将多个栅格的像素值提取到 R 中的相同 csv答案

【问题标题】：Extract pixel values for multiple rasters to the same csv in R将多个栅格的像素值提取到 R 中的相同 csv
【发布时间】：2021-05-08 18:58:03
【问题描述】：

我有多个栅格分散在一个区域上，一个 shp 在一些栅格上具有多个多边形。

like this image, there are many others

我想将每个图像中这些多边形的中值提取到一个相同的 csv 中，而不会丢失 shp 的属性值。我可以一个一个地做，但必须有一种方法来自动化它。我尝试使用 for 循环，但返回的 csv 仅包含列表中 1 个图像的值。

dir<-"C:/Users"
listImages <- lapply(list.files(dir, pattern = ".tif$", full.names = TRUE), raster)
shp<-readOGR("shapefile.shp")

for(i in listImages) {
  imgextr<-extract(i, shp, fun=median, df=TRUE )
  write.csv(imgextr, file="test.csv") 
}

这是我能做到的。我真的很想避免为每个栅格创建一个 csv，因为它很多。我也尝试过使用 lapply，但没有成功：

extractor <- function(img){
imgextr<-extract(i, shp, fun=median, df=TRUE)
write.csv(imgextr, file = 'test.csv')))
 }
lapply(listImages, FUN=extractor)

这里我得到的错误是“basename(a_csv) 中的错误：预期的字符向量参数”

任何有助于我理解的帮助和解释将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： r loops csv

【解决方案1】：

这行得通吗？在我的示例中，我使用了分辨率为 100x100 的 Amersfoort CRS ("+init=epsg:28992")。确保将其更改为您的 crs 和首选值。


library(sf)
library(raster)
library(exactextractr)
library(data.table)
library(tidyr)

calc_median <- function(){
  #list raster files
  listImages <- lapply(list.files(dir, pattern = ".nc$", full.names = TRUE), raster)

  #create a mask (defined resolution, same extend and crs as shapefile)
  RasterMask <- raster() #create raster
  extent(RasterMask) <- extent(shp) #set extent to extent of shapefile
  res(RasterMask) <- c(100, 100) #define resolution
  crs(RasterMask) <- CRS("+init=epsg:28992") #set crs

  #create a list to bind results to
  result <- list() #create list
  
  #calculate median values using a for loop
  for(i in listImages){
    #read raster file
    rasterfile <- i
    
    #convert raster file to crs of rastermask
    rasterfile <- projectRaster(rasterfile, RasterMask, crs = crs(RasterMask))
    
    #extract median value for polygon
    poly_extract <- copy(shp) #copy shapefile
    poly_extract$Median <- exact_extract(rasterfile, poly_extract, 'median') #extract median value
    poly_extract$Raster <- names(rasterfile) #add name of raster file
    result[[names(i)]] <- poly_extract #add results to list
  }
  
  #rbind results, convert to data table in the process (for pivot_wider)
  result_bind <- setDT(do.call(rbind, result))
  
  #pivot_wider results (for overview)
  result_reordered <- pivot_wider(result_bind, names_from = Raster, values_from = Median)
  
  #return result
  return(result_reordered)
}

#run function. You can save it using fwrite if you want.
median_values <- calc_median()

【讨论】：

感谢您的回答！我不能让它工作。我得到“错误（函数（类，fdef，mtable）：无法为签名'“RasterLayer”，“SpatialPolygonsDataFrame”'找到函数'exact_extract'的继承方法。我已将crs更改为32632，并将res更改为10x10。更详细一点，每张图片的分辨率为 10x10 厘米，shapefile 是一个多部分多边形，有 1490 条记录，并且并非所有这些都与图像重叠。
如果将您的 spatialpolygonsdataframe 转换为 sf 对象可能会有所帮助（我认为这可以通过运行 shp

【解决方案2】：

循环是不可避免的，但我将所有生成的数据帧合并为一个。

library(raster)
library(rgdal)

# List tif files
Files <- list.files(pattern = ".tif")

# Read shapefile with quadrats
uav <- readOGR("shapefile.shp")

# Name your output variable
# Raster Layer requires one value
# For RasterStack or Raster Brick, a value per layer
VAR = "median_ndvi"

# List collecting results of every run
DF <- list()

# Collecting information in a loop
for(i in Files) DF[[i]] <- {
        r <- raster(i)
        names(r) <- VAR # set a standard name for the layer
        imgext <- extract(x = r, y = uav, fun = median, df = TRUE)
        # Discard NA values
        imgext <- imgext[!is.na(imgext[ , VAR]),]
        imgext
}

# Since all data frames have the same columns
# you can call 'rbind()'
DF <- do.call(rbind, DF)

编辑：与以前的版本相比，我简化了一点答案。您将输出变量命名为VAR，而ID 对应于输入SpatialPolygonsDataFrame 中的行。

【讨论】：