Source: http://luiscayuela.blogspot.com/2009/
Timestamp: 2017-06-27 18:54:48+00:00

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Luis Cayuela: 2009
In order to conserve the world's biodiversity we need to know where species are found. We also need to predict where they might be found if the climate changes or human activity alters habitats. One way of gaining such knowledge is through field studies. Such work on the ground produces lists of species and adds to museum collections. However many tropical areas have not yet been visited by scientists. Even the most detailed studies from the best known areas of the tropics are far from exhaustive. This means that accurate distribution maps are not available for many tropical species. In order to address the problem increasingly sophisticated computer models have been designed that aim to predict where species might occur based on current knowledge. These models can often add a great deal of value to the limited information available. However, models are only as good as the data from which they are built. A new study, published in the journal Tropical Conservation Science, looks closely at recent attempts to apply species distribution modeling to guide conservation in the tropics. A review of the literature suggested that models built for the most threatened species are still likely to be the least reliable. Cayuela and colleagues found that output from species distribution models is rarely being used when setting conservation priorities. The difficulty is due to a chronic shortfall in the quantity and quality of data used to build models. Although there have been many improvements in the algorithms used for modeling, these advances can not be expected to address underlying weakness of the data. The work points out the need to continue to work on improved frameworks for sharing scarce yet invaluable data on tropical biodiversity. The authors also suggest that a more systematic approach to future data generation is needed in order to fill key gaps in the knowledge base used for tropical conservation.L. Cayuela, D.J. Golicher, A.C. Newton, M. Kolb, F.S. de Alburquerque, E.J.M.M. Arets, J.R.M. Alkemade, & A.M. Pérez (2009). Better species distribution modeling needed for the tropics Tropical Conservation Science, 2 (3), 319-352.
Lyx es un procesador de texto que promueve la edición de textos basándose en la estructura del documento, y no sólamente en su apariencia. En la terminología anglosajona ésto es lo que se denomina WYSIWYM (What You See Is What You Mean), frente al enfoque adoptado por otros procesadores, como Word u OpenOffice, que se encuadran más dentro del concepto WYSIWYG (What You See Is What You Get).¿Qué significa ésto? Básicamente, que no tenemos que preocuparnos por editar lo que escribimos. Lyx, de manera inteligente, asume el rol de editor del documento y nosotros sólo tenemos que definir qué parte del texto es qué. De esta manera, si a Lyx le decimos que una parte del texto es el resumen, no hace falta darle un formato determinado, Lyx lo hace por nosotros.En Lyx tenemos distintas clases que vienen establecidas por defecto. Las clases definen los argumentos de ese documento. Así tenemos una clase que es 'Artículo', otra que es 'Libro', otra 'Carta', y así sucesivamente. Dentro de cada clase hay distintos ambientes (Environments). Un ambiente es una parte del texto que va a tener un determinado formato, por ejemplo: un título, un resumen, un autor, una sección, las referencias, etc.Principales diferencias de Lyx con otros editores de textoUna de las principales características de Lyx es que no se pueden introducir espacios de más con el tabulador o el Enter. Esto es porque Lyx asume que nosotros no debemos dejar espacios para separar una determinada sección de otra. De nuevo, esta es la misión del programa. Así se busca que el usuario se centre en los contenidos mientras que el programa se encarga del formato.Las secciones y subsecciones, así como los listados, se enumeran automáticamente si introducimos o eliminamos cualquier elemento nuevo en el texto.Las figuras se ajustan al texto de manera automática. No tenemos que preocuparnos por su ubicación exacta y ésta se actualiza si modificamos el texto asociado.Cómo instalar LyxLyx es un editor de texto basado en Latex. Por tanto, para instalar Lyx en Ubuntu es conveniente que instalemos todos los paquetes relacionados con Latex. Si queremos que funcionen los acentos cuando escribamos en Español es importante que vayamos a Documents-Settings y especifiquemos que Language = Spanish y Encoding = utf8.Lyx y