我正在尝试使用以下 for 循环从栅格中提取多个单元格值：
testis <- NULL
for(i in paste0("y", 2011:2019)){
testis[i] <- raster::extract(rf[[c(1, 3)]], i[, 1:2])
}
代替：
e_change <- raster::extract(rf[[c(1, 3)]], y2019[, 1:2]) #extract cell values
虽然，我收到以下错误：
h(simpleError(msg, call)) 中的错误： 在为函数“extract”选择方法时评估参数“y”时出错：维数不正确
【问题讨论】：
一般使用示例数据（参见 ?stack）。
发生错误是因为您迭代一维字符向量 (paste0("y",2011:2019) 并尝试像 data.frame i[,1:2] 那样对其进行子集化，这是二维的。
但是，raster::extract() 的第二个元素应该是：
由两列矩阵或 data.frame 或 SpatialPoints* 表示的点；空间多边形*；空间线； sf 空间矢量对象；程度;或表示单元格数的数字向量
因此您无法从字符向量中提取任何内容。 您可以使用单元格编号或点位置提取值，这似乎是您想要做的
r <- raster(ncol=36, nrow=18, vals=1:(18*36))
s <- stack(r,r*2,r/3)
#extract with cell number
raster::extract(s[[c(1, 3)]],c(1:100),df=T)
#extract with points
xy <- cbind(-50, seq(-80, 80, by=20))
raster::extract(s[[c(1, 3)]],xy,df=T)
sp <- SpatialPoints(xy)
raster::extract(s[[c(1, 3)]],sp,df=T)
只是关于速度问题的说明。如果由于堆栈维度或点（或多边形）的数量而导致值提取的计算量很大，则有一个很棒的函数 exact_extract() from exactextractr package 它比 raster::extract() 快得多，并且或多或少同样的论点。
【讨论】：
rf[[c(1,3]]。请制作一个可重现的示例
rf 是一个栅格，其中包含在相对于各种栖息地的区域中遇到鸟类的估计概率，概率从 0 到 1。 y2019，我有自 2010 年以来的年度栖息地数据，我相信这会提取属于栖息地和区域的单元格中的那些值。因为rf 是使用随机森林从y2010 to y2019 中包含的数据派生而来的。我想我将y2019 从栅格数据转换为点数据，这样我就可以通过坐标进行提取。
extract 函数（即raster::extract、terra::extract 和exactextractr::exact_extract）中，您可以从栅格堆栈（多层栅格）中提取值，而无需遍历层。出于这个原因，我仍然不明白你真正想要做什么。如果你有一个点对象（即SpatialPoints、SpatialPointsDataFrame、sf、spatVect ecc 类），你可以简单地做：raster::extract(rasterstack,pointobj)