矩形像素阵列。栅格定义占据平面的特定矩形区域的像素的值，不一定包括（0,0）。
我正在使用 R 包 spgwr 来执行地理加权回归 (GWR)。我想将模型参数应用到更精细的空间尺度，但收到此错误：ValidObject(.
在我们的组织中，我们的大部分数据都存储在 Azure 基础设施中的 Delta Lake 表中，并集成了 Databricks。我希望能够使用栅格数据（例如卫星图像......
我是并行化新手，我想改进代码的当前版本的并行化，看看是否可以缩短时间。我有 4 个栅格和一个包含 9000 个特征的 shapefile。我想要
我有一个 rast 对象，需要使用定义的颜色样式导出。这些值不是整数。当我尝试定义 coltab 时，值会自动更正为整数。 我创建了一个
如何投影 sf 对象以使用精确提取器 R 中的多边形从栅格中提取单元格数据
我需要提取县级栅格单元数据。 DD <- exact_extract(tmax,counties,c('mean','max')) I'm using the exact extractor package, which keeps giving me this warning: Warning messa...
我有一个包含三向交互项 (XYZ) 的模型。我已经使用这个模型来创建跨参数空间的预测。因此，我有四条信息要传达：X、Y、Z 和
我有一个栅格，我想使用 terra::mask() 来屏蔽它。在文档中，我发现您可以使用参数 attempts = TRUE 来包含“由线条或多边形接触的所有单元格”。然而，这...
工作：文件夹包含 name.csv，该文件在各列中包含文件名，在下一列中包含纬度和经度。同一文件夹包含 .tif 文件。我已经在 r 中编写了循环代码
光栅文件： 图书馆（土地） <- system.file("ex/elev.tif", package="terra") rasf<- rast(ff) rasf=rasf/100 I want to classify the values of rasf according to ...
我有Python背景，但最近一直在使用R的terra包，以便更好地处理地理空间栅格数据。 我一直想创建一个 for 循环，允许...
下午好， 我一直在使用 R 的 terra 包，并且一直在寻找一种访问单个单元格值的方法。 例如，我希望 raster_1[1, 2, 1] 返回一个数字 v...
as.data.frame.default 中出现错误，data.frame 中的类强制 'struct("RasterStack", package = "raster")' 不可能
`大家好 当我尝试使用预测函数时出现错误。我正在进行栖息地适宜性研究。 此函数需要我使用了修剪过的模型（在本例中为 glmm）
我正在使用夜间灯光卫星数据。我对同年的两个卫星数据进行了校准方法。为此我已将 tiff 文件转换为数据帧。现在我需要...
我正在尝试使用gdal_translate，我使用gdal_setInstallation()定向了gdal路径，因为我的机器上有几个Gdal。昨天这有效，今天不行，我不知道为什么......
我真的真的需要一些建议。我有一个包含许多像素的光栅。每个像素都有一个值。现在我想对这些像素进行空间分析。我想看看哪个区域的像素最多...
Mapbox studio - png 标签层 - 透明度显示为黑色
我在mapbox studio中创建了一些自定义样式。它们本质上只是 Mapbox Outdoor 风格和 Mabpox Satellite 风格，每种风格都是定制的，每种风格分为 2 种风格：底图
在 R（terra 包）中的某些条件下将 SpatRaster 中的单元格值替换为另一个二进制堆叠的 SpatRaster
我有一个二进制堆叠的 SpatRaster bstacked_fht，其 25 层对应于不同森林栖息地类型的存在/不存在数据。我不想只有值 0 和 1，而是想替换 ...
如果我必须为不规则形状文件（例如国家/地区）裁剪光栅，我会先进行裁剪，然后再进行遮罩，如下所示： 库（光栅） <- crop(my_raster, extent(polygon)) r <- mask(r, po...
开发一个自定义 Rcpp 函数，与 terra::focalCpp 一起使用来计算移动窗口内特定值的百分比
我正在尝试通过使用 focusCpp 来加速我使用 terra::focal 进行的一些光栅处理。 以下是一些包含 1 和 NA 的示例数据，用于复制实际数据集 编号 <- nc <- 50 ...
为什么 terra 中的 buffer 的输出不能用作 mask？
图书馆（terra） <- rast(ncols=36, nrows=18) r[500] <- 1 b <- buffer(r, width=5000000) plot(b) s <- rast(ncols=36, nrows=18) values(s) <- runif(ncell(s)) tst <- mask(s, b) pl...