SweaveUna de las ventajas principales de Lyx (y por la cúal he empezado a aprender a utilizarlo) es que funciona bien con Sweave, un programa que permite escribir y decodificar código en R dentro de Lyx. Esto es de gran utilidad a la hora de escribir manuales de R o informes que contengan código o el resultado de la implementación de un código en R. Podemos elegir si queremos que el código que escribimos en el documento se vea, que sólamente se vea el resultado o ambos. Al actualizar cualquier parte del código se actualizan automáticamente los resultados obtenidos. Sin embargo, si el código contiene algún error, entonces no es posible decodificar y, por tanto, exportar a pdf o a cualquier otro formato, el documento. en cuestión Esto actúa en cierta manera como control de calidad del código que escribamos dentro del documento. Al escribir manuales de R en OpenOffice me he encontrado a veces con errores que se hacen patentes cuando los alumnos tratan de implementar el código, simplemente porque no he verificado correctamente todo el código al escribir el manual. Esto no pasa con Lyx.Instalar SweavePara instalar Sweave basta con seguir las instrucciones dadas en INSTALL en la siguiente dirección:http://cran.r-project.org/contrib/extra/lyx/En Linux no hay que preocuparse mucho por los pasos 4 y 6. Basta con mirar que, una vez que se ha reconfigurado Lyx (Tools-Reconfigure), tengamos en Documents-Settings-Document class la clase 'article (Sweave-noweb)'.Para empezar a utilizar código en R dentro de los documentos conviene empezar con algo que ya esté escrito, para ver cómo hay que empezar y finalizar las líneas de código. Encontraremos algunos ejemplos en la página anterior (Sweave-test-1.lyx y test.lyx). En esencia, para escribir algo de código dentro de un documento de Lyx, la estructura que hay que seguir es la siguiente:<<>>=hist(rnorm(100))@Se puede encontrar más información y algunos ejemplos de manuales de R escritos en Lyx en la página de Duncan J. Golicher.
¿Cómo analizamos los datos cuándo no conocemos las identidades de todas las especies?
Un problema típico al que se enfrentan los ecólogos que trabajan en regiones tropicales es el no poder conocer las identidades de todas las especies con las que trabajan. Ello es debido, por un lado, a la gran diversidad que existe en estas regiones y, por otro, a la falta de estudios taxonómicos detallados. Muchas veces, biólogos y ecólogos tienen que trabajar sin claves taxónomicas o con claves incompletas. En el sur de México, en dónde realicé mi tesis doctoral, no existen por ejemplo claves taxonómicas específicas de plantas y hay que identificar las especies usando la Flora de Guatemala y consultando especímenes de herbarios. Todo ello hace que, en los listados de especies que se generan como consecuencia del trabajo de campo, haya muchas especies que estén identificadas sólo a nivel de género, a nivel de familia o de las que no se tenga ni la menor idea del grupo al que pertenecen.A la hora de realizar análisis estadísticos específicos para comparar la composición de especies entre distintos sitios (p.e. test de Mantel, RDA, CCA, MANOVA semi-paramétrico), este problema se puede solventar fácilmente si las especies son identificadas a nivel de morfoespecies, es decir, que sabemos que la especie A es distinta del resto de las especies en función de atributos morfológicos (tipo de hoja, fuste del tronco, flor, fruto, etc.), aún sin saber qué especie es o, a veces, ni siquiera la familia o grupo a la que pertenece. Para ello es necesario cruzar muestras de todas las especies colectadas de todos los sitios muestreados (en inglés 'cross-checking'). Esto resulta tremendamente laborioso. Además, hay ocasiones en las que para identificar ciertas especies (p.e. las de la familia Lauraceae) hace falta tener información de atributos muy específicos, como la flor o el fruto, los cuales no están muchas veces disponibles a la hora de realizar el trabajo de campo. En este caso, puede surgir la incertidumbre de si la especie que hemos llamado Persea A en la muestra 1 no sea la misma que hemos llamado Persea liebmanii en la muestra 2. Esta situación puede ser mucho más crítica cuando trabajamos con muestras colectadas por distintos investigadores o técnicos. Este es el caso típico de trabajos a una escala más regional. En esta situación la incertidumbre taxonómica es muchísimo mayor ya que es seguro que no ha habido cruce de la información de las especies colectadas en las distintas muestras.En estos casos, las dos aproximaciones más comunes al análisis de datos multivariantes han consistido, o