目前，根据MAXENT预测，我有单独的栅格数据代表18种物种的合适环境。我想知道每个物种的合适环境是否聚合。我知道通常R包spatsat用于测试空间点模式的聚合，但似乎我不能测试环境本身。实际情况是这样的吗？你们中的任何一个人是否能够指引我用于测试环境聚合的包？提前致谢！！
关注更多细节和数字的问题
我附上了两张图片，希望它能让我的问题更加清晰。因此，我希望能够量化图A中的绿色细胞（合适的环境）是否比图B中的细胞（合适的环境）更加聚集。绿色细胞的值为1，而周围的白色空间的值为零。我不想使用个人的点位置，因为我不是要测试各个点是否被聚合。我正在做的是使用每个绿色单元格的X和Y坐标，但如果我计算出它显示的Clark Evans，则不会聚合两者。我想是因为如果我使用绿色单元格的X和Y坐标进行Clark测试，所有这些都是继续模式的一部分，如图3所示。我希望这些额外的信息能够提供一些帮助，因为我觉得我碰壁了现在。
Potential aggregated environment
您可以使用spatstat来估计每个环境的协方差函数，将每个环境视为随机集。假设G是一个代表绿色细胞的窗口（类"owin"）; R是另一个代表红细胞的窗口;和W是观察环境的包含窗口。要估计你可以做的绿色细胞的协方差函数
cW <- setcov(W)
pG <- area(G)/area(W)
cG <- setcov(G)/(pG * cW)
cG[cW == 0] <- NA
fG <- rotmean(cG)
然后pG是覆盖率，而fG是（各向同性）协方差函数。你现在可以为R而不是G做同样的事情，并比较两个图。协方差的较高值表明更加聚合的环境。