当应用于栅格堆栈时，栅格计算仅返回一个图层

我有从日常气候数据创建的栅格堆栈。可以在这里找到：当应用于栅格堆栈时，栅格计算仅返回一个图层

#!/bin/bash 
wget -nc -c -nd http://northwestknowledge.net/metdata/data/tmmx_1982.nc

目标是从这些日常记录中获得每月95％的温度值。每当我使用raster包中的calc时，它只返回一层而不是12（例如，12个月）我错过了什么？

library(raster) 
library(tidyverse) 
library(lubridate) 

file = "../data/raw/climate/tmmx_1982.nc " 
rstr <- raster(file)

> rstr class : RasterBrick dimensions : 585, 1386, 810810, 366 (nrow, ncol, ncell, nlayers) resolution : 0.04166667, 0.04166667 (x, y) extent : -124.793, -67.043, 25.04186, 49.41686 (xmin, xmax, ymin, ymax) coord. ref. : +proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs +towgs84=0,0,0 data source : in memory names : layer.1, layer.2, layer.3, layer.4, layer.5, layer.6, layer.7, layer.8, layer.9, layer.10, layer.11, layer.12, layer.13, layer.14, layer.15, ... min values : 1.3268673, 0.7221603, 1.8519223, 1.6214808, 0.8629752, 1.1126643, 1.8769895, 0.9587604, 1.7360761, 2.1099827, 2.1147265, 1.8696048, 1.7619936, 2.0253942, 2.6840794, ... max values : 73.20462, 60.35675, 64.68890, 53.11994, 60.15675, 55.91125, 77.29095, 64.39179, 48.26004, 64.70559, 79.85970, 62.31242, 53.89768, 52.15949, 80.23198, ...

date_seq <- date_seq[1:nlayers(rstr)] 
month_seq <- month(date_seq) 

mean_tmp <- stackApply(rstr, month_seq, fun = mean)

> mean_tmp class : RasterBrick dimensions : 585, 1386, 810810, 12 (nrow, ncol, ncell, nlayers) resolution : 0.04166667, 0.04166667 (x, y) extent : -124.793, -67.043, 25.04186, 49.41686 (xmin, xmax, ymin, ymax) coord. ref. : +proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs +towgs84=0,0,0 data source : /tmp/RtmpYf4pQe/raster/r_tmp_2017-09-25_182536_48012_88372.grd names : index_1, index_2, index_3, index_4, index_5, index_6, index_7, index_8, index_9, index_10, index_11, index_12 min values : 4.586111, 5.656802, 6.444234, 6.875973, 6.281896, 4.495534, 5.081545, 4.396824, 4.316368, 6.413400, 4.233641, 3.119827 max values : 49.12178, 47.61632, 44.70796, 47.57829, 46.97714, 51.61986, 37.77228, 51.30043, 42.51572, 36.86453, 37.96615, 52.15552

mean_90thtmp <- calc(mean_tmp, forceapply = TRUE, 
       fun = function(x) {quantile(x, probs = 0.90, na.rm = TRUE) })

> mean_90thtmp class : RasterLayer dimensions : 585, 1386, 810810 (nrow, ncol, ncell) resolution : 0.04166667, 0.04166667 (x, y) extent : -124.793, -67.043, 25.04186, 49.41686 (xmin, xmax, ymin, ymax) coord. ref. : +proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs +towgs84=0,0,0 data source : in memory names : layer values : 8.84197, 50.52144 (min, max)

建议都非常感谢！

谢谢！

来源

2017-09-25 nate-m

由于您正在计算每月平均值的第90百分位数，因此您将获得单个图层。我不太确定你为什么计算平均值。我认为你需要在stackApply函数中运行分位数函数，或者在一个循环中运行分位数函数，在这个循环中你从堆栈中为每个月的每日值进行分类。当我尝试使用stackApply方法时出现错误，但我会尝试更多的想法并提交答案。 –

理想情况下，这将是每天的手段，但由于我无法创建第95百分位的每月图像，我想我会先找出解决方案。我试着在stackApply里面的每日图像上运行这个函数，但是一直返回一个错误。我真的被卡住了，任何建议都会非常有帮助。谢谢！ –

一种选择是使用for循环：

x <- stack() # create an empty stack 
for (i in 1:nlayers(mean_tmp)){ 

mean_90thtmp <- calc(mean_tmp[[i]], forceapply = TRUE, 
       fun = function(x) {quantile(x, probs = 0.90, na.rm = TRUE) }) 

x <- stack(x , mean_90thtmp) 
}

来源

2017-09-25 22:18:07

谢谢！我假设/认为这是我在'calc'函数内部缺少的东西，因为我一直在'calc'文档中读到能够处理在所有图层之间应用函数的文档。特别是当'forceapply = TRUE'时。不过谢谢 - 这是一些值得思考的食物。 –

我不能得到stackApply功能与使用quantile作为函数工作。

下面是一个使用循环从堆栈中为每个月选择所有图层的方法。

library(raster) 
rstr <- raster('tmmx_1982.nc') 
date_seq <- date_seq[1:nlayers(rstr)] 
month_seq <- month(date_seq) 

outSt <- stack() 
for (mn in 1:12){ 
    st <- subset(rstr, which(month_seq == mn)) 
    mn_90th <- calc(st, fun=function(x) raster::quantile(x, probs=0.9, na.rm=T)) 
    outSt <- addLayer(outSt, mn_90th) 
}

来源

2017-09-26 15:43:28

奇怪的是，您不能在栅格堆栈中的每个图层上使用stackApply或calc native本地分位函数。感谢这个解决方案，并验证stackApply问题不只是我！最受赞赏。 –

当应用于栅格堆栈时，栅格计算仅返回一个图层

回答

相关问题