bien en eliminar las morfoespecies y/o especies no identificadas, o bien en llevar a cabo el análisis a nivel de género, en dónde la incertidumbre taxonómica suele ser mucho menor. En un trabajo realizado recientemente, hemos propuesto una alternativa estadísticamente mucho más robusta al análisis de datos multivariantes cuando existe incertidumbre taxonómica. Nuestro enfoque supone permutar las identidades de las especies no identificadas dentro del nivel taxónomico en el que se encuentran e iteratuar este procedimiento n veces, generando así no una sóla matriz de muestras x especies, sino n matrices. Posteriormente, calcularíamos el parámetro específico del análisis deseado sobre cada una de estas n matrices, obteniendo un rango de parámetros estimados que nos indicaría los posibles valores que podría tomar dicho parámetro ante distintos escenarios plausibles de incertidumbre taxonómica. Por ejemplo, en el test de Mantel, dicho parámetro podría ser el coeficiente de correlación de Pearson, r. En el RDA/CCA podría ser la cantidad de variabilidad explicada por las variables ambientales, y así sucesivamente.Para implementar dichas funciones, hemos creado un paquete en R, 'betaper', que permite, por un lado generar las n matrices permutando las especies no identificadas (función 'pertables') y, posteriormente, aplicar distintas funciones a cada una de estas matrices, calculando el rango de parámetros de interés deseado. Hasta el momento hemos implementado los siguientes métodos multivariantes disponibles, todos ellos, en el paquete 'vegan': análisis de la varianza multivariante semi-paramétrico (función 'adonis.pertables'), test de Mantel (función 'mantel.pertables'), CCA (función 'cca.pertables') y RDA (función 'rda.pertables'). Todas ellas tienen una sálida gráfica ('plot').Tomemos como ejemplo un grupo de nueve inventarios muestreados por uno de los autores de este trabajo (Dr. Kalle Ruokolainen) en la Amazonia. Estos datos están disponibles en el paquete 'betaper'. Vamos a estimar el efecto de la incertidumbre taxonómica sobre la varianza explicada en la composición de especies por una serie de variables edáficas (cationes de Ca, K, Mg y Na).install.packages("betaper") library(betaper) data(Amazonia) data(soils) # Definimos un nuevo índice que incluye los términos usados en la base de datos Amazonia para definir especies no identificadas a diferentes niveles taxonómicosindex.Amazon <- c(paste("sp.", rep(1:20), sep=""), "Indet.", "indet.")# Generamos un objeto 'pertables' (i.e. una lista de matrices permutando las especies no identificadas o morfoespecies)Amazonia100 <- pertables(Amazonia, index=index.Amazon, nsim=100) # Y ahora comprobamos el efecto de la incertidumbre taxonómica sobre la varianza explicada en la composición de especies por las variables edáficas en un RDAAmazonia.rda <- rda.pertables(Amazonia100 ~., data=soils) Amazonia.rda Confidence intervals of R-squared and pseudo-F values for RDA under different taxonomic scenarios Rsquared pseudoF0% 0.4754156 0.90627090.5% 0.4768863 0.91164562.5% 0.4802825 0.924126250% 0.4936813 0.975040597.5% 0.5058685 1.023754699.5% 0.5088126 1.0358837100% 0.5091075 1.0371060 plot(Amazonia.rda) Vemos que, a pesar de la alta incertidumbre taxonómica de esta base de datos (casi el 50% de las especies no están identificadas a nivel de especie), los efectos que ésta tiene sobre el parámetro estimado en este caso (variabilidad explicada por las variables edáficas) no varía mucho (entre 47% y 51%). La gráfica muestra los valores que tomaría cada una de las muestras en los dos primeros ejes del RDA bajo cada uno de los 100 escenarios de reasignación de las identidades de las especies. Todos los puntos pertenecientes a la misma muestra están agrupados dentro de una elipse por lo que es posible analizar visualmente como afecta la incertidumbre taxonómica a los valores de cada muestra. Las cruces señalan los valores estimados bajo una de los enfoques tradicionales consistente en eliminar las especies no identificadas y las morfoespecies del análisis. Podemos observar que no siempre las cruces caen dentro de las elipses por lo que es fácil deducir que los resultados y conclusiones a las que se llegaría utilizando este enfoque no se corresponden con ninguno de los escenarios plausibles de identidad de las especies.Los resultados de este trabajo se encuentran actualmente en segunda revisión en la revista Ecography.Cayuela, L., de la Cruz, M. & Ruokolainen, K. 2009. A method to incorporate the effect of taxonomic uncertainty on multivariate analyses of ecological data. Ecography, in 2nd rev.
