Esfuerzo de muestreo y RAI en Fototrampeo

Esfuerzo de muestreo y el indice de abundancia relativa (RAI) o frecuencia de captura

Parte del Curso Introducción al Fototrampeo
R
fototrampeo
curso
IAR
Autores/as
Afiliaciones

Diego J. Lizcano

WildMon

Lain E. Pardo

Panthera

Angélica Diaz-Pulido

IAvH

Fecha de publicación

10 de diciembre de 2024

Este post es parte de el curso Introducción al fototrampeo

INTRODUCCIÓN

El estudio de mamíferos medianos y grandes en bosques tropicales suele ser difícil ya que muchas de estas especies son crípticas, nocturnas y esquivas, dificultando su detección. Los métodos tradicionales requieren de la captura de los animales y suelen ser costosos, de difícil manejo y poco efectivas. Por esta razón, estas técnicas han sido reemplazadas rápidamente por la técnica del fototrampeo, la cual usa cámaras fijas que se activan para captar imágenes de animales en el momento que pasan frente a la cámara, mediante sensores de movimiento que activan la cámara.

Las cámaras trampa son utilizadas en investigaciones biológicas como una herramienta importante para determinar distintos parámetros ecológicos como la densidad, ocurrencia, ocupación y riqueza, entre otros. Las ventajas de esta técnica son muy amplias, por lo que su uso es cada vez más frecuente. Por esta razón es importante conocer las características de los equipos, los alcances y limitaciones del empleo de cámaras, así como tener claridad sobre el tipo de datos proporcionados por esta técnica y su correcta interpretación. El éxito de esta técnica, como de cualquier otra, depende a su vez de un adecuado planteamiento de las preguntas de investigación y del diseño de muestreo, así como el empleo de una base conceptual sólida que permita alcanzar los objetivos planteados.

En este curso queremos hacer una introducción general al fototrampeo donde los participantes entiendan como funcionan las cámaras trampa, que consideraciones se deben tener para el diseño de un estudio con fototrampeo, así como una introducción a tres análisis básicos (abundancia relativa, estimación de riqueza y patrones de actividad). En este post haremos énfasis en la abundancia relativa. Estimación de riqueza se puede ver en éste enlace. Patrones de actividad sera objeto de un próximo post donde tratare el tema con bastante profundidad.

OBJETIVOS

  1. Capacitar estudiantes de pregrado y personas interesadas en entender el uso y los alcances de la técnica del fototrampeo.

  2. Entender de manera general como se diseña un estudio con fototrampeo y como se analizan e interpretan los datos derivados con énfasis en riqueza, abundancia relativa y patrones de actividad.

METODOLOGÍA

El curso está estructurado en dos grandes temas. El primero concerniente a la técnica propiamente dicha y el segundo relacionado con las preguntas de investigación y su análisis. Todas las sesiones son teórico-prácticas y para los ejercicios de montaje de cámaras se hará una práctica corta al interior de la Universidad Nacional. Al finalizar el curso se entregará una carpeta digital con material relacionado como libros y artículos y las presentaciones en pdf, así como los códigos en R usados en las demostraciones.

Libro

El curso incluye el Libro Fototrampeo en R de Salvador Mandujano:

Fototrampeo en R

Indice de Abundancia Relativa (RAI)

Recuerda que el RAI es el número de fotos por unidad de esfuerzo de muestreo y puede ser expresado con la siguiente formula

\[ RAI = \dfrac{Número de fotos independientes}{dias de camara * 100} \]

y ten muy encuenta que:

RAI no es exactamente un buen estimado de abundancia

Por eso mejor llamarla Frecuencia de Captura (Capture Rate).

Pueden ver una revision muy interesante en el articulo:

link to artículo.

Figura 1

Veamos un ejemplo

Cargar Paquetes

Primero cargamos algunos paquetes de R

Código

library(grateful) # Facilitate Citation of R Packages
library(patchwork) # The Composer of Plots
library(readxl) # Read Excel Files
library(sf) # Simple Features for R
library(mapview) # Interactive Viewing of Spatial Data in R
library(tmap)
library(tmaptools)
# library(terra) # Spatial Data Analysis
library(readr) # Read Rectangular Text Data

library(camtrapR) # Camera Trap Data Management and Preparation of Occupancy and Spatial Capture-Recapture Analyses 
# library(adehabitatHR) # Home Range Estimation
# library(agricolae) # Statistical Procedures for Agricultural Research
# library(akima) # Interpolation of Irregularly and Regularly Spaced Data
# library(fuzzySim) # Fuzzy Similarity in Species Distributions
# library(MASS) # Support Functions and Datasets for Venables and Ripley's MASS
library(RColorBrewer) # ColorBrewer Palettes
library(DT) # A Wrapper of the JavaScript Library 'DataTables'
# library(RAIeR) # Relative abundance index and encounter rate estimation cameratraps

library(kableExtra) # Construct Complex Table with 'kable' and Pipe Syntax
library(tidyverse) # Easily Install and Load the 'Tidyverse'

