Capítulo 10 Log Gaussian Cox Process Espacial en R

10.1 LGCP Espacial en R

En análisis espacial con lgcp se implementa con el paquete denhotspots::spatial_lgcp, la función realiza tres variantes de lgcp. El primero llamado “lattice” por convención y de acuerdo a Illian et al 2012 y siguiendo el procedimiento descrito por Moraga (2020), el segundo nombrado “inlabru” realizado con el paquete inlabru (Bachl et al 2018) y el tercero titulado “simpson” (Simpson et al 2016) siguiendo el procedimiento implementado por Gómez-Rubio (2018).

La función tiene trece argumentos:dataset, locality, cve_edo, longitude, latitude, k, plot, resolution, aproximation, integration, approach, cell_size & name.

Argumento	Definición
datasets	Es la base de dengue geocodificada (x_data).
locality	Es la localidad Objetivo.
cve_edo	Es la clave del Estado.
longitude	Es el nombre de la columna de la longitud de la base de datos.
latitude	Es el nombre de la columna de la latitud de la base de datos.
k	Es un parametro que define la triangulación en el área interna y el área externa en el argumento max.edge en la función INLA::inla.mesh.2d.
plot	Es una valor logico para indicar si se gráfica el mesh
resolution	Es un valor númerico para definir la resolución del raster de la localidad
aproximation	Es el método aproximación de para el cálculo de la distribución posterior de los marginales y los hiperparametros. Las opciones son adaptative, gaussian, simplified.laplace & laplace
integration	Es la estrategia de integración. Las opciones son auto, grid, eb & ccd
approach	Es el algoritmo para lgcp espacial. Las opciones son lattice, inlabru & simpson
cell_size	Es un valor númerico para dividir la localidad en x puntos (area/n)
name	Es el nombre de la paleta de colores

# 1. Subir el archivo cas y geo generado con la función write_cas_geo
load("C:/Users/felip/Dropbox/manual_hotspots_veracruz/9.cas&geo_files/Xalapa de Enriquez302019.RData")

# 2. aplicar la prueba de la funcion spatial lgcp 
library(magrittr)
library(ggplot2)
lattice <- denhotspots::spatial_lgcp(dataset = x_data,
                                     locality = "Xalapa de Enríquez",
                                     cve_edo = "30",
                                     longitude = "x",
                                     latitude = "y",
                                     k = 20,
                                     plot = TRUE,
                                     aproximation = "gaussian",
                                     integration = "eb",
                                     resolution = 0.005,
                                     approach = "lattice",
                                     cell_size = 3000,
                                     name = "YlGnBu")

La función denhotspots::spatial_lgcp regresa una lista de objetos que incluyen los datos originales (data), la predicción de la intensidad, la localidad y el mapa de intensidad de casos.

names(lattice)

## [1] "data" "pred" "loc"  "map"

Para acceder al mapa de intensidad de casos se corre el siguiente código

lattice$map