我在r中使用spatstat包，我正在研究物种分布模型，主要是点过程模型。
我的目标是评估点过程模型的预测性能Gibbs, Log-Gaussian Cox，以及更多的点过程。
我把吉布斯模型应用到我的数据中，当我做预测时
predict(f.ppm, window = W, covariates=present$bio4)
出现错误
协变量错误[covnames. s][需要]:object de type 'S4' non - indicable
表示不能识别类型为'S4'的对象。
present产率:
class : RasterStack
dimensions : 694, 350, 242900, 5 (nrow, ncol, ncell, nlayers)
resolution : 1000, 1000 (x, y)
extent : 248674.5, 598674.5, 683042.6, 1377043 (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs : +proj=utm +zone=31 +ellps=WGS84 +units=m +no_defs
names : bio4, llds, mimq, pet, SV
min values : 10.02888, 4.00000, 95.45561, 1293.52945, 0.00000
max values : 25.00000, 8.00000, 222.91389, 2062.00000, 7.80565
假设您的对象f.ppm是ppm类的拟合模型。然后，您的代码为这个类predict.ppm调用predict方法。predict.ppm的帮助文件指出，参数covariates应该是"一个数据帧，或者是im类的像素图像列表"。您的数据present$bio4不符合这两种格式。您需要将数据转换为所需的格式。