# source("C:/CodigoR/CameraTrapCesar/R/organiza_datos.R")

Carguemos los datos

Son dos archivos uno de las cámaras y otro de las especies.

Código


# library(hrbrthemes)
library(viridis)

cameras <- read.csv("C:/CodigoR/CameraTrapCesar/posts/2024-12-10-RAI/data/survey_metadata_sp_rich.csv")
# sp recs
sp_rec <- read.csv2("C:/CodigoR/CameraTrapCesar/posts/2024-12-10-RAI/data/FAZ_sp_rec_only_mammals_indep_with_generics.csv", encoding = "LATIN1")

# Delete cams that were not active
cameras1 <- cameras %>% 
              filter(!No_spp == 0) #
  
# check cams vs sp records

not_in_cams <- left_join(sp_rec, cameras1, by ="deployment_id") 
unique(not_in_cams$deployment_id) #OK
#>  [1] "FAZ001" "FAZ002" "FAZ003" "FAZ004" "FAZ005" "FAZ007" "FAZ008" "FAZ009"
#>  [9] "FAZ010" "FAZ011" "FAZ012" "FAZ013" "FAZ014" "FAZ015" "FAZ017" "FAZ018"
#> [17] "FAZ019" "FAZ020" "FAZ021" "FAZ022" "FAZ023" "FAZ024" "FAZ025" "FAZ026"
#> [25] "FAZ027" "FAZ028" "FAZ029"

Camaras

Veamos las cámaras en una tabla.

Código
datatable(head(cameras))

Especies

Veamos las especies.

Código
datatable(sp_rec)

Usemos las funciones de camtrapR

Estas funciones nos permiten organizar y manipular las tablas para obtener 5 tablas derivadas

Resulta en un listado de 5 partes:

  • reportTest[[1]] esfuerzo_muestreo. camera trap operation times and image date ranges
  • reportTest[[2]] number of species by station
  • reportTest[[3]] number of events and number of stations by species
  • reportTest[[4]] registros_especies. number of species events by station
  • reportTest[[5]] number of species events by station including 0s (non-observed species)
Código
#now build the camp op
sp_rec$start_time <- as.POSIXct(sp_rec$start_time, format = "%Y-%m-%d %H:%M") #     

survey_rep <- surveyReport(recordTable = sp_rec,
                               CTtable = cameras1,
                               speciesCol = "spanish_common_name", 
                               stationCol = "deployment_id",
                               setupCol = "start_date", 
                               retrievalCol = "end_date",
                               recordDateTimeCol = "start_time",
                               makezip = F # prepara un archivo .zip, False here 
                               #sinkpath = "data_out",
                            # camOp = cam_op) # directorio donde guardara .zip
                           )
#> 
#> -------------------------------------------------------
#> [1] "Total number of stations:  27"
#> 
#> -------------------------------------------------------
#> [1] "Number of operational stations:  27"
#> 
#> -------------------------------------------------------
#> [1] "n nights with cameras set up (operational or not. NOTE: only correct if 1 camera per station): 4531"
#> 
#> -------------------------------------------------------
#> [1] "n nights with cameras set up and active (trap nights. NOTE: only correct if 1 camera per station): 4531"
#> 
#> -------------------------------------------------------
#> [1] "total trapping period:  2024-01-03 - 2024-08-28"

Calculemos el RAI

Tip

Recuerda que el RAI es en realidad mas una tasa de captura que una abundancia.

Primero unimos las dos tablas

Unimos las el esfuerzo de muestreo y los registros de las especies.

Código
esfuerzo_muestreo <- survey_rep[[1]] |> left_join(cameras)
n_activas <- esfuerzo_muestreo[c("deployment_id", "n_nights_active",
                                 "longitude", "latitude")]
wildlife.data <- merge(survey_rep[[4]], n_activas, all.y = T)
datatable(head(wildlife.data))#

Renombramos algunas columnas

Código
names(wildlife.data)[names(wildlife.data) == "deployment_id"] <- "Camera"
names(wildlife.data)[names(wildlife.data) == "n_events"] <- "Events"
names(wildlife.data)[names(wildlife.data) == "n_nights_active"] <- "Effort"
names(wildlife.data)[names(wildlife.data) == "spanish_common_name"] <- "common_name"

RAI general por especie

El RAI general que se calcula agrupando toda la información de las cámaras por especie.

