ebook img

Spatial data analysis in ecology and agriculture using R PDF

637 Pages·2012·15.8 MB·English
Save to my drive
Quick download
Download
Most books are stored in the elastic cloud where traffic is expensive. For this reason, we have a limit on daily download.

Preview Spatial data analysis in ecology and agriculture using R

Statistics E S C P O A SPATIAL DATA ANALYSIS IN L T O I ECOLOGY AND AGRICULTURE USING R A G L Y D Assuming no prior knowledge of R, Spatial Data Analysis in Ecology A A and Agriculture Using R provides practical instruction on the use of the N T R programming language to analyze spatial data arising from research in D A ecology and agriculture. Written in terms of four data sets easily accessible online, this book guides the reader through the analysis of each data set, A A including setting research objectives, designing the sampling plan, data G N quality control, exploratory and confirmatory data analysis, and drawing R A scientific conclusions. I L C Y Features U S • Describes the analysis of real data sets from start to conclusion L I • Includes an extensive set of examples of the use of R to construct T S graphs and maps U I N • Provides background information on exploratory and graphical data R analysis E • Discusses the use of classification and regression trees in spatial data U analysis S • Covers alternative methods of data analysis including autoregression, I mixed models, and Bayesian analysis N G Based on the author’s spatial data analysis course at the University of California, Davis, the book is intended for classroom use or self-study by R graduate students and researchers in ecology, geography, and agricultural science with an interest in the analysis of spatial data. P l a n t K11009 K11009_Cover.indd 1 2/3/12 11:23 AM SPATIAL DATA ANALYSIS IN ECOLOGY AND AGRICULTURE USING R Richard E. Plant University of Califorinia Davis, California, USA CRC Press Taylor & Francis Group 6000 Broken Sound Parkway NW, Suite 300 Boca Raton, FL 33487-2742 © 2012 by Taylor & Francis Group, LLC CRC Press is an imprint of Taylor & Francis Group, an Informa business No claim to original U.S. Government works Version Date: 20120208 International Standard Book Number-13: 978-1-4398-1914-2 (eBook - PDF) This book contains information obtained from authentic and highly regarded sources. Reasonable efforts have been made to publish reliable data and information, but the author and publisher cannot assume responsibility for the validity of all materials or the consequences of their use. The authors and publishers have attempted to trace the copyright holders of all material repro- duced in this publication and apologize to copyright holders if permission to publish in this form has not been obtained. If any copyright material has not been acknowledged please write and let us know so we may rectify in any future reprint. Except as permitted under U.S. Copyright Law, no part of this book may be reprinted, reproduced, transmitted, or utilized in any form by any electronic, mechanical, or other means, now known or hereafter invented, including photocopying, microfilming, and recording, or in any information storage or retrieval system, without written permission from the publishers. For permission to photocopy or use material electronically from this work, please access www.copyright.com (http://www.copy- right.com/) or contact the Copyright Clearance Center, Inc. (CCC), 222 Rosewood Drive, Danvers, MA 01923, 978-750-8400. CCC is a not-for-profit organization that provides licenses and registration for a variety of users. For organizations that have been granted a photocopy license by the CCC, a separate system of payment has been arranged. Trademark Notice: Product or corporate names may be trademarks or registered trademarks, and are used only for identifica- tion and explanation without intent to infringe. Visit the Taylor & Francis Web site at http://www.taylorandfrancis.com and the CRC Press Web site at http://www.crcpress.com To Kathie, Carolyn, and Suzanne, with all my love Contents Preface����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������xi Acknowledgments����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������xiii Author���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������xv 1. Working with Spatial Data���������������������������������������������������������������������������������������������������1 1�1 Introduction�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������1 1�2 AnalysisofSpatialData�����������������������������������������������������������������������������������������������5 1�2�1 TypesofSpatialData���������������������������������������������������������������������������������������5 1�2�2 ComponentsofSpatialData���������������������������������������������������������������������������7 1�2�3 TopicsCoveredintheText������������������������������������������������������������������������������7 1�3 DataSetsAnalyzedinThisBook�������������������������������������������������������������������������������9 1�3�1 DataSet1:Yellow-BilledCuckooHabitat�����������������������������������������������������9 1�3�2 DataSet2:EnvironmentalCharacteristicsofOakWoodlands��������������11 1�3�3 DataSet3:UruguayanRiceFarmers����������������������������������������������������������12 1�3�4 DataSet4:FactorsUnderlyingYieldinTwoFields����������������������������������13 1�3�5 ComparingtheDataSets������������������������������������������������������������������������������14 1�4 FurtherReading����������������������������������������������������������������������������������������������������������15 