問題タブ [r-raster]
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r - ラスター パッケージ、代替
RasterLayera を再分類して、すべての 0 を NA にしようとしています。私はもう試した：
再分類:
エラー: サイズ 160.1 Mb のベクトルを割り当てることができません
サブ:
エラー: 関数 'as.matrix' のメソッドを選択する際に引数 'x' を評価中にエラーが発生しました
NA を置換:
エラー: サイズ 160.1 Mb のベクトルを割り当てることができません
R3.0.0を使用しています。Windows 7 エンタープライズ、32 ビット。メモリが問題になる可能性があることは知っていますが、ウィンドウで変更する方法については何の方向性も見ていません。このコードでも使用しました：
64 ビットのコンピューターでもこれらを試してみます。
このマシンで何が起こっているか知っている人、またはこれらの機能の 1 つを動作させる方法を推奨できる人はいますか?
メソッド 2 ( a のみdata.frame) でマトリックスを呼び出していないため、これが何を意味するのかわかりません。
r - 小さいポリゴンを含むラスターからの抽出 () データ - 丸められた重みが小さすぎる
R を使用して、ポリゴン レイヤーを使用してラスター レイヤーからデータを抽出しようとしています。ポリゴンはラスター セルよりもはるかに小さいです。
今、私はライブラリextract()から呼び出しrasterます:
2 つの問題があります。重みは、ポリゴンによってカバーされるセル領域の割合であり、重みは 1/100 に丸められます。私の場合、出力には左上のセルのみが表示されます (値 209) - 他の 3 つのセルの重みはゼロに丸められ、除外されました。ただし、左下のセルはポリゴンの大部分をカバーしているため、これも含める必要があります。
適切な加重平均が必要です。これを使用して他の方法で行うことはできますextract()か? それとも他の方法ですか？
PS: 余談: の重みextract()はうまく設計されていないと思います。重みは、特定のセルがカバーするポリゴン領域の割合である必要があります。その逆ではありません。そうすれば、多角形の加重平均も計算しやすくなり (各行の 2 つの数値を乗算して合計するだけです)、1/100 に丸めることは大きな問題にはなりません。
再現可能な例- (ファイルをダウンロード- 簡易版、実際のデータははるかに大きい):
r - グリッド内の種の出現数のカウント
R 私は、米国全土の渡り鳥種の出現データを約 500,000 ポイント持っています。
これらのポイントにグリッドを重ねて、各グリッドの出現回数を数えようとしています。カウントが集計されたら、それらをグリッド セル ID に参照させたいと思います。
R ではover()、シェープファイルである範囲マップ内のポイントを取得する関数を使用しました。
上記は私が望んでいたとおりに機能しましたが、現在の問題に対処していません: typeSpatialPointsDataFrameであるポイントとラスターであるグリッドを処理する方法。ラスター グリッドをポリゴン化し、上記と同じ方法を使用することをお勧めしますか? それとも、別のプロセスの方が効率的ですか?
r - マトリックスからのラスター オーバーレイ
100 個のラスター レイヤーのマトリックスがあり、平均的な新しいレイヤーを 1 つ作成したいと考えています。単にオーバーレイ機能を使用するか、単に使用することができる2つのレイヤーがあるかどうかを理解していますc <- mean (a, b). ただし、マトリックスを続行する方法がわかりません。
マトリックスのサンプルは次のとおりです。
私が試してみました
エラーが表示されますargument is not numeric or logical: returning NA
r - rasterImageにカラーパレットを指定できますか?
タイトルがすべてを物語っています。私が知る限り、col引数を使用して単純なカラー パレットを渡そうとすると、たとえば rasterImage(mydata,xleft=1,ybottom=1,xright=2,ytop=2,col=grey(0:4095/4096))失敗します。さらに紛らわしいのは、デフォルトのパレットが のクラスに依存しているように見えることですmydata。
マトリックスがある場合、オブジェクトrasterImage(as.raster(mymatrix), {etc}を使用している間はグレースケールでプロットし、トポ カラー セットでプロットします。RasterLayerrasterImage(as.raster(myRaster),{etc}
大きな画像をプロットするための代替（高速）ツールの提案は、感謝して受け入れられます。