Nuevo artículo publicado en Ecology and Society
Para todos aquellos que estén interesados en cuestiones relacionadas con el manejo forestal sustentable y los efectos del impacto humano sobre la diversidad forestal, aquí va un artículo muy interesante que acabamos de publicar en Ecology and Society. Este artículo resume los resultados de las investigaciones realizadas por varios grupos europeos y latinoamericanos en el marco de dos proyectos europeos consecutivos del programa INCO (SUCRE y BIOCORES), con especial énfasis en bosques tropicales montanos de Centroamérica y bosques templados de Sudamérica.El artículo recalca la necesidad de crear herramientas que permitan evaluar de manera integrada el impacto humano sobre la diversidad forestal y que apoyen la toma de decisiones en lo referente al manejo forestal.Puede descargarse en formato html o pdf.
Diversidad florística y cambios de uso del suelo en Chiapas
Recientemente ha salido publicado en la revista Investigación Ambiental, Ciencia y Política Pública, un artículo sobre las tendencias y proyecciones del uso del suelo y la diversidad florística en los Altos de Chiapas, México. Este artículo revisa evidencias recientes de la deforestación y de impactos del cambio de uso del suelo en la poblada región conocida como Los Altos o la Meseta Central de Chiapas. Las preguntas guía en torno a las cuales se estructura este trabajo son: (1) ¿qué referencia de riqueza florística es posible proponer para valorar el grado de afectación de los paisajes agropecuarios, que a la vez definiría el potencial y tamaño del reto que representa la restauración ecológica en la región?, (2) ¿cuáles son las principales tendencias de uso del suelo?, (3) ¿cuáles son los principales procesos y consecuencias físicas y biológicas de estos cambios? y (4), ¿cuáles son las tendencias y mayores amenazas para la conservación y aprovechamiento sustentable de los bosques en la región?Los resultados de este trabajo resaltan la necesidad de definir los elementos de una estrategia para la restauración de áreas deforestadas y el enriquecimiento florístico de los bosques remanentes.ReferenciaGonzález-Espinosa, M., Ramírez-Marcial, N., Galindo-Jaimes, L., Camacho-Cruz, A., Golicher, D., Cayuela, L. y Rey-Benayas, J.M. 2009. Tendencias y proyecciones del uso del suelo y la diversidad florística en los Altos de Chiapas, México. Investigación Ambiental, Ciencia y Política Pública 1(1): 40-53.
