使用R中的矢量多边形提取光栅像素值

Question

我已经为此挣扎了几个小时。我有一个包含177个多边形（即177个县）的shapefile（称为“shp”）。这个shapefile覆盖在光栅上。我的光栅（称为“ras”）由具有不同污染值的像素组成。

现在我想提取每个多边形的所有像素值及其出现次数。

这正是QGIS功能“分区直方图”所做的。但我想在R中做同样的事情。

我尝试了提取（）函数，并设法获得了每个县的平均值，这已经是第一步，但我想制作像素分布（直方图）。

有人能帮我一下吗？

非常感谢，

玛丽·劳尔

Answer 1

这是一个最小的、自包含的、可重复的示例（几乎字面上来自？ raster::extrac，因此不难制作）

library(raster)
r <- raster(ncol=36, nrow=18, vals=rep(1:9, 72))
cds1 <- rbind(c(-180,-20), c(-160,5), c(-60, 0), c(-160,-60), c(-180,-20))
cds2 <- rbind(c(80,0), c(100,60), c(120,0), c(120,-55), c(80,0))
polys <- spPolygons(cds1, cds2)

现在你可以

v <- extract(r, polys)
par(mfrow=c(1,2))
z <- lapply(v, hist)

或者更花哨

mains <- c("first", "second")
par(mfrow=c(1,2))
z <- lapply(1:length(v), function(i) hist(v[[i]], main=mains[i]))

还是要柱状图

z <- lapply(1:length(v), function(i) barplot(table(v[[i]]), main=mains[i]))

Answer 2

非常感谢你的帮助。下次我保证，我会小心，更详细地解释我的问题。

在你的帮助下，我设法找到了一个解决方案。我还使用了这个网站：http://zevross.com/blog/2015/03/30/map-and-analyze-raster-data-in-r/

作为参考，首先我必须卸载“tidyr”包，因为它与extract函数有冲突。

如果它可以帮助某人，以下是最终代码：

# Libraries loading
library(raster) 
library(rgdal)
library(sp)

# raster layer import
ras=raster("C:/*.tif")

# shapefile layer import
shp<-shapefile("C:/*.shp")

# Extract the values of the pixels raster per county
ext <- extract(ras, shp, method='simple')

# Function to tabulate pixel values by region & return a data frame
tabFunc                            <- function(indx, extracted, region, regname) {
  dat                              <- as.data.frame(table(extracted[[indx]]))
  dat$name                         <- region[[regname]][[indx]]
  return(dat)
}

# run through each county & compute a table of the number
# of raster cells by pixel value. ("CODE" is the county code) 
tabs <- lapply(seq(ext), tabFunc, ext, shp, "CODE")

# assemble into one data frame
df <- do.call(rbind, tabs)  

# to see the data frame in R
print(df)

# table export 
write.csv(df,"C:/*.csv", row.names = FALSE)