¿Cómo ejecutar un modelo GAM en el SIG?

Question

¿Cómo se genera un mapa de probabilidad de distribución de especies a partir de modelos GAM? O, en otras palabras, ¿cómo se configura una ecuación GAM en el SIG para producir la probabilidad de distribución de las especies?

Es sencillo aplicar los modelos lineales generalizados (GLM) o la ecuación en el SIG debido a que las variables independientes tienen una relación lineal con la variable dependiente, pero para el GAM, no puedo hacerlo porque los parámetros en el GAM son predictores no lineales y también sus estimaciones () no se pueden calcular.

Answer 1

No creo que exista un paquete para GAM's en Python. Yo recomendaría el paquete gam en R. Para las predicciones espaciales se puede utilizar el paquete raster para envolver la función genérica predict en una predicción espacial. Existe una amplia información sobre la implementación de este tipo de modelos. Si quieres una introducción sobre cómo trabajar con objetos espaciales en R, tengo algunos tutoriales en mi sitio web (evansmurphy.wix.com/evansspatial) y hay mucha información adicional que se puede encontrar a través de una búsqueda en Internet.

Answer 2

Probablemente, la herramienta más popular para ajustar y proyectar modelos de distribución de especies (SDM) es R http://www.r-project.org/ . Hay varios paquetes muy buenos (por ejemplo, "dismo", "raster") que ofrecen muchas más funcionalidades para el SDM que los softwares GIS comunes como Arc o QGIS.

Si no tienes mucha experiencia con R, inevitablemente habrá una curva de aprendizaje, pero si vas a hacer muchos modelos, entonces puede valer la pena aprender.

Answer 3

Todavía no he utilizado este conjunto de herramientas, pero algunos investigadores de la Universidad de Duke han creado el Herramientas de ecología geoespacial marina . Parece que se puede ejecutar R script y modelos GAM integrados directamente en ArcGIS.