¿Cómo implementar la función bivariada K de Ripley?

La imagen adjunta muestra una brecha forestal con pino rojo representado como círculos y pino blanco representado como cruces. Estoy interesado en determinar si existe una asociación positiva o negativa entre las dos especies de pinos (es decir, si crecen o no en las mismas áreas). Estoy al tanto de Kcross y Kmulti en el paquete R spatstat. Sin embargo, dado que tengo 50 lagunas para analizar y estoy más familiarizado con la programación en python que con R, me gustaría encontrar un enfoque iterativo usando ArcGIS y python. También estoy abierto a soluciones R.

¿Cómo puedo implementar una función K de Ripley bivariada?

Después de mucho buscar en las esquinas traseras de la documentación de ESRI, he concluido que no hay una forma razonable de ejecutar una función K de Ripley bivariada en Arcpy / ArcGIS. Sin embargo, he encontrado una solución usando R:

# Calculates an estimate of the cross-type L-function for a multitype point pattern.
library(maptools)
library(spatstat)
library(sp)

# Subset certain areas within a points shapefile.  In this case, features are grouped by gap number
gap = 1

# Read the shapefile
sdata = readShapePoints("C:/temp/GapPoints.shp")  #Read the shapefile
data = sdata[sdata$SITE_ID == gap,]  # segregate only those points in the given cluster

# Get the convex hull of the study area measurements
gapdata = readShapePoints("C:/temp/GapAreaPoints_merged.shp")  #Read the shapefile that is used to estimate the study area boundary
data2 = gapdata[gapdata$FinalGap == gap,]  # segregate only those points in the given cluster
whole = coordinates(data2) # get just the coords, excluding other data
win = convexhull.xy(whole) # Convex hull is used to get the study area boundary
plot(win)

# Converting to PPP
points = coordinates(data) # get just the coords, excluding other data
ppp = as.ppp(points, win) # Convert the points into the spatstat format
ppp = setmarks(ppp, data$SPECIES) # Set the marks to species type YB or EH
summary(ppp) # General info about the created ppp object
plot(ppp) # Visually check the points and bounding area

# Plot the cross type L function
# Note that the red and green lines show the effects of different edge corrections
plot(Lcross(ppp,"EH","YB"))

# Use the Lcross function to test the spatial relationship between YB and EH
L <- envelope(ppp, Lcross, nsim = 999, i = "EH", j = "YB")
plot(L)

Existe una herramienta de secuencia de comandos incorporada llamada Análisis de conglomerados espaciales de distancias múltiples (función Ripleys K) en el conjunto de herramientas Estadísticas espaciales - Análisis de patrones en ArcToolbox. Puede leer el código fuente de la herramienta si accede a sus propiedades y localiza el script utilizado en la pestaña Fuente.