将点过程转换为class图像并再次将return转换为相同的点过程
Conversion point process to class image and return to same point process again
我想在 spatstat 和 raster 世界之间进行翻译，而不会损坏任何原始信息。
我尝试转换 im class 中 spatstat 包中 longleaf 数据集中存在的点过程（ppp 对象），然后我尝试转换im class 原始长叶数据集中的对象作为点处理没有成功。
在我的例子中：
#<start> ---
library(spatstat)
library(raster)
library(maptools)
# Compute a gaussian kernel smoothed intensity with longleaf data set
bw <- bw.diggle(longleaf) #First, defined bandwidth sigma
im_census<-density.ppp(longleaf, sigma=bw,diggle=TRUE)
# Now I'll try to convert im im_census object in original longleaf Point Pattern ppp again
im_census_p<-rasterToPoints(raster(as.SpatialGridDataFrame.im(im_census)))
par(mfrow=c(1,2))
plot(longleaf)
plot(im_census_p)
#<end> ---
但是明明不行？
有人可以帮我吗？
如果我对你的问题的理解是正确的，那就是病态的。 ppp 是一种矢量格式，表示点的坐标，精度为双精度。另一方面，im 等栅格格式和 raster 包中的对象包含具有某些给定分辨率的点网格。因此，除非您的点在网格中完全对齐，否则您从 ppp 转换为栅格格式 "without any original information damage" 的任务是不可能的。
如果你想要一个 ppp 的栅格近似值，你可以在 spatstat 中使用 pixellate，它会生成一个网格并计算每个网格单元中有多少点（通常为 0 或1).
在spatstat中，类之间的转换通常由名称以"as"开头的函数执行。要将 ppp 转换为 im，您可以使用 as.im。泛型 as.im 分派到调用 pixellate 的方法 as.im.ppp。示例：
X <- cells # or any point pattern
Z <- as.im(X)
plot(Z)
plot(X, add=TRUE)
在生成的图像Z中，每个像素的值是落在该像素中的数据点的数量。数据点的精确坐标丢失。
要将im转换成ppp没有as.ppp.im的方法，因为这种操作一般来说是没有意义的。但是假设图像 Z 是通过像素化点图案生成的，您可以
P <- where.max(Z > 0, first=FALSE)
那么P就是一个点阵图。操作 Z > 0 returns 具有条目 TRUE 的二进制值像素图像，用于包含至少一个数据点的像素。函数 where.max 找到图像达到最大值的像素中心，在本例中，这意味着所有 TRUE 像素。查看离散化效果：
plot(X)
plot(P, add=TRUE, pch=3)
P 与 X 类似，只是数据点的确切位置已被最近像素中心的位置所取代。落在单个像素中的多个数据点被像素中心的单个点替换。
对于更复杂的操作，您可以使用 as.data.frame 将 im 对象转换为数据框，每个像素一行，列 x，y, value.然后操作这个数据框，最后使用 as.ppp 从结果数据框中制作一个点模式。
我想在 spatstat 和 raster 世界之间进行翻译，而不会损坏任何原始信息。
我尝试转换 im class 中 spatstat 包中 longleaf 数据集中存在的点过程（ppp 对象），然后我尝试转换im class 原始长叶数据集中的对象作为点处理没有成功。
在我的例子中：
#<start> ---
library(spatstat)
library(raster)
library(maptools)
# Compute a gaussian kernel smoothed intensity with longleaf data set
bw <- bw.diggle(longleaf) #First, defined bandwidth sigma
im_census<-density.ppp(longleaf, sigma=bw,diggle=TRUE)
# Now I'll try to convert im im_census object in original longleaf Point Pattern ppp again
im_census_p<-rasterToPoints(raster(as.SpatialGridDataFrame.im(im_census)))
par(mfrow=c(1,2))
plot(longleaf)
plot(im_census_p)
#<end> ---
但是明明不行？ 有人可以帮我吗？
如果我对你的问题的理解是正确的，那就是病态的。 ppp 是一种矢量格式，表示点的坐标，精度为双精度。另一方面，im 等栅格格式和 raster 包中的对象包含具有某些给定分辨率的点网格。因此，除非您的点在网格中完全对齐，否则您从 ppp 转换为栅格格式 "without any original information damage" 的任务是不可能的。
如果你想要一个 ppp 的栅格近似值，你可以在 spatstat 中使用 pixellate，它会生成一个网格并计算每个网格单元中有多少点（通常为 0 或1).
在spatstat中，类之间的转换通常由名称以"as"开头的函数执行。要将 ppp 转换为 im，您可以使用 as.im。泛型 as.im 分派到调用 pixellate 的方法 as.im.ppp。示例：
X <- cells # or any point pattern
Z <- as.im(X)
plot(Z)
plot(X, add=TRUE)
在生成的图像Z中，每个像素的值是落在该像素中的数据点的数量。数据点的精确坐标丢失。
要将im转换成ppp没有as.ppp.im的方法，因为这种操作一般来说是没有意义的。但是假设图像 Z 是通过像素化点图案生成的，您可以
P <- where.max(Z > 0, first=FALSE)
那么P就是一个点阵图。操作 Z > 0 returns 具有条目 TRUE 的二进制值像素图像，用于包含至少一个数据点的像素。函数 where.max 找到图像达到最大值的像素中心，在本例中，这意味着所有 TRUE 像素。查看离散化效果：
plot(X)
plot(P, add=TRUE, pch=3)
P 与 X 类似，只是数据点的确切位置已被最近像素中心的位置所取代。落在单个像素中的多个数据点被像素中心的单个点替换。
对于更复杂的操作，您可以使用 as.data.frame 将 im 对象转换为数据框，每个像素一行，列 x，y, value.然后操作这个数据框，最后使用 as.ppp 从结果数据框中制作一个点模式。