2. R Programming Environment�������������������������������������������������������������������������������������������17 2�1 Introduction�����������������������������������������������������������������������������������������������������������������17 2�1�1 IntroductiontoR��������������������������������������������������������������������������������������������17 2�1�2 SettingUpYourselftoUseThisBook��������������������������������������������������������18 2�2 RBasics�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������19 2�3 ProgrammingConcepts���������������������������������������������������������������������������������������������23 2�3�1 LoopingandBranching��������������������������������������������������������������������������������23 2�3�2 FunctionalProgramming�����������������������������������������������������������������������������25 2�4 HandlingDatainR�����������������������������������������������������������������������������������������������������27 2�4�1 DataStructuresinR��������������������������������������������������������������������������������������27 2�4�2 BasicDataInputandOutput�����������������������������������������������������������������������30 2�4�3 SpatialDataStructures���������������������������������������������������������������������������������31 2�5 WritingFunctionsinR�����������������������������������������������������������������������������������������������37 2�6 GraphicsinR���������������������������������������������������������������������������������������������������������������39 2�6�1 TraditionalGraphicsinR:AttributeData��������������������������������������������������40 2�6�2 TraditionalGraphicsinR:SpatialData������������������������������������������������������44 2�6�3 TrellisGraphicsinR:AttributeData����������������������������������������������������������47 2�6�4 TrellisGraphicsinR:SpatialData���������������������������������������������������������������49 2�6�5 UsingColorinR���������������������������������������������������������������������������������������������50 2�7 OtherSoftwarePackages�������������������������������������������������������������������������������������������53 2�8 FurtherReading����������������������������������������������������������������������������������������������������������53 Exercises����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������54 v vi Contents 3. Statistical Properties of Spatially Autocorrelated Data�����������������������������������������������59 3�1 Introduction�����������������������������������������������������������������������������������������������������������������59 3�2 ComponentsofaSpatialRandomProcess��������������������������������������������������������������60 3�2�1 SpatialTrendsinData�����������������������������������������������������������������������������������60 3�2�2 Stationarity������������������������������������������������������������������������������������������������������65 3�3 MonteCarloSimulation���������������������������������������������������������������������������������������������68 3�4 ReviewofHypothesisandSignificanceTesting����������������������������������������������������70 3�5 ModelingSpatialAutocorrelation����������������������������������������������������������������������������75 3�5�1 MonteCarloSimulationofTimeSeries������������������������������������������������������75 3�5�2 ModelingSpatialContiguity������������������������������������������������������������������������80 3�5�3 ModelingSpatialAssociationinR��������������������������������������������������������������84 3�6 ApplicationtoFieldData�������������������������������������������������������������������������������������������90 3�7 FurtherReading����������������������������������������������������������������������������������������������������������92 Exercises����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������93 4. Measures of Spatial Autocorrelation��������������������������������������������������������������������������������95 4�1 Introduction�����������������������������������������������������������������������������������������������������������������95 4�2 PreliminaryConsiderations��������������������������������������������������������������������������������������95 4�2�1 MeasurementScale����������������������������������������������������������������������������������������95 4�2�1�1 NominalScaleData�����������������������������������������������������������������������97 4�2�1�2 OrdinalScaleData�������������������������������������������������������������������������97 4�2�1�3 IntervalScaleData�������������������������������������������������������������������������97 4�2�1�4 RatioScaleData������������������������������������������������������������������������������98 4�2�2 ResamplingandRandomizationAssumptions����������������������������������������98 4�2�2�1 ResamplingAssumption���������������������������������������������������������������98 4�2�2�2 RandomizationAssumption��������������������������������������������������������99 4�2�3 TestingtheNullHypothesis������������������������������������������������������������������������99 4�3 Join-CountStatistics��������������������������������������������������������������������������������������������������100 4�4 Moran’sIandGeary’sc��������������������������������������������������������������������������������������������104 4�5 MeasuresofAutocorrelationStructure�����������������������������������������������������������������107 4�5�1 MoranCorrelogram�������������������������������������������������������������������������������������107 