Я проводил оценки домашнего ареала плотности ядра для групп псовых в районе по популяции и на стаю в различных временных масштабах. Однако, когда я пытаюсь запустить kernelUD для подмножества для каждого года, я получаю Error in kernelUD(P17.sp[, "Pack"], h = "href", grid = 500, same4all = TRUE) : At least 5 relocations are required to fit an home range
. Ранее я исключил все группы, у которых было менее 5 перемещений, и когда я дважды проверил свой фрейм данных, наименьшее количество перемещений составило 201. Я смог запустить это в глобальном наборе данных (за несколько лет) для каждого пакета, и у меня не было проблем. Любая помощь или понимание будет принята с благодарностью.
Код, который я использовал, приведен ниже. Мой исходный фрейм данных имеет Pack в качестве фактора (и является единственным вектором фактора в фрейме данных) и числовыми координатами в широте/долготе.
library(dplyr)
library(raster)
library(sp)
library(adehabitatHR)
library(lubridate)
library(data.table)
# Make spatial
Final.sp <- copy(Final)
coordinates(Final.sp) <- c("Longitude", "Latitude")
proj4string(Final.sp) <- CRS( "+init=epsg:4326")
#Subset by year
P17.sp <- Final.sp[Final.sp@data$Year == 2017, ]
# Make sure every pack has at least 5 relocations
P17 <- as.data.frame(P17.sp)
P17 %>% group_by(Pack) %>% summarise(n()) %>% view()
# What the output from above looks like
Year Pack n()
#1 2017 Gryffindor 201
#2 2017 Slytherin 222
#3 2017 Hufflepuff 234
#4 2017 Ravenclaw 281
#5 2017 Deatheaters 306
#6 2017 Muggles 577
#7 2017 Dementors 582
#8 2017 Hobbits 787
#9 2017 Elves 861
#10 2017 Orcs 914
# Create KDEs
P17.kde <- kernelUD(P17.sp[,"Pack"], h="href", grid=500, same4all = TRUE)
Error in kernelUD(WP17.sp[, "Pack"], h = "href", grid = 200, same4all = TRUE) :
At least 5 relocations are required to fit an home range```