找回密码
 注册
查看: 380|回复: 0

R语言 SDMTools包 ConnCompLabel()函数中文帮助文档(中英文对照)

[复制链接]
发表于 2012-9-29 23:34:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
ConnCompLabel(SDMTools)
ConnCompLabel()所属R语言包:SDMTools

                                         Connected Components Labelling – Unique Patch Labelling
                                         连接组件标签 - 独特的补丁标签

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

ConnCompLabel is a 1 pass implementation of connected components labelling. Here it is applied to identify disjunt patches within a distribution. <br> <br> The raster matrix can be a raster of class 'asc' (adehabitat package), 'RasterLayer' (raster package) or 'SpatialGridDataFrame' (sp package).
ConnCompLabel是一个通过实施连接的组件标签。在这里,它被施加到识别disjunt修补程序内的分布。栅格<br> <br>该基体可以是类的递增(adehabitat包)的一个光栅,的RasterLayer(栅格包)或的SpatialGridDataFrame(藻包)。


用法----------Usage----------


ConnCompLabel(mat)



参数----------Arguments----------

参数:mat
is a binary matrix of data with 0 representing background and 1 representing environment of interest. NA values are acceptable. The matrix can be a raster of class 'asc' (this &amp; adehabitat package), 'RasterLayer' (raster package) or 'SpatialGridDataFrame' (sp package)  </table>
是一个二进制0表示背景和1表示感兴趣的环境数据与矩阵。 NA值是可以接受的。该矩阵可以是一个栅格类递增(这&adehabitat包),RasterLayer(光栅包)或SpatialGridDataFrame(藻包)</表>


值----------Value----------

A matrix of the same dim and class of mat in which unique components (individual patches) are numbered 1:n with 0 remaining background value.
矩阵相同的暗淡和类mat独特的组件(单个修补程序)的编号为1:n的0其余的背景值。


(作者)----------Author(s)----------


Jeremy VanDerWal <a href="mailto:jjvanderwal@gmail.com">jjvanderwal@gmail.com</a>



参考文献----------References----------

<h3>See Also</h3>

实例----------Examples----------



#define a simple binary matrix[定义一个简单的二进制矩阵]
tmat = { matrix(c( 0,0,0,1,0,0,1,1,0,1,
                   0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,
                   0,1,NA,1,0,1,0,0,0,1,
                   1,0,1,1,1,0,1,0,0,1,
                   0,1,0,1,0,1,0,0,0,1,
                   0,0,1,0,1,0,0,1,1,0,
                   1,0,0,1,0,0,1,0,0,1,
                   0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,
                   0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,
                   1,1,1,0,0,0,0,0,0,1),nr=10,byrow=TRUE) }
                                       
#do the connected component labelling[做连接的组件标签]
ccl.mat = ConnCompLabel(tmat)
ccl.mat
image(t(ccl.mat[10:1,]),col=c('grey',rainbow(length(unique(ccl.mat))-1)))


转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

手机版|小黑屋|生物统计家园 网站价格

GMT+8, 2024-11-30 06:41 , Processed in 0.019870 second(s), 15 queries .

Powered by Discuz! X3.5

© 2001-2024 Discuz! Team.

快速回复 返回顶部 返回列表