Algunos de los resultados obtenidos hasta el momento en relación al uso de imágenes MODIS (250 x 250 m) para detectar el decaimiento en repoblaciones de pino silvestre y pino salgareño en la Sierra de los Filabres (Almería) van a ser presentados al 5º Congreso Forestal Español, que tendrá lugar en Ávila, del 21 al 25 de septiembre de 2009. A continuación se muestra el resumen y el texto completo en pdf.Detección del decaimiento en masas de Pinus sylvestris L. y P. nigra Arnold. procedentes de repoblación en la Sierra de los Filabres (Almería) mediante el uso del sensor MODISDurante las últimas décadas se han detectado en Europa y Norte América numerosos casos de decaimiento en masas forestales asociados, de forma general, con la contaminación, la presencia de plagas forestales y el cambio climático. En España, se han descrito procesos de decaimiento en abetales, encinares y pinares. Se prevé que el cambio climático resulte en una intensificación de estos procesos, por lo que la detección temprana de este fenómeno es un paso esencial para la gestión forestal sostenible. El diseño de modelos con base biológica para llevar a cabo dicha detección en Andalucía es uno de los objetivos prioritarios del proyecto GESBOME.En este estudio se muestran resultados preliminares sobre la aplicación de imágenes MODIS (resolución espacial ~ 250 m) como herramienta para el seguimiento del estado vegetativo de masas forestales en la Sierra de los Filabres (Almería). En esta localidad, el problema del decaimiento de pinares de Pinus nigra Arnold. y Pinus sylvestris L. se viene observando desde el año 2001.Para ello, se seleccionaron 76 puntos de control en campo y se asignaron a tres niveles de daño: sin afectar, moderado e intenso. En cada parcela se extrajeron los valores del índice de vegetación NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) de las imágenes MODIS cada 16 días desde comienzos del año 2000 hasta agosto de 2008. Las series temporales de los tres niveles de daños se compararon entre sí utilizando un índice de referencia basado en la mediana del total de las series temporales para todas las parcelas. Las señales espectrales permitieron discriminar correctamente el nivel de daño extremos de los daños intermedios y moderado, especialmente en pinares de Pinus sylvestris, por lo que pueden utilizarse como indicadores para la detección del decaimiento. El uso de series temporales basadas en índices espectrales puede contribuir además a explorar procesos causales del decaimiento forestal mediante la comparación con variables edafoclimáticas y/o fisiográficas. Publicado por
En la estructura inicial planteada para analizar el proceso de decaimiento en la Sierra de los Filabres, Almería, se propuso la exploración de los factores de incitación mediante el análisis correlacional de distintas variables (topográficas, estructurales, espaciales) con el porcentaje de decaimiento estimado de visu en campo.Uno de los problemas técnicos que se planteó previo a la realización de dichos análisis fue el cálculo de las superficies de insolación, problema que se ha resuelto mediante la aplicación de modelos específicos de insolacióimplementados en GRASS. En una entrada reciente en este blog se proveen los detalles técnicos para la preparación de la bases de datos points. Esta base contiene la siguiente información:Porcentaje de decaimiento observado in situ en campo.Especie (Pinus nigra y P. sylvestris).Área basimétrica del rodal (var. estructural).Densidad de pies del rodal (var. estructural).Coordenadas geográficas x e y (var. espaciales).Elevación (var. topográfica).Pendiente (var. topográfica).Orientación (var. topográfica).Insolación en el solsticio de invierno (var. topográfica).Insolación en el solsticio de verano (var. topográfica).Índice de humedad del suelo (var. topográfica).La información referente a variables topográficas (6-10) ha sido recalculada a tres resoluciones distintas (10x10 m, 30x30 m, 50x50 m). El modelo digital de elevaciones, del que se deriva el resto de información, está a una resolución original de 10x10 m. Sin embargo, dado el grano de las imágenes MODIS utilizadas (250x250 m) y el posible error de localización de los puntos puede ser conveniente re-escalar la información a escalas más groseras como 30x30 m o 50x50 m.