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既存のラスターからのいくつかの値のみを含む新しいラスターオブジェクトを作成しようとしています。https://www.ga.gov.au/products/servlet/controller?event=FILE_SELECTION&catno=71071にあるクラスラスターを使用しています。

class       : RasterLayer  dimensions  : 14902, 19161, 285537222 (nrow, ncol, ncell) 
resolution  : 0.002349, 0.002349  (x, y) 
extent      : 110, 155.0092, -45.0048, -9.999999  (xmin, xmax, ymin, ymax) 
coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0  
values      : G:\Spatial data\environmental_layers\Australian data\Land cover\Class\DLCDv1_Class.tif  
min value   : 1  
max value   : 34

私が試してみました：

pr <- rasterToPoints(r) # but the file is to big

と

s <- r[r>30 & r<33] # but the file is to big

と

rc <- reclass(r, c(-Inf,30,NA, 31,32, 1, 33,Inf,NA))

これにより、プロパティを持つラスターが生成されます。

class       : RasterLayer 
dimensions  : 14902, 19161, 285537222  (nrow, ncol, ncell)
resolution  : 0.002349, 0.002349  (x, y)
extent      : 110, 155.0092, -45.0048, -9.999999  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
values      : C:\Users\Adam\AppData\Local\Temp\R_raster_tmp\raster_tmp_61931056968.grd 
min value   : 1 
max value   : 33

これにより、NAと1の値を持つラスターレイヤーが生成されると思いましたが、33の値があります。このような大きなファイルでRを使用して「属性で抽出」する方法を見つけるのに苦労しています。誰かが私がこれを行う方法についての提案がありますか？

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reclassify()非常に大きなラスターで機能する場合がありますが、「is」「becomes」行列を正しく指定する必要があります。あなたの質問から、これが実際に「ラスター抽出物」と言うときのあなたの目標であるかどうかは正確にはわかりませんが。

ただし、再分類を行う方法は次のとおりです。

例えば：

## Create sample raster with values from 0 to 9
r <- raster(nrow=100, ncol=100)
r[] <- trunc(runif(ncell(r))*10)

## Create reclassification table
## Set values 0 to 4 equal to 1
## Set values 5 to 9 equal to NA

isBecomes <- cbind(c(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9),
                   c(1, 1, 1, 1, 1, NA, NA, NA, NA, NA))

r2 <- reclassify(r, rcl=isBecomes)

大きすぎてメモリに収まらないラスターでこれをテストしていませんが、reclassify（）でこれを処理できる可能性があると思います。

于 2012-03-03T04:35:24.593 に答える