Analyse spatiale et regroupement des entités proches

Je travaille sur le comportement de marquage des animaux vivants en groupe et je suis intéressé par la façon dont le comportement de marquage est affecté par certaines caractéristiques des groupes voisins. J'ai tracé les territoires de chaque groupe à partir d'isoplètes de densité à 95% créés en utilisant a-LoCoH. Les marques de chaque individu d'un groupe sont tracées comme une couche de points séparée. Le comportement de marquage ne semble pas être aléatoire, et ils semblent se regrouper autour des frontières avec les groupes voisins. Qu'est-ce que j'aimerais savoir si les individus marquent plus près de certains groupes que près d'autres, par exemple, les individus marquent-ils moins près des groupes qui sont étroitement liés? est-il possible de montrer que les points se regroupent près de certaines entités mais pas près d'autres?

Toute aide qui pourrait être fournie serait grandement appréciée,

Dave Humphries

Pour démonstration, voici une image de quatre territoires (A, B, C et D) et les emplacements de marquage de deux individus du groupe A. Les groupes A et B sont étroitement liés. Les groupes C et D ne sont pas liés au groupe A.

Je recommanderais fortement de jeter un œil à R , en particulier le paquet spatstat de CSRIO. Il y a un excellent manuel / tutoriel par le professeur Adrian Baddeley disponible qui vous guidera à travers une multitude de méthodes différentes pour l'analyse de modèle de point. En particulier, je jetterais un coup d'œil à la partie VII: Modèles de points marqués (en particulier la fonction de corrélation des marques à la page 202). Les marques de note se réfèrent ici aux données classées par un attribut au lieu d'avoir une relation numérique.

Il y a aussi un chapitre sur la lecture des données (en utilisant rgdal , sp etc.) au début du document. Si vous utilisez ArcGIS, je considérerais l' environnement de modélisation géospatiale comme un moyen de relier les données dans R et ArcGIS, sinon QGIS a manageR qui fera de même.

Enfin, @whuber (parmi beaucoup d'autres) ici sur GIS SE a une énorme quantité d'expérience dans R, alors posez des questions au fur et à mesure que vous les trouvez ou essayez de l'attraper dans le chat.