我想在spatstat和raster世界之间进行翻译，而不会破坏原始信息。
[我尝试转换在ppp类的spatstat程序包中的长叶数据集中存在的点过程（im对象），然后尝试将原始长叶数据集中的im类对象转换为点过程没有成功。
在我的示例中：
#<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> ---
但是显然这行不通吗？有人可以帮我吗？
如果我正确理解了您的问题，那是病态。 ppp是一种矢量格式，代表双精度精度的点的坐标。另一方面，栅格格式（例如im和来自raster包的对象）包含具有给定分辨率的点网格。因此，除非您的点在网格中完美对齐，否则从ppp转换为“没有任何原始信息损坏”的栅格格式的任务是不可能的。
如果要ppp的栅格近似值，可以在pixellate中使用spatstat，这将构成一个网格并计算每个网格像元中有多少点落入（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，可以使用as.im。通用as.im分派给调用as.im.ppp的方法pixellate。例如：
X <- cells # or any point pattern
Z <- as.im(X)
plot(Z)
plot(X, add=TRUE)
在所得图像Z中，每个像素处的值是落入该像素中的数据点的数量。数据点的确切坐标丢失。
要将im转换为ppp，没有as.ppp.im方法，因为此操作通常没有意义。但是，假设图像Z是通过像素化点图案而产生的，则可以执行
P <- where.max(Z > 0, first=FALSE)
然后P是点模式。对于包含至少一个数据点的像素，操作Z > 0返回带有条目TRUE的二进制值的像素图像。函数where.max查找图像达到最大值的像素中心，在这种情况下，这意味着所有TRUE像素。要查看离散化效果：
plot(X)
plot(P, add=TRUE, pch=3)
P与X相似，除了数据点的确切位置已由最近的像素中心的位置代替。落在单个像素中的多个数据点将替换为像素中心的单个点。
对于更复杂的操作，您可以使用as.data.frame将im对象转换为数据帧，每个像素一行，列x，y，value。然后操作该数据帧，最后使用as.ppp从所得数据帧中绘制出点图案。