计算R中栅格中不同土地覆盖类型的面积
我如何获得土地覆盖类别1、2、3、4、5的总面积，给出以下示例：
library("raster")
r <- raster(nrow=10, ncol=10)
r<-setValues(r,c(rep(1,20),rep(2,20),rep(3,20),rep(4,20),rep(5,20)))
一种方法可能是基于这些值对光栅进行子集划分，但是类似于
该网站提供了一个解决方案，但它需要为要分析的每个值创建新的光栅层。我宁愿不这样做，因为我的原始光栅包含许多不同的值，而且非常大。这里介绍了一种类似的方法，但它仅适用于小区域。
共有1个答案
您可以在按r中的值分组的区域上使用基本函数“聚合”，并将其相加。
aggregate(getValues(area(r, weights=FALSE)), by=list(getValues(r)), sum)
Group.1 x
1 1 48166136
2 2 126933351
3 3 320336528
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我有一个96个分类栅格的列表（每个栅格都有一个相关变量，即rcp、period和month），其值范围为1-16，我想计算每个栅格中每个类别所覆盖的面积，如果栅格中不存在该类别，则返回NA。 这是我现在创建的函数 问题是，它返回的数据帧仅包含现有光栅值，而不包含缺少的值。见下文： 如何返回包含所有类别（1-16）的数据帧？并将所有输出合并为一个？列名应为rcp、period和month。 以下是我
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我想通过使用像素计数方法得到每个多边形的面积估计。原始土地覆盖图是光栅数据，为每个像素指定了一个独特的类别（土地覆盖图图例）。然而，使用像素计数进行面积估计对我来说并不直观。也许，我能做的第一件事就是提取每个多边形的所有像素，这些像素表示每个多边形内土地覆盖类别分布的信息。之后，我需要使用像素计数方法来获得面积估计，并聚合每个多边形的城市、农业区域的所有土地/土壤覆盖率。对我来说，使用像素计数来获
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我有一张TIF格式的土地覆盖图，大概用来计算德国地区加权年平均温度。我从这里下载了这张土地覆盖图数据（欧洲土地覆盖图的直接下载链接）。特别是，我打算提取城市和农业区的土地/土壤覆盖率数据，反之亦然。在我的第一步中，我使用光栅软件包导入了这个土地覆盖率数据。下面是我的R脚本： 到目前为止，我可以在R中的对象中导入原始土地覆盖地图。请注意，原始地图覆盖了整个欧洲，因此我必须裁剪我只感兴趣的地区。为此，
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问题内容： 在Swift中，有人可以解释如何用原始属性的子类覆盖另一个超类的属性吗？ 举一个简单的例子： 这给出了错误： 如果我将机箱设为“ var”，则会收到错误消息： 在指南中“覆盖属性”下唯一可以找到的内容表明，我们必须覆盖getter和setter，这可能会更改属性的值（如果它是’var’），但是如何更改属性类呢？ ？ 问题答案： Swift不允许您更改任何变量或属性的类类型。相反，您可以
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我正在使用 ： https://github.com/angular-ui/ui-grid.info/tree/gh-pages/release/3.0.0-RC.18 当我硬编码该值时，如上所示，网格展开，一切都按预期工作。 但是，如果我执行以下操作... 高度在div中打印，div会变宽，但内容本身只会变宽到340px左右。剩下的空间是空白的，所以我看到的不是25行，而是8行。我必须向下滚动，
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我正在尝试使用R中的“grainchanger”包将分辨率更高的光栅聚合为分辨率更高的光栅。 我有10公里的英国网格轮廓，我已经从shapefile转换为光栅。 我还有一张英国的栅格土地覆盖图。 我需要查看土地覆盖图中每10公里见方的土地覆盖%s。 当我尝试使用grainchanger包聚合此内容时，会出现以下错误： 我想这是因为我的10km栅格光栅是正方形，而土地覆盖地图没有填充。 如何更改土地