¿Está esta información proyectada a distintas resoluciones muy correlacionada entre sí? Si es así (p.e. r = 0.95), no importará mucho a qué resolución midamos las variables. De lo contrario, habrá que investigar si el cambio de resolución tiene un efecto sobre los resultados de los análisis de correlación con la variable respuesta (i.e. decaimiento).Las tres bases de datos (points10, points30, points50) con la información referente a variables topográficas calculada a tres resoluciones distintas (10x10 m, 30x30 m y 50x50 m respectivamente) se puede descargar en R con el siguiente código (sólo la base de datos de 30x30 contiene además la información referente a la variable índice de humedad del suelo).load(url("http://archivos-para-subir.googlegroups.com/web/points_correlaciones.Rob?hl=es&gda=mttqMzwAAACkOfwqHAVd4YqgfIB09GDRafzhFXYXrkFb8NzylP1tVw7qabgqw0xDKbwB-h3MnSf9Wm-ajmzVoAFUlE7c_fAt"))ls()[1] "points10" "points30" "points50"Representamos ahora la matriz de correlaciones.Cómo podemos observar, el cambio de resolución en la elevación no tiene ningún efecto perceptible sobre los valores de esta variable. Sin embargo, en la pendiente y orientación sí que se observa un cambio importante en los valores de estas variables según se cambia la resolución, sobretodo cuando se cambia la resolución de 10x10 m o 30x30 m a 50x50 m.Vamos a seleccionar una resolución de 30x30 m para las variables topográficas, ya que es más representativa de los procesos a escala de rodal que la de 10x10 m y, al mismo tiempo, no se pierde mucha información con respecto a una escala de más detalle, cosa que sí pasa con la resolución de 50x50 m. Representamos ahora gráficamente los datos.Parece que las variables que influyen más como factores de incitación en el proceso de decaimiento son la elevación, sobretodo para el caso de Pinus sylvestris, y la insolación invernal. Relaciones con las variables topográficas reescaladas a otra resolución (10x10 m, 50x50 m) no cambian apenas los resultados obtenidos. Es necesario, no obstante, analizar en mayor profundidad estos datos. Publicado por
R tiene varios paquetes que pueden utilizarse para el análisis y visualización de datos espaciales (sp, maptools, rgdal, etc.). Sin embargo, R no es un SIG y, por tanto, tiene ciertas limitaciones a la hora de trabajar con información espacial. Por ejemplo, para algo tan simple como extraer la pendiente y la orientación a partir de un modelo digital de elevaciones, R necesita del paquete RSAGA, que a su vez necesita del software gratuito SAGA diseñado por Alexander Brenning, que funciona únicamente bajo Windows. Esto supone ciertas limitaciones al uso de R como SIG. Estas limitaciones no existen cuando se utiliza GRASS en combinación con R. GRASS ofrece un complemento perfecto a R para la implementación de operaciones típicamente realizadas en SIG y R permite potenciar las capacidades de GRASS para la implementación de análisis geoespaciales.Para poder hacer uso de ambos programas en necesario tener instalados GRASS y una versión de R posterior a 2.1.0. Desde el 'shell' se puede abrir una sesión de R. Lo primero será instalar los paquetes necesarios para poder utilizar R en combinación con GRASS (sp, rgdal, maptools, spgrass6, spGDAL, spmaptools).GRASS 6.3.0 (Filabres):~ > R install.packages(c("sp", "rgdal", "maptools"), dependencies= TRUE) rS <- "http://r-spatial.sourceforge.net/R" install.packages(c("spgrass6", "spGDAL", "spmaptools"), repos=rS, dependencies=TRUE) Sin salir de la sesión de R, debemos de cargar el paquete spgrass6 y la 'location' de GRASS donde se encuentran todas las capas de información raster o vectorial.library(spgrass6)G <- gmeta6() str(G)Si ahora queremos acceder a alguna de las capas raster del 'location' en el que estamos trabajando dentro de GRASS tendremos