ENMTools 工具篩選數據原理：
ENMTools 工具可以自動匹配分析所用的環境因子栅格大小，可以刪除同一栅格內的冗餘數據，而不是基於距離法來刪除數據。此方法快捷高效，分析結果更合理，英文期刊多用該方法。通過該方法可以刪除下圖中的 A 點或 B 點（同一栅格內），而 C 點和 D 點雖然直線距離小於緩衝區範圍，但是不會被刪除。
引用 CSDN 博主「生信小窩」的說法
原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_40632177/article/details/111502337
網上對於 ENMTools 這個軟件或者 R 程序包的中文教程挺少，大多是英文文章或者原作者的視頻，如果直接使用 ENMTools 這個軟件的話，其實要方便很多，教學視頻也容易找到。但使用 R 的教程卻少之又少，我剛開始所使用的代碼是 B 站 up 和諧小農民給出來的，但存在無法安裝 ENMTools 包或運行過程報錯的情況。經過 GitHub 原項目文檔查詢和 debug，最終修改代碼如下：
install.packages("devtools")
library(devtools)
install_github("danlwarren/ENMTools",force = TRUE) #可能需要翻牆
library(ENMTools)
library(terra)
worldclim <- raster('G:/4.其他/現在_bio_tif/bio_1.tif') #這裡我使用的自己的文件
# worldclim <- raster::getData("worldclim", res = 5,var = "bio") # 如果自己沒有可以使用worldclim提供的數據
pts <- read.csv(file = "BZ.csv")
pts.spat <- vect(pts,geom=c("X","Y")) #XY替換成你csv中對應的Longitude,Latitude
pa <- rasterize(as.matrix(crds(pts.spat)), worldclim[[1]],fun=sum)
new.points <- rasterToPoints(pa)
write.csv(new.points, file = "BZ.trim.csv")
使用此代碼，我將 1164 個點位減少到了 324 個，並且沒有像使用 ENMTools 軟件出現坐標偏移的情況。