如何在将大空间多边形数据框转换为栅格堆栈时提高速度

我正在研究空间多边形数据框（spdf）数据集。此数据集包含每月气候数据的时间序列。我想要实现的是将spdf转换为1000米分辨率的光栅堆栈以进行进一步的统计分析。我已经写了一个R代码，但速度很慢，需要很长时间才能转换成一列。我希望你们中的任何一位能提供提示，让它更快。如何在将大空间多边形数据框转换为栅格堆栈时提高速度

hru<-readOGR("E:\\Tade\\HRU\\ubn_merge.shp",layer="ubn_merge") # spatial polygon 
spdf<-merge(hru,spdf.2000,by.x="HRU",by.y="HRU",all.x=T,sort=F) # spdf nrow=565 ncol=375 
# convert sp to raster 
hru.ras<-raster(hru,resolution=1000) # raster hru shape to 1km 
for (i in 1:length(spdf){ 
    et.ras<-rasterize(spdf,hru.ras,field=paste("m",1,sep="")) # rasterize 
    et.stack<-stack(et.stack,et.ras) 
}

感谢

来源

2015-11-04 Tade

以我的经验，你正在使用R和'rasterize（）'函数来完成这个任务。从我的测试中，直接使用'gdal_rasterize'实用程序时，从矢量到栅格的转换更易于管理。我使用系统调用来调用它，例如'系统（paste0（“gdal_rasterize -burn 1 -l census_buffer”，census_buffer_path，“/tmp/census_mask.tif”））等等，这明显认为'gdal'实用程序在你的路径中。 –

@ ForrestR.Stevens谢谢你。 – Tade

正如福雷斯特说（和你经历过），rasterize是慢了一点，但你可以做的比你现在有什么要好得多。您根本不需要使用循环：

r <- raster(spdf, resolution=1000) 
et.ras <-rasterize(spdf, r, field=paste0("m",1:ncol(spdf)))

这将创建一个具有栅格属性表的单独栅格图层。要创建RasterStack，做到：

如果你使用一个回路，使用rasterize只有一次，得到多边形ID，然后用subs感兴趣的实际变量。

当然，这可以为您节省外部依赖的痛苦。

来源

2015-11-04 21:19:54 RobertH

谢谢。速度显着提高（几小时到几分钟）。 – Tade

一如既往的罗伯特，你提供了许多思想（以这样一种好的方式）。我没有想到你所描述的方法，实际上我认为这会提高我的一些使用情况下对'gdal_rasterize'发出多个调用的性能。谢谢！ –

如何在将大空间多边形数据框转换为栅格堆栈时提高速度

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