我想计算区域内的分区统计数据,以符合等宽。
得到区段列表后,想法是分配块号,因为栅格::区段函数需要一个带有表示区段代码的栅格层。
当我尝试用分区编号填充范围时,填充的区域与范围不对应(请参见图)。为什么会这样?
library(raster)
library(foreach)
filename <- system.file("external/test.grd", package="raster")
r=raster(filename)
xmin = seq(178000, 181000, 1000)
ymin = seq(329000, 333000, 1000)
e=foreach(j=ymin,.combine=c) %:%
foreach(i=xmin) %do% {
e=extent(i,i+1000,j,j+1000)
}
# this should be going into the foreach loop
n=length(r[e[[1]]])
r[e[[1]]]=rep(1,n)
plot(r)
plot(e[[1]],add=T)
这就是你想要的吗?如果你不想修改你的渔网,我已经修改了光栅的范围。
library(raster)
library(foreach)
filename <- system.file("external/test.grd", package="raster")
r=raster(filename)
extent(r) <- c(178000,182000,329000,334000 )
xmin = seq(178000, 181000, 1000)
ymin = seq(329000, 333000, 1000)
e=foreach(j=ymin,.combine=c) %:%
foreach(i=xmin) %do% {
e=extent(i,i+1000,j,j+1000)
n=length(r[e])
r[e]=rep((j-i),n)#zonal stat instead of j-i?
}
plot(r);plot(raster(filename), add=T, alpha=0.5, legend=F)
您可以使用QGIS生成一个形状文件,其中包含作为常规栅格的栅格单元。之后,您可以将shapefile和rasterfile与光栅::提取一起使用(https://www.rdocumentation.org/packages/raster/versions/3.0-7/topics/extract)或者使用exactextractr::exact\u extract更快(https://cran.r-project.org/web/packages/exactextractr/index.html)
在R中,与包“光栅”中的“提取”相比,在包“空间生态”的函数“zonal.stats”中计算平均值存在偏差。对于两者,我都使用多边形作为区域字段,并使用光栅作为值。 这是一个例子: z2和z1偏差的原因是什么?
在计算皮尔逊相关性时,下面的脚本对我来说也适用于相同的数据。我最近对其进行了调整,创建了一个协方差矩阵,以输入到pca中。我在论坛上读到,输入预先创建的协方差矩阵可能会避免记忆问题,但我的情况并非如此。运行协方差矩阵时,我会出现以下错误: 有人能提出一个更有效的方法来做到这一点,这样我就不会遇到内存问题了吗?如果我在计算协方差方面完全偏离了基础,那很好。PCA是我最终唯一需要的东西。我的数据是12
我想知道是否有办法为光栅图层对象创建分区统计数据,特别是R中给定单元值(例如土地使用类别)的计数,而无需重新分类整个光栅。解决方案应具有内存效率,以便处理大型光栅文件,即不需要将值提取到R中的矩阵中。 下面是一个到目前为止我是如何处理它的示例。在这种情况下,我将原始光栅重新分类为仅保留1的利息值和所有其他值的缺失值。 我提出的解决方案创建了冗余数据和额外的处理步骤,以实现我的初始目标。我认为类似于
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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