通过 calc 函数（在 R 中）从光栅图像的线性回归中提取 p 值

Question

对于几年前回答的关于在栅格堆栈上进行线性回归的问题，我基本上有一个后续问题。 （见Linear regression on raster images - lm complains about NAs） 我进行了线性回归并使用 $coefficients 中的值计算了趋势，但现在想知道相关的 p 值（每个光栅像素一个）。

但是，calc 抱怨找不到签名“integer”、“function”的函数“calc”的继承方法

您可以使用以下代码重现此错误：

library(raster)
names = c('...','...','...','...','...')
s <- stack(names)
y <- values(s)
x <- log(c(10,20,30,40,50))    
funa <- function(y) { 
        if(all(is.na(y))) {
            c(NA, NA)
        } else {
            summary(lm(y ~ x))$coefficients
        }
    }
    r <- calc(s, funa)

我可以理解 calc 不知道如何将 summary 的输出转换为新的栅格堆栈。因此，我尝试将 lm 的输出重塑为其他形式，例如使用“broom”包，但无济于事。现在 calc 抱怨说： is.infinite(v) 中的错误：即使我尝试强制输出到 data.frame 或 as.numeric，也没有为类型“list”实现默认方法。比如这样

library(broom)
funlm <- function(y) {
    if(all(is.na(y))) {
        c(NA, NA)
    } else {
        as.data.frame(glance(lm(y ~ x)))
    }
}
r <- calc(s, funlm)

请帮忙

Answer 1

这里是一个例子，基于?calc中的例子

# create data
library(raster)
r <- raster(nrow=10, ncol=10)
s1 <- lapply(1:12, function(i) setValues(r, rnorm(ncell(r), i, 3)))
s2 <- lapply(1:12, function(i) setValues(r, rnorm(ncell(r), i, 3)))
s1 <- stack(s1)
s2 <- stack(s2)

# regression of values in one brick (or stack) with another, extract p-values
s <- stack(s1, s2)
fun <- function(x) {
    if (all(is.na(x))) {
       return(c(NA, NA))
    } 
    m <- lm(x[1:12] ~ x[13:24])
    summary(m)$coefficients[,4]
}
x1 <- calc(s, fun)