您可以一次处理一个，而不是一次将所有栅格加载到内存中（在mosaic() 调用中）？这样一来，您的马赛克会在您每次将更多栅格带入内存时更新，但随后您可以摆脱新栅格并保持不断更新的马赛克栅格。
假设您的 rlist 对象是栅格列表，我正在考虑类似：
伪代码
- 将
updating_raster 对象初始化为列表中的第一个栅格
- 从第二个栅格开始依次循环遍历列表中的每个栅格
- 将第 i 个栅格读入名为
next_raster 的内存中
- 更新
updating_raster 对象，使用其自身的马赛克和使用加权平均值的下一个栅格覆盖它
R代码
使用mosaic() 帮助文件示例中的代码进行测试...
首先生成一些栅格并使用标准的镶嵌方法。
library(raster)
r <- raster(ncol=100, nrow=100)
r1 <- crop(r, extent(-10, 11, -10, 11))
r2 <- crop(r, extent(0, 20, 0, 20))
r3 <- crop(r, extent(9, 30, 9, 30))
r1[] <- 1:ncell(r1)
r2[] <- 1:ncell(r2)
r3[] <- 1:ncell(r3)
m1 <- mosaic(r1, r2, r3, fun=mean)
将栅格放在一个列表中，以便它们的格式与我认为的相似。
rlist <- list(r1, r2, r3)
由于 NA 处理 weighted.mean() 函数，我选择通过将求和和除法分解为不同的步骤来创建相同的效果...
首先初始化求和栅格：
updating_sum_raster <- rlist[[1]]
然后初始化“计数器”栅格。这将表示在每个像素处进行镶嵌的栅格数。它在所有不是NA 的单元格中以1 开头。它应该正确处理NAs，以便只有在将非NA 值添加到更新总和时它才会增加给定像素。
updating_counter_raster <- updating_sum_raster
updating_counter_raster[!is.na(updating_counter_raster)] <- 1
这是不需要所有栅格一次都在内存中的循环。添加到马赛克的栅格的反栅格仅在不是 NA 的像元中的值为 1。通过对当前计数器光栅和更新计数器光栅求和来更新计数器。通过对当前栅格值和更新栅格值求和来更新总和。
for (i in 2:length(rlist)) {
next_sum_raster <- rlist[[i]]
next_counter_raster <- next_sum_raster
next_counter_raster[!is.na(next_counter_raster)] <- 1
updating_sum_raster <- mosaic(x = updating_sum_raster, y = next_sum_raster, fun = sum)
updating_counter_raster <- mosaic(updating_counter_raster, next_counter_raster, fun = sum)
}
m2 <- updating_sum_raster / updating_counter_raster
这里的值似乎与mosaic() 函数的使用相匹配
identical(values(m1), values(m2))
> TRUE
但栅格本身并不相同：
identical(m1, m2)
> FALSE
不完全确定为什么，但也许这会让你更接近？
也许compareRaster() 是更好的检查方式：
compareRaster(m1, m2)
> TRUE
万岁！
这是一个情节！
plot(m1)
text(m1, digits = 2)
plot(m2)
text(m2, digits = 2)
再挖一点杂草......
来自mosaic.R 文件：
看起来mosaic() 函数初始化了一个名为v 的矩阵，以填充列表中所有栅格中所有单元格的值。矩阵v 中的行数是输出栅格中的像元数（基于完整的镶嵌范围和分辨率），列数是在您的情况下要镶嵌的栅格数（11,000）。也许您遇到了 R 中矩阵创建的限制？
对于 1000 x 1000 栅格（1e6 像素），v 矩阵 NAs 占用 41 GB。您希望最终的镶嵌栅格有多大？
r <- raster(ncol=1e3, nrow=1e3)
x <- 11000
v <- matrix(NA, nrow=ncell(r), ncol=x)
format(object.size(v), units = "GB")
[1] "41 Gb"