4�5�2 MoranScatterplot�����������������������������������������������������������������������������������������108 4�5�3 LocalMeasuresofAutocorrelation�����������������������������������������������������������111 4�5�4 GeographicallyWeightedRegression�������������������������������������������������������114 4�6 MeasuringAutocorrelationofSpatiallyContinuousData���������������������������������116 4�6�1 Variogram�����������������������������������������������������������������������������������������������������116 4�6�2 CovariogramandCorrelogram�����������������������������������������������������������������121 4�7 FurtherReading��������������������������������������������������������������������������������������������������������122 Exercises��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������123 5. Sampling and Data Collection�����������������������������������������������������������������������������������������125 5�1 Introduction���������������������������������������������������������������������������������������������������������������125 5�2 PreliminaryConsiderations������������������������������������������������������������������������������������128 5�2�1 ArtificialPopulation������������������������������������������������������������������������������������128 5�2�2 Accuracy,Bias,Precision,andVariance���������������������������������������������������131 5�2�3 ComparisonProcedures�����������������������������������������������������������������������������131 5�3 DevelopingtheSamplingPatterns�������������������������������������������������������������������������132 5�3�1 RandomSampling���������������������������������������������������������������������������������������132 5�3�2 GeographicallyStratifiedSampling����������������������������������������������������������134 Contents vii 5�3�3 SamplingonaRegularGrid����������������������������������������������������������������������136 5�3�4 StratificationBasedonaCovariate������������������������������������������������������������137 5�3�5 ClusterSampling�����������������������������������������������������������������������������������������143 5�4 MethodsforVariogramEstimation������������������������������������������������������������������������144 5�5 EstimatingtheSampleSize�������������������������������������������������������������������������������������146 5�6 SamplingforThematicMapping����������������������������������������������������������������������������147 5�7 Design-BasedandModel-BasedSampling�����������������������������������������������������������148 5�8 FurtherReading��������������������������������������������������������������������������������������������������������152 Exercises��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������154 6. Preparing Spatial Data for Analysis�������������������������������������������������������������������������������155 6�1 Introduction���������������������������������������������������������������������������������������������������������������155 6�2 QualityofAttributeData�����������������������������������������������������������������������������������������156 6�2�1 DealingwithOutliersandContaminants�����������������������������������������������156 6�2�2 QualityofEcologicalSurveyData������������������������������������������������������������158 6�2�3 QualityofAutomaticallyRecordedData�������������������������������������������������158 6�3 SpatialInterpolationProcedures����������������������������������������������������������������������������162 6�3�1 InverseWeightedDistanceInterpolation�������������������������������������������������162 6�3�2 KrigingInterpolation����������������������������������������������������������������������������������167 6�3�3 CokrigingInterpolation������������������������������������������������������������������������������170 6�4 SpatialRectificationandAlignmentofData��������������������������������������������������������175 6�4�1 DefinitionsofScale-RelatedProcesses�����������������������������������������������������175 6�4�2 ChangeofCoverage�������������������������������������������������������������������������������������176 6�4�3 ChangeofSupport���������������������������������������������������������������������������������������180 6�5 FurtherReading��������������������������������������������������������������������������������������������������������183 Exercises��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������184 7. Preliminary Exploration of Spatial Data�����������������������������������������������������������������������187 7�1 Introduction���������������������������������������������������������������������������������������������������������������187 7�2 DataSet1��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������188 7�3 DataSet2��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������201 7�4 DataSet3��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������213 7�5 DataSet4��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������224 7�6 FurtherReading��������������������������������������������������������������������������������������������������������235 Exercises��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������235 8. Multivariate Methods for Spatial Data Exploration���������������������������������������������������237 8�1 Introduction���������������������������������������������������������������������������������������������������������������237 8�2 PrincipalComponentsAnalysis�����������������������������������������������������������������������������237 8�2�1 