区分内部和外部NA在一个光栅R

在R中，我怎么能区分内部和外部NA的光栅与某种形状有NA的周围，但也在里面？区分内部和外部NA在一个光栅R

在下面的例子中，我怎么可能只选择NA的R徽标以外的地方（即，我怎样才能使包含在徽标圆圈内的所有东西都显示为白色）呢？

library(raster) 
r <- raster(system.file("external/rlogo.grd", package="raster")) 
r[r>240] = NA 
par(mfrow=c(1,2)) 
plot(r, main='r') 
plot(is.na(r), main="is.na(r)")

来源

2017-06-06 ztl

你不会真的有很多选择。这种类型的分析通常需要一些更精细的方法。然而在这里是用clump功能一个简单的解决方法：

#your inital code 
library(raster) 
r <- raster(system.file("external/rlogo.grd", package="raster")) 
rna <- rc <- r 
rna[r>240] = NA 
par(mfrow=c(2,2)) 

#reclass values <=240 to NA (needed for clump function. 
#Here, NAs are used to seperate clumps) 
rc[r<=240] <- NA 
rc <- clump(rc) 

#what you get after applying the clump function 
#are homogenous areas that are separated by NAs. 
#Let's reclassify all areas with an ID > 8. 
#In this case, these are the areas inside the ring. 
rc_reclass <- rc 
rc_reclass[rc_reclass>8] <- 100 

#let's do some plotting 
plot(r, main='r') 
plot(is.na(rna), main="is.na(r)") 
plot(rc, main="clumps") 
plot(rc_reclass, main="clumps reclass")

来源

2017-06-06 18:06:32 maRtin

谢谢 - 我也认为'丛'是最好的方法。从技术上讲，所需的输出在这里是'rc_reclass = clump（is.na（r））'，然后是'rc_reclass [rc_reclass> 1] = NA'来选择外部的'NA'，但是因此你提供了一个合适的解决方案。谢谢！ – ztl

我@马丁同意，这是一个有点棘手。您不仅没有专用的NoData值，而且图像也有点脏污。

不过，我想我找到了一种方法这是一个有点比clump更好，它使用空间域分离的区域：

首先，我得到的像素邻的焦点值：

#make copy 
r2 <- r 

# focal values 
fv <- getValuesFocal(r2,ngb = c(3,3))

然后我首先排除所有像素，其邻域值大于242.8。这纯粹是试验和错误，但它会给出好的结果。

ix <- rowMeans(fv,na.rm = T) > 242.8 
r2[ix] <- NA

你实际上已经认为这可以接受。唯一的问题是，价值区周围有一个小的边界，应该是NA。

所以不知何故，我需要摆脱剩余NA像素。我试着用迭代排除来做这件事。对于每次迭代，我看看是否有像素仍然有NA值，最大值低于某个阈值。再次，有很多玩家参与其中，我想你可以取得比这更好的结果，但我想这是一条可行的路。

while (TRUE){ 

    fv <- getValuesFocal(r2,ngb = c(3,3)) 
    ix <- apply(fv,1,function(x) max(x,na.rm=T)) > 243 & rowSums(is.na(fv)) > 0 

    if (any(ix)){ 

    r2[ix] <- NA 


    } else { 
    break 
    } 
}

几次迭代后，我得到这个：

显然有一些已经消失的像素不应该是，也许它可以用多一点摆弄周围做。

另一个有趣的想法是看所有三个渠道。如果您使用brick加载图像，则可以获取RGB通道。我已经尝试了一些像max，mean，mode，sd等，但无济于事。

来源

2017-06-06 18:55:35 Val

区分内部和外部NA在一个光栅R

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