查询栅格以创建结果栅格答案

【问题标题】：Querying rasters to create result raster查询栅格以创建结果栅格
【发布时间】：2016-12-03 05:24:26
【问题描述】：

我有两个相同范围的环境栅格等，以及模型结果的数据框（其中包含 env1 和 env2 的所有可能组合）。我正在尝试创建第三个栅格，其中填充了每个单元格的模型结果。

library(raster)
## Mock env rasters
env.param1 <- seq(1:100)
env.param2 <- seq(101:200)

ext <- extent(1,10,1,10)
env1 <- raster(ext,nrow=10,ncol=10)
values(env1) <- env.param1
env2 <- raster(ext,nrow=10,ncol=10)
values(env2) <- env.param2

## Mock model results
param.set <- expand.grid(env.param1,env.param2)
res.v <- seq(10001:20000)
res <- cbind(param.set, res.v)
res.rast <- raster(ext, nrow=10, ncol=10)
## 
for(i in 1:ncell(env1)){
  res.rast[i] <- res[which(res$Var1==env1[i] & res$Var2==env2[i]),"res.v"]  
}

这似乎可行，但是当env* 中的值没有出现在res 中时它会失败，这将发生在我的实际数据集中。我想出了一个解决方案，但它似乎很慢。

for(i in 1:ncell(env1)){

  res.rast[i] <-res[which(ifelse(abs(res$Var1-env1[i])==min(abs(res$Var1-env1[i])),TRUE,FALSE)
            & ifelse(abs(res$Var2-env2[i])==min(abs(res$Var2-env2[i])),TRUE,FALSE)),"res.v"]  
}

有没有办法将其优化为 A）在我使用更高分辨率 env* 栅格时提高速度（我有一个新数据集，其分辨率比旧数据集高 225 倍）？ B) 当我开始在我的分析中包含更多参数时，我该如何扩展。

【问题讨论】：

标签： r performance logical-operators r-raster

【解决方案1】：

这应该有效：

for(env1ind in unique(param.set$Var1)) {
  for(env2ind in unique(param.set$Var2)) {

    cells           <- which(env.param1 == env1ind &  env.param2 == env2ind)
    res.rast[cells] <- as.numeric(res[which(res$Var1 == env1ind & res$Var2 == env2ind),][3])

  }
}

并且应该比在像素上循环更快，但我无法测试，因为你的“工作”解决方案给了我一个错误。

然而，这根本不是有效的，也不是优化的。如果你有大图像，必须事先通过values 将所有数据加载到内存中可能会有问题。

如果您的“模型”并不复杂（即计算成本高），我会考虑通过 raster::stack 将所有输入栅格放在一起，然后使用 calc 应用模型。这将允许您通过“图像块”工作，并在需要时使用并行处理。

HTH

【讨论】：