R語言讀取柵格數(shù)據(jù)的方法(raster包讀取)
本文介紹基于R語言中的raster
包,讀取單張或批量讀取多張柵格圖像,并對柵格圖像數(shù)據(jù)加以基本處理的方法。
1 包的安裝與導(dǎo)入
首先,我們需要配置好對應(yīng)的R語言包;前面也提到,我們這里選擇基于raster
包來實(shí)現(xiàn)柵格圖像數(shù)據(jù)的讀取與處理工作。首先,如果有需要的話,我們可以先到raster
包在R語言的官方網(wǎng)站中,查閱raster
包的基本情況,比如其作者信息、當(dāng)前的版本、所依賴的其他包等等;如下圖所示。
當(dāng)然,這些內(nèi)容看不看都不影響我們接下來的操作。接下來,我們開始安裝raster
包;這里我是在RStudio中進(jìn)行代碼的撰寫的。
首先,我們輸入如下的代碼,從而開始raster
包的下載與自動配置。
install.packages("raster")
隨后,按下回車
鍵,運(yùn)行代碼,如下圖所示。
可以看到,我們在安裝raster
包時,會自動將其所需依賴的其他包(如果在此之前沒有配置過)都一并配置好,非常方便。
接下來,輸入如下的代碼,從而將剛剛配置好的raster
包導(dǎo)入。
library(raster)
隨后,按下回車
鍵,運(yùn)行代碼,如下圖所示。
此時,在RStudio右下方的“Packages”中,可以看到raster
包以及其所依賴的sp
包都處于選中的狀態(tài),表明二者都已經(jīng)配置成功,且完成導(dǎo)入。
2 單一柵格圖像讀取與處理
接下來,我們首先開始讀取、處理單獨(dú)一景柵格圖像數(shù)據(jù)。
首先,我們輸入如下的代碼;其中第一句是指定接下來要打開的柵格圖像的路徑與文件名,第二句則是通過raster()
函數(shù)打開這一柵格圖像。
tif_file_name <- r"(E:\02_Project\01_Chlorophyll\ClimateZone\Split\A_LCC0.TIF)" tif_file <- raster(tif_file_name)
運(yùn)行上述代碼。此時,我們可以在RStudio中右上方的“Environment”中看到我們剛剛新建的兩個變量,以及其對應(yīng)的值。
接下來,我們可以直接通過plot()
函數(shù),對剛剛讀取到的柵格圖像數(shù)據(jù)加以繪制。
plot(tif_file)
運(yùn)行代碼后,可以在RStudio中右下方的“Plots”看到繪制完畢的圖像??梢哉f,這一繪制柵格圖像的方式,相較于Python、**C++**等語言都更為方便。
隨后,我們簡單介紹一下對這一柵格圖像數(shù)據(jù)的處理操作。例如,我們可以通過mean()
函數(shù)與sd()
函數(shù),計(jì)算柵格圖像全部像元數(shù)值的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差;這里我們用到了na.rm = TRUE
參數(shù),具體含義稍后會提到。
tif_mean <- mean(tif_file[], na.rm = TRUE) tif_std <- sd(tif_file[], na.rm = TRUE)
運(yùn)行上述代碼,隨后輸入如下的代碼,即可查看我們剛剛計(jì)算得到的平均值與標(biāo)準(zhǔn)差。
tif_meantif_std
結(jié)果圖下圖所示。
前面我們提到了na.rm = TRUE
參數(shù),這一參數(shù)表示是否消除數(shù)據(jù)集中無效值NA
的影響;如果我們不將其設(shè)置為TRUE
,那么就表示不消除數(shù)據(jù)集中的無效值;而如果我們的柵格圖像中出現(xiàn)無效值(NoData值),那么就會使得平均值、標(biāo)準(zhǔn)差等計(jì)算結(jié)果同樣為無效值NA
;如下圖所示。
3 大量柵格圖像讀取與處理
接下來,我們介紹一下基于raster
包批量讀取大量柵格圖像的方法。
首先,我們需要將存放有大量柵格圖像的文件夾明確,并將其帶入list.files()