que utilizar la función de R readCELL6sp() ò readRAST6(). Esto genera un objeto del tipo SpatialGridDataFrame.mde <- readCELL6sp("mde")Sin embargo, es importante tener en cuenta que si cargamos muchas capas simultáneamente, especialmente si son capas con un gran número de celdas, se puede agotar la memoria virtual. En este caso R dará el mensaje 'vector memory exhausted'. Cuando esto me ha ocurrido a mi, R se ha quedado colgado y he tenido que reiniciar la sesión. Así que lo que aconsejo es ir eliminando los objetos que ya no necesitemos una vez que extraigamos de ellos la información necesaria. Para conocer el uso que se va haciendo de la memoria se puede utilizar la función gc().gc() used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)Ncells 279590 7.5 531268 14.2 361111 9.7Vcells 3160949 24.2 15608917 119.1 30379099 231.8Es decir que se están utilizando alrededor de 31 MB de memoria virtual (hay que mirar la primera columna). Ahora eliminamos la capa mde.rm(mde)gc() used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)Ncells 279513 7.5 531268 14.2 361111 9.7Vcells 137524 1.1 12487133 95.3 30379099 231.8Y comprobamos que disminuye considerablemente el uso de la memoria virtual.Antes de acceder a las capas raster, vamos a leer una capa de puntos en formato *.txt (parcelas muestreadas en campo) para la cuál extraeremos la información de elevación, pendiente, altitud e insolación de las capas raster.points <- read.table(url("http://archivos-para-subir.googlegroups.com/web/Analisis+correlacionales.txt?gda=0ywgME4AAACkOfwqHAVd4YqgfIB09GDRN3No94DJejqv6LWrffOcUtQTec6xGbbz9B_IWZmp37itXp5Ud9d8afGj09bAbTSQ47Cl1bPl-23V2XOW7kn5sQ"), header = T, sep = "\t", dec = ",")str(points)'data.frame': 76 obs. of 7 variables: $ x : num 543726 543486 542903 535211 539086 ... $ y : num 4124164 4124224 4122417 4118071 4121908 ... $ Id : Factor w/ 76 levels "1_12","1_13",..: 1 2 4 6 7 8 9 10 11 12 ... $ Especie : Factor w/ 2 levels "Pinus nigra",..: 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 ... $ Defoliacion: num 55 55 30 55 30 55 55 60 45 55 ... $ Area_basim : num 25.8 28.1 24.2 22.0 18.0 ... $ Densidad : num 286 286 1592 923 1974 ...El siguiente paso es convertir esta capa de puntos en un objeto espacial del tipo SpatialPointsDataFrame y asignarle una proyección (ha de ser la misma que la de las capas raster y sino habría que reproyectar esta capa). coordinates(points) <- data.frame(points$x, points$y) proj4string(points) <- CRS("+proj=utm +zone=30 +ellps=intl +units=m +no_defs") Y ahora sí, importamos cada una de las capas raster de GRASS a R, extraemos los valores de las capas raster para los puntos incluidos en la capa vectorial points y, por último, borramos las capas raster para no agotar la memoria virtual.mde <- readCELL6sp("mde") extract.mde <- overlay(mde, points)rm(mde)slope <- readCELL6sp("slope") extract.slope <- overlay(slope, points)rm(slope) aspect <- readCELL6sp("aspect") extract.aspect <- overlay(aspect, points)rm(aspect) rad.summer <- readCELL6sp("beam_radiation_172") extract.rad.sum <- overlay(rad.summer, points)rm(rad.summer) rad.winter <- readCELL6sp("beam_radiation_354") extract.rad.win <- overlay(rad.winter, points)rm(rad.winter)wetness <- readCELL6sp("wetness_index")extract.wetness <- overlay(wetness, points)rm(wetness)Y ahora juntamos toda la información extraida en un único data.frame.points@data <- cbind(points@data, mde = extract.mde@data, slope = extract.slope@data, aspect = extract.aspect@data, rad.summer = extract.rad.sum@data, rad.winter = extract.rad.win@data, wetness = extract.wetness) El resultado final, es por tanto, un data.frame con información sobre valores de decaimiento (incluidos en el archivo points) y toda una serie de variables físicas obtenidas a partir de capas raster (pendiente, altitud, etc) que podemos analizar estadísticamente en R, cosa que en principio no podríamos hacer en GRASS. En la siguiente entrada se muestra un análisis preliminar de estos datos en R. Publicado por
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