米国国立土地被覆データセット (NLCD) を使用して、米国北東部の 150 以上のサイトで生息地タイプを分類しています。データセットは非常に大きい (15 GB) ため、ここにアップロードすることはできませんが、解像度 30 m の .img 形式で提供されます。すべてのサイトの中心点の GPS 座標があります。ポイントの周囲 1 平方キロメートルの土地被覆クラスの割合を抽出できるようにしたいと考えています。私の質問は次のとおりです。
1) .img ファイルを r にアップロードするにはどうすればよいですか? 2) 異なる生息地クラスの比率として、GPS 座標周辺から情報を抽出するにはどうすればよいですか?
以前に r でこのデータセットを使用したことがありますか? もしそうなら、私は本当に助けを使うことができます. 乾杯、イスラエル
raster一度にチャンクでのみ読み取り、ディスクからファイルを処理できるパッケージを使用します。
rasterパッケージには、引数を持つ関数extractがありbufferます。バッファーを適切な値に設定します (1000マップ単位がメートルで、km半径が必要な場合)
mnelさん、ありがとうございます。動作する基本的なアイデアが得られました (以下のコード)。ここで、すべての座標の各カテゴリの割合を計算する方法について、誰かが私に指針を与えることができれば. このextract関数は、座標の各セットの値の行列を提供します。このデータを要約する方法はありますか？
#load in map and locality data
NLCD<-raster ('NLCD2006/NLCD2006.img')
sites<-read.csv('sites.csv', header=T)
#crop site data to just latitude and longitude
sites<-sites[,4:5]
#convert lat/lon to appropirate projection
str (sites)
coordinates(sites) <- c("Longitude", "Latitude")
proj4string(sites) <- CRS("+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84")
sites_transformed<-spTransform(sites, CRS("+proj=aea +lat_1=29.5 +lat_2=45.5 +lat_0=23 +lon_0=-96 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=GRS80 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +units=m +no_defs"))
#plot the map
plot (NLCD)
#add the converted x y points
points (sites_transformed, pch=16, col="red", cex=.75)
#extract values to poionts
Landcover<-extract (NLCD, sites_transformed, buffer=1000)