Nothing
### R code from vignette source 'ExploreModelMap.Rnw'
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### code chunk number 1: ExSetup set options
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options(prompt = "R> ")
options(width = 75)
options(continue=" ")
pdf("Vplots.pdf")
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### code chunk number 2: ExSetup set width
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options(width=60)
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### code chunk number 3: ExSetup load package
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library("ModelMap")
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### code chunk number 4: ExSetup Define training and test files
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qdatafn <- "VModelMapData.csv"
qdata.trainfn <- "VModelMapData_TRAIN.csv"
qdata.testfn <- "VModelMapData_TEST.csv"
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### code chunk number 5: ExSetup define folder
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folder <- getwd()
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### code chunk number 6: ExSetup split training and test
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get.test( proportion.test=0.2,
qdatafn=qdatafn,
seed=42,
folder=folder,
qdata.trainfn=qdata.trainfn,
qdata.testfn=qdata.testfn)
###################################################
### code chunk number 7: ExSetup Define predictors
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predList <- c( "ELEV250",
"NLCD01_250",
"EVI2005097",
"NDV2005097",
"NIR2005097",
"RED2005097")
predFactor <- c("NLCD01_250")
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### code chunk number 8: Ex1 Define Identifier
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unique.rowname <- "ID"
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### code chunk number 9: ExSetup update raster LUT
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rastLUTfn <- "VModelMapData_LUT.csv"
rastLUTfn <- read.table( rastLUTfn,
header=FALSE,
sep=",",
stringsAsFactors=FALSE)
rastLUTfn[,1] <- paste(folder,rastLUTfn[,1],sep="/")
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### code chunk number 10: ExCorr
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qdata.train <- read.table(file=qdata.trainfn,sep=",",header=TRUE,check.names=FALSE,as.is=TRUE)
correlation.function( qdata=qdata.train,
predList=predList,
predFactor=predFactor,
MODELpredfn=paste(folder,"Explore",sep="/"),
device.type=c("jpeg","pdf","png"),
cex=1
)
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### code chunk number 11: Ex1a Model Explore Pinyon
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model.explore( qdata.trainfn=qdata.trainfn,
folder=folder,
predList=predList,
predFactor=predFactor,
OUTPUTfn="PinyonCover",
response.name="PINYON",
response.type="continuous",
unique.rowname=unique.rowname,
device.type=c("png"),
#cex=1.2,
# Raster arguments
rastLUTfn=rastLUTfn,
na.value=-9999,
# colors for continuous predictors
col.ramp=terrain.colors(101),
#colors for categorical predictors
col.cat=c("wheat1","springgreen2","darkolivegreen4",
"darkolivegreen2","yellow","thistle2",
"brown2","brown4")
)
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### code chunk number 12: MapElevReadGDAL
###################################################
elevfn <- paste(folder,"/VModelMapData_dem_ELEVM_250.img",sep="")
mapgrid <- raster(elevfn)
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### code chunk number 13: MapElev
###################################################
opar <- par(mar=c(4,4,3,6),xpd=NA,mgp=c(3, 2, .3))
col.ramp<-terrain.colors(101)
zlim <- c(1500,maxValue(mapgrid))
legend.label<-rev(pretty(zlim,n=5))
legend.colors<-col.ramp[trunc((legend.label/max(legend.label))*100)+1]
legend.label<-paste(legend.label,"m",sep="")
legend.label<-paste((7:3)*500,"m")
legend.colors<-col.ramp[c(100,75,50,25,1)]
image( mapgrid,
col = col.ramp,
xlab="", ylab="",
zlim=zlim,
asp=1, bty="n", main="")
legend( x=xmax(mapgrid),y=ymax(mapgrid),
legend=legend.label,
fill=legend.colors,
bty="n",
cex=1.2)
mtext("Elevation of Study Region",side=3,line=1,cex=1.5)
par(opar)
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### code chunk number 14: MapElevFig
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opar <- par(mar=c(4,4,3,6),xpd=NA,mgp=c(3, 2, .3))
col.ramp<-terrain.colors(101)
zlim <- c(1500,maxValue(mapgrid))
legend.label<-rev(pretty(zlim,n=5))
legend.colors<-col.ramp[trunc((legend.label/max(legend.label))*100)+1]
legend.label<-paste(legend.label,"m",sep="")
legend.label<-paste((7:3)*500,"m")
legend.colors<-col.ramp[c(100,75,50,25,1)]
image( mapgrid,
col = col.ramp,
xlab="", ylab="",
zlim=zlim,
asp=1, bty="n", main="")
legend( x=xmax(mapgrid),y=ymax(mapgrid),
legend=legend.label,
fill=legend.colors,
bty="n",
cex=1.2)
mtext("Elevation of Study Region",side=3,line=1,cex=1.5)
par(opar)
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### code chunk number 15: Ex1a Model Explore Sage Presence
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model.explore( qdata.trainfn=qdata.trainfn,
folder=folder,
predList=predList,
predFactor=predFactor,
OUTPUTfn="SagePresence",
response.name="SAGE",
response.type="binary",
unique.rowname=unique.rowname,
device.type=c("png"),
#cex=1.2,
# Raster arguments
rastLUTfn=rastLUTfn,
na.value=-9999,
# colors for continuous predictors
col.ramp=heat.colors(101),
#colors for categorical predictors
col.cat=c("wheat1","springgreen2","darkolivegreen4",
"darkolivegreen2","yellow","thistle2",
"brown2","brown4")
)
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### code chunk number 16: Ex1a Model Explore VEGCAT
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model.explore( qdata.trainfn=qdata.trainfn,
folder=folder,
predList=predList,
predFactor=predFactor,
OUTPUTfn="VegCat",
response.name="VEGCAT",
response.type="categorical",
unique.rowname=unique.rowname,
device.type=c("png"),
#cex=1.2,
# Raster arguments
rastLUTfn=rastLUTfn,
na.value=-9999,
# colors for continuous predictors
col.ramp=heat.colors(101),
#colors for categorical predictors
col.cat=c("wheat1","springgreen2","darkolivegreen4",
"darkolivegreen2","yellow","thistle2",
"brown2","brown4")
)
###################################################
### code chunk number 17: Remove Rplots pdf
###################################################
dev.off()
file.remove("Vplots.pdf")
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