IntroductiontoPrincipalComponentsAnalysis������������������������������������237 8�2�2 PrincipalComponentsAnalysisofDataSet2�����������������������������������������245 8�2�3 ApplicationtoDataSet4,Field1���������������������������������������������������������������246 8�3 ClassificationandRegressionTrees(a�k�a�RecursivePartitioning)������������������248 8�3�1 IntroductiontotheMethod������������������������������������������������������������������������248 8�3�2 MathematicsofRecursivePartitioning����������������������������������������������������250 8�3�3 ExploratoryAnalysisofDataSet2withRegressionTrees��������������������251 8�3�4 ExploratoryAnalysisofDataSet3withRecursivePartitioning����������258 8�3�5 ExploratoryAnalysisofField4�1withRecursivePartitioning�������������264 viii Contents 8�4 RandomForest�����������������������������������������������������������������������������������������������������������268 8�4�1 IntroductiontoRandomForest�����������������������������������������������������������������268 8�4�2 ApplicationtoDataSet2����������������������������������������������������������������������������271 8�5 FurtherReading��������������������������������������������������������������������������������������������������������274 Exercises��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������275 9. Spatial Data Exploration via Multiple Regression������������������������������������������������������277 9�1 Introduction���������������������������������������������������������������������������������������������������������������277 9�2 MultipleLinearRegression�������������������������������������������������������������������������������������277 9�2�1 ManyPerilsofModelSelection�����������������������������������������������������������������277 9�2�2 Multicollinearity,AddedVariablePlots,andPartialResidualPlots����������282 9�2�2�1 AddedVariablePlots�������������������������������������������������������������������286 9�2�2�2 PartialResidualPlots�������������������������������������������������������������������288 9�2�3 CautiousApproachtoModelSelectionasanExploratoryTool�����������290 9�3 BuildingaMultipleRegressionModelforField4�1���������������������������������������������291 9�4 GeneralizedLinearModels�������������������������������������������������������������������������������������301 9�4�1 IntroductiontoGeneralizedLinearModels��������������������������������������������301 9�4�2 MultipleLogisticRegressionModelforDataSet2���������������������������������306 9�4�3 LogisticRegressionModelofCountDataforDataSet1�����������������������314 9�4�4 AnalysisoftheCountsofDataSet1:Zero-InflatedPoissonData�������318 9�5 FurtherReading��������������������������������������������������������������������������������������������������������322 Exercises��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������323 10. Variance Estimation, the Effective Sample Size, and the Bootstrap������������������������325 10�1 Introduction���������������������������������������������������������������������������������������������������������������325 10�2 BootstrapEstimationoftheStandardError���������������������������������������������������������329 10�3 BootstrappingTimeSeriesData�����������������������������������������������������������������������������332 10�3�1 ProblemwithCorrelatedData�������������������������������������������������������������������332 10�3�2 BlockBootstrap��������������������������������������������������������������������������������������������335 10�3�3 ParametricBootstrap�����������������������������������������������������������������������������������338 10�4 BootstrappingSpatialData��������������������������������������������������������������������������������������339 10�4�1 SpatialBlockBootstrap�������������������������������������������������������������������������������339 10�4�2 ParametricSpatialBootstrap����������������������������������������������������������������������344 10�4�3 PoweroftheTests����������������������������������������������������������������������������������������345 10�5 ApplicationtotheEM38Data���������������������������������������������������������������������������������346 10�6 FurtherReading��������������������������������������������������������������������������������������������������������349 Exercises��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������349 11. Measures of Bivariate Association between Two Spatial Variables������������������������351 11�1 Introduction���������������������������������������������������������������������������������������������������������������351 11�2 EstimatingandTestingtheCorrelationCoefficient��������������������������������������������354 11�2�1 CorrelationCoefficient��������������������������������������������������������������������������������354 11�2�2 Cliffordetal�Correction�����������������������������������������������������������������������������356 11�2�3 BootstrapVarianceEstimate����������������������������������������������������������������������359 11�2�4 ApplicationtotheExampleProblem��������������������������������������������������������361 11�3 ContingencyTables���������������������������������������������������������������������������������������������������364 11�3�1 LargeSampleSizeContingencyTables����������������������������������������������������364 11�3�2 SmallSampleSizeContingencyTables����������������������������������������������������371

See more

The list of books you might like

Most books are stored in the elastic cloud where traffic is expensive. For this reason, we have a limit on daily download.