函數(shù)中;這一函數(shù)可以對指定路徑下的文件加以遍歷。其中,pattern
是對文件名稱加以匹配,我們用".tif$"
表示只篩選出文件名稱是以.tif
結(jié)尾的文件;full.names
表示是否將文件的全名(即路徑名稱加文件名稱)返回,ignore.case
表示是否不考慮匹配文件名稱時的大小寫差異。
tif_file_path <- list.files(r"(E:\02_Project\01_Chlorophyll\ClimateZone\Split\0)", pattern = ".tif$", full.names = TRUE, ignore.case = TRUE)
運(yùn)行上述代碼,并將這一變量打印出來,結(jié)果如下圖所示。可以看到,此時我們已經(jīng)將指定路徑下的.tif
格式的柵格圖像全部提取出來了。
接下來,我們通過stack()
函數(shù),將全部柵格圖像的數(shù)據(jù)放入同一個變量中;隨后,我們可以打印一下這個變量,查看其中的內(nèi)容。這里需要注意,如果通過這種方法批量讀取柵格圖像,需要保證每一景圖像的空間參考信息、行數(shù)與列數(shù)完全一致,否則會彈出報錯信息。如果大家的柵格圖像行數(shù)與列數(shù)不完全一致,可以參考文章# Python ArcPy用柵格裁剪柵格并使得各個柵格行數(shù)、列數(shù)一致,對各個柵格圖像加以統(tǒng)一。
tif_file_all <- stack(tif_file_path) tif_file_all
運(yùn)行上述代碼,得到如下所示的結(jié)果??梢钥吹剑@一變量中保存了12
個圖層(雖然柵格圖像只有7
景,但是其中有幾景是具有多個波段的);其中,除了最基本的柵格圖像維度、空間范圍、空間參考信息等內(nèi)容,names
還展示了12
個圖層各自的名稱,min values
與max values
則還展示了每一個圖層的最小值與最大值。
此外,我們還可以繼續(xù)基于plot()
函數(shù),直接批量繪制多個圖層各自的柵格圖像。
plot(tif_file_all)
運(yùn)行上述代碼,結(jié)果如下所示。
此外,我們還可以基于mean()
等函數(shù),對柵格圖像的基本數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)信息加以計(jì)算。不過在對多個柵格圖像數(shù)據(jù)加以計(jì)算時需要注意,在tif_file_all
后是否添加[]
符號,得到的結(jié)果是不一樣的——如果不添加[]
符號,我們相當(dāng)于是加以逐像元分析,對每一個位置的像元在12
個圖層中的數(shù)值加以統(tǒng)計(jì),并計(jì)算該像元在12
個圖層中的平均值;因此最終所得結(jié)果是一景新的柵格圖像,圖像中的每一個像元數(shù)值都表示該像元在12
個圖層中的平均值。而如果我們添加了[]
符號,那么就和前述單一柵格圖像的處理一樣,計(jì)算的結(jié)果就是一個數(shù)值,即12
個圖層中每一個像元對應(yīng)數(shù)值的總體的平均值。
tif_all_mean <- mean(tif_file_all, na.rm = TRUE) tif_all_mean_2 <- mean(tif_file_all[], na.rm = TRUE)
我們分別打印上述兩個變量,得到結(jié)果如下圖所示。
由此可以更加明顯地看出添加[]
符號與否的差異。
本文就只是對R語言raster
包讀取、處理柵格數(shù)據(jù)加以基本的方法介紹,至于更加深入的用法,我們將在后期的文章中加以介紹。
到此這篇關(guān)于R語言讀取柵格數(shù)據(jù)的方法(raster包讀取)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)R語言柵格數(shù)據(jù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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