Código
RAI <- wildlife.data |> group_by(common_name) |> mutate (RAI_general=round ( (sum(Events) / sum(Effort) ) * 100, 2)) |> ungroup()
datatable(head(RAI))

RAI por especie por camara

RAI alternativo

Código
RAI2 <- RAI |> group_by(common_name) |> mutate (RAI_camara=round ( Events / Effort * 100, 2)) |> ungroup()
datatable(head(RAI2))

Veamolo como graficas

Código

# Barplot
ggplot(RAI, aes(x=reorder(common_name, RAI_general), y=RAI_general)) + 
  geom_bar(stat = "identity") +  ggtitle("RAI general") +
  coord_flip()

Código

# Barplot
# Plot
RAI2 %>%
  ggplot( aes(x=common_name, y=RAI_camara, fill=common_name)) +
    geom_boxplot() + scale_x_discrete(guide = guide_axis(angle = 90)) +
    scale_fill_viridis(discrete = TRUE, alpha=0.6) +
    geom_jitter(color="black", size=0.4, alpha=0.9) +
    # theme_ipsum() +
    theme(
      legend.position="none",
      plot.title = element_text(size=11)
    ) +
    ggtitle("RAI alternativo") +
    xlab("")

Veamos el RAI alternativo como un mapa

Para esto usaremos las facilidades que ofrece el paquete tmap. Los puntos negros son las cámaras y los rojos el RAI alternativo para cada especie.

Código
# primero convertimos el RAI2 a un sf
RAI2 <- RAI2 |> st_as_sf(coords = c('longitude', 'latitude'), crs = 4326)
# veamos el mapa
tm_shape(RAI2)  + 
  tm_basemap("Esri.WorldImagery") + # usa basemap
    tm_symbols(shape = 1, col = "black", fill = "black",size =0.1) + #punto negro
  tm_shape(RAI2)  + 
    tm_bubbles(fill = "red", col = "red", size = "RAI_camara", scale = 1.5) +
    tm_facets(by = "common_name") + #, ncol = 5) +
  tm_tiles("Esri_WorldImagery") +
  tm_legend_hide()

Facil no?

Y finalmente la foto de los participantes del curso:

Package Citation

Código
pkgs <- cite_packages(output = "paragraph", out.dir = ".") #knitr::kable(pkgs)
pkgs

We used R version 4.4.2 (R Core Team 2024) and the following R packages: camtrapR v. 2.3.0 (Niedballa et al. 2016), devtools v. 2.4.5 (Wickham et al. 2022), DT v. 0.33 (Xie, Cheng, y Tan 2024), kableExtra v. 1.4.0 (Zhu 2024), mapview v. 2.11.2 (Appelhans et al. 2023), patchwork v. 1.3.0 (Pedersen 2024), quarto v. 1.4.4 (Allaire y Dervieux 2024), RColorBrewer v. 1.1.3 (Neuwirth 2022), rmarkdown v. 2.29 (Xie, Allaire, y Grolemund 2018; Xie, Dervieux, y Riederer 2020; Allaire et al. 2024), sf v. 1.0.19 (Pebesma 2018; Pebesma y Bivand 2023), styler v. 1.10.3 (Müller y Walthert 2024), tidyverse v. 2.0.0 (Wickham et al. 2019), tmap v. 3.99.9003 (Tennekes 2018), tmaptools v. 3.1.1 (Tennekes 2021), viridis v. 0.6.5 (Garnier et al. 2024).

