在 R 中使用多变量函数的 stackApply

Question

我希望在 raster 包中使用 stackApply() 并使用 approx() 在一堆栅格之间线性插值一个栅格的网格单元。我已经编写了一个类似的函数，它在数据帧上执行此计算，但想在栅格堆栈而不是数据帧中的行上执行此计算。我已经找到了将 stackApply() 与用户定义的函数一起使用的先前示例，但没有一个涉及多个变量。

换句话说，我有一堆栅格和一个单独的栅格网格（它们具有匹配的范围和分辨率）。我想逐个单元格地“钻取”堆栈，以创建一个值向量，并使用堆栈创建的向量线性插值孤立栅格中匹配网格单元格的值。

我的代码是...

require(raster)
set.seed(42) 
x1 <- runif(100) 
x2 <- x1 
x3 <- x1 
x1[sample(1:100, 30)] <- NA 
x2[sample(1:100, 30)] <- NA 
x3[sample(1:100, 30)] <- NA 
r1 <- raster(matrix(x1, nrow=10, ncol=10)) 
r2 <- raster(matrix(x2, nrow=10, ncol=10)) 
r3 <- raster(matrix(x3, nrow=10, ncol=10)) 
s <- stack(r1, r2)

myfunc <- function(x,y){approx(x,c(0,1),y)}
newrast <- stackApply(stack,c(1,2), fun=myfunc(s,r3))

我对如何将多个变量传递给 stackApply 中的 fun= 参数感到困惑。我也不确定 ind= 论点。我想确保该功能是通过所有层完成的，而不是单独在整个层上完成，然后对每一层重复。

谢谢！

Answer 1

我认为stackApply 不适用于这里。你可以改用calc。

对于近似问题，可以考虑raster::approxNA

s <- stack(r1, r2, r3)
x <- approxNA(s)

但如果这不起作用，你可以做类似的事情

f <- function(x) x[1] * sum(x[-1])
y <- calc(s, f)

或者，考虑overlay

s <- stack(r1, r2)
z <- overlay(s, r3, fun=function(x, y) x * y)

（我会实现你所追求的功能，但我不知道你的意思是“用堆栈创建的向量插入孤立栅格中匹配网格单元的值”）