, y, i)

X <- with(table, ppp(x, y, marks = i, window = w))
meanmarkstable <- markstat (X, fun = mean, R=1)
tableresults <- cbind(table, neigh_mean = meanmarkstable)

    p x y  i neigh_mean
1   1 4 0  0          0
2   2 4 1  0          0
3   3 4 2  0          0
4   4 4 3  0          0
5   5 4 4  0          0
6   6 3 0  0          0
7   7 3 1  0          0
8   8 3 2  0         12
9   9 3 3  0          8
10 10 3 4  0          0
11 11 2 0  0          0
12 12 2 1  0         12
13 13 2 2 60         20
14 14 2 3 40         20
15 15 2 4  0         10
16 16 1 0  0          0
17 17 1 1  0          0
18 18 1 2  0         12
19 19 1 3  0          8
20 20 1 4  0          0
21 21 0 0  0          0
22 22 0 1  0          0
23 23 0 2  0          0
24 24 0 3  0          0
25 25 0 4  0          0