Sesion info

Session info 
#> ─ Session info ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#>  setting  value
#>  version  R version 4.4.2 (2024-10-31 ucrt)
#>  os       Windows 10 x64 (build 19045)
#>  system   x86_64, mingw32
#>  ui       RTerm
#>  language (EN)
#>  collate  Spanish_Colombia.utf8
#>  ctype    Spanish_Colombia.utf8
#>  tz       America/Bogota
#>  date     2025-01-16
#>  pandoc   3.2 @ C:/Program Files/RStudio/resources/app/bin/quarto/bin/tools/ (via rmarkdown)
#> 
#> ─ Packages ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#>  ! package           * version   date (UTC) lib source
#>    abind               1.4-8     2024-09-12 [1] CRAN (R 4.4.1)
#>    base64enc           0.1-3     2015-07-28 [1] CRAN (R 4.4.0)
#>    bslib               0.8.0     2024-07-29 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    cachem              1.1.0     2024-05-16 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    camtrapR          * 2.3.0     2024-02-26 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    cellranger          1.1.0     2016-07-27 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    class               7.3-22    2023-05-03 [2] CRAN (R 4.4.2)
#>    classInt            0.4-10    2023-09-05 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    cli                 3.6.3     2024-06-21 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    codetools           0.2-20    2024-03-31 [2] CRAN (R 4.4.2)
#>    colorspace          2.1-1     2024-07-26 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    cols4all            0.8       2024-10-16 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    crosstalk           1.2.1     2023-11-23 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    curl                6.0.0     2024-11-05 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    data.table          1.16.4    2024-12-06 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    DBI                 1.2.3     2024-06-02 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    devtools            2.4.5     2022-10-11 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    dichromat           2.0-0.1   2022-05-02 [1] CRAN (R 4.4.0)
#>    digest              0.6.37    2024-08-19 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    dplyr             * 1.1.4     2023-11-17 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    DT                * 0.33      2024-04-04 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    e1071               1.7-16    2024-09-16 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    ellipsis            0.3.2     2021-04-29 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    evaluate            1.0.1     2024-10-10 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    fansi               1.0.6     2023-12-08 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    farver              2.1.2     2024-05-13 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    fastmap             1.2.0     2024-05-15 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    forcats           * 1.0.0     2023-01-29 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    fs                  1.6.5     2024-10-30 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    generics            0.1.3     2022-07-05 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    ggplot2           * 3.5.1     2024-04-23 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    glue                1.8.0     2024-09-30 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    grateful          * 0.2.10    2024-09-04 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    gridExtra           2.3       2017-09-09 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    gtable              0.3.6     2024-10-25 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    hms                 1.1.3     2023-03-21 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    htmltools           0.5.8.1   2024-04-04 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    htmlwidgets         1.6.4     2023-12-06 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    httpuv              1.6.15    2024-03-26 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    jquerylib           0.1.4     2021-04-26 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    jsonlite            1.8.9     2024-09-20 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    kableExtra        * 1.4.0     2024-01-24 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    KernSmooth          2.23-24   2024-05-17 [2] CRAN (R 4.4.2)
#>    knitr               1.49      2024-11-08 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    labeling            0.4.3     2023-08-29 [1] CRAN (R 4.4.0)
#>    later               1.3.2     2023-12-06 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    lattice             0.22-6    2024-03-20 [2] CRAN (R 4.4.2)
#>    leafem              0.2.3     2023-09-17 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    leaflegend          1.2.1     2024-05-09 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    leaflet             2.2.2     2024-03-26 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    leaflet.providers   2.0.0     2023-10-17 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    leafsync            0.1.0     2019-03-05 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    lifecycle           1.0.4     2023-11-07 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    lubridate         * 1.9.4     2024-12-08 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    lwgeom              0.2-14    2024-02-21 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    magrittr            2.0.3     2022-03-30 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    maptiles            0.8.0     2024-10-22 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    mapview           * 2.11.2    2023-10-13 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    MASS                7.3-61    2024-06-13 [2] CRAN (R 4.4.2)
#>    Matrix              1.7-1     2024-10-18 [2] CRAN (R 4.4.2)
#>    memoise             2.0.1     2021-11-26 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    mgcv                1.9-1     2023-12-21 [2] CRAN (R 4.4.2)
#>    microbenchmark      1.5.0     2024-09-04 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    mime                0.12      2021-09-28 [1] CRAN (R 4.4.0)
#>    miniUI              0.1.1.1   2018-05-18 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    munsell             0.5.1     2024-04-01 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    mvtnorm             1.3-2     2024-11-04 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    nlme                3.1-166   2024-08-14 [2] CRAN (R 4.4.2)
#>    patchwork         * 1.3.0     2024-09-16 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    pillar              1.9.0     2023-03-22 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    pkgbuild            1.4.5     2024-10-28 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    pkgconfig           2.0.3     2019-09-22 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    pkgload             1.4.0     2024-06-28 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    png                 0.1-8     2022-11-29 [1] CRAN (R 4.4.0)
#>    processx            3.8.4     2024-03-16 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    profvis             0.4.0     2024-09-20 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    promises            1.3.0     2024-04-05 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    proxy               0.4-27    2022-06-09 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    ps                  1.8.1     2024-10-28 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    purrr             * 1.0.2     2023-08-10 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    quarto            * 1.4.4     2024-07-20 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    R.cache             0.16.0    2022-07-21 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    R.methodsS3         1.8.2     2022-06-13 [1] CRAN (R 4.4.0)
#>    R.oo                1.27.0    2024-11-01 [1] CRAN (R 4.4.1)
#>    R.utils             2.12.3    2023-11-18 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    R6                  2.5.1     2021-08-19 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    raster              3.6-30    2024-10-02 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    RColorBrewer      * 1.1-3     2022-04-03 [1] CRAN (R 4.4.0)
#>    Rcpp                1.0.13-1  2024-11-02 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    RcppNumerical       0.6-0     2023-09-06 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>  D RcppParallel        5.1.9     2024-08-19 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    readr             * 2.1.5     2024-01-10 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    readxl            * 1.4.3     2023-07-06 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    remotes             2.5.0     2024-03-17 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    renv                1.0.11    2024-10-12 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    rlang               1.1.4     2024-06-04 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    rmarkdown           2.29      2024-11-04 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    rstudioapi          0.17.1    2024-10-22 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    s2                  1.1.7     2024-07-17 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    sass                0.4.9     2024-03-15 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    satellite           1.0.5     2024-02-10 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    scales              1.3.0     2023-11-28 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    secr                5.1.0     2024-11-04 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    sessioninfo         1.2.2     2021-12-06 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    sf                * 1.0-19    2024-11-05 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    shiny               1.9.1     2024-08-01 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    slippymath          0.3.1     2019-06-28 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    sp                  2.1-4     2024-04-30 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    spacesXYZ           1.3-0     2024-01-23 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    stars               0.6-7     2024-11-07 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    stringi             1.8.4     2024-05-06 [1] CRAN (R 4.4.0)
#>    stringr           * 1.5.1     2023-11-14 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    styler            * 1.10.3    2024-04-07 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    svglite             2.1.3     2023-12-08 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    systemfonts         1.1.0     2024-05-15 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    terra               1.8-5     2024-12-12 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    tibble            * 3.2.1     2023-03-20 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    tidyr             * 1.3.1     2024-01-24 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    tidyselect          1.2.1     2024-03-11 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    tidyverse         * 2.0.0     2023-02-22 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    timechange          0.3.0     2024-01-18 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    tmap              * 3.99.9003 2024-12-16 [1] Github (r-tmap/tmap@32abcd0)
#>    tmaptools         * 3.1-1     2021-01-19 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    tzdb                0.4.0     2023-05-12 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    units               0.8-5     2023-11-28 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    urlchecker          1.0.1     2021-11-30 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    usethis             3.0.0     2024-07-29 [1] CRAN (R 4.4.1)
#>    utf8                1.2.4     2023-10-22 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    vctrs               0.6.5     2023-12-01 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    viridis           * 0.6.5     2024-01-29 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    viridisLite       * 0.4.2     2023-05-02 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    withr               3.0.2     2024-10-28 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    wk                  0.9.4     2024-10-11 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    xfun                0.49      2024-10-31 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    XML                 3.99-0.17 2024-06-25 [1] CRAN (R 4.4.1)
#>    xml2                1.3.6     2023-12-04 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    xtable              1.8-4     2019-04-21 [1] CRAN (R 4.4.2)
#>    yaml                2.3.10    2024-07-26 [1] CRAN (R 4.4.1)
#> 
#>  [1] C:/Users/usuario/AppData/Local/R/win-library/4.4
#>  [2] C:/Program Files/R/R-4.4.2/library
#> 
#>  D ── DLL MD5 mismatch, broken installation.
#> 
#> ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

Referencias

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Cómo citar

BibTeX
@online{j._lizcano2024,
  author = {J. Lizcano, Diego and E. Pardo, Lain and Diaz-Pulido,
    Angélica},
  title = {Esfuerzo de muestreo y RAI en Fototrampeo},
  date = {2024-12-10},
  url = {https://dlizcano.github.io/cametrap/posts/2024-12-10-RAI/},
  langid = {es}
}
Por favor, cita este trabajo como:
J. Lizcano, Diego, Lain E. Pardo, and Angélica Diaz-Pulido. 2024. “Esfuerzo de muestreo y RAI en Fototrampeo.” December 10, 2024. https://dlizcano.github.io/cametrap/posts/2024-12-10-RAI/.