操作栅格以匹配另一个栅格的范围、原点和分辨率的正确工作流程

Question

我正在使用两个在来源、范围和分辨率方面不同的栅格。我有一个测深栅格，具有更高的分辨率（x=0.0008333333，y=0.0008333333）和很大的空间范围。我还有一个海面温度栅格，它的分辨率要粗得多（x=0.04166667，y=0.04166667）。两个栅格具有相同的投影 (longlat, datum=WGS84)。

我想操作测深栅格以匹配海面温度栅格的范围、来源和分辨率。但是，我的经验很少，我不确定“最佳做法”。

我已经尝试了两种不同的方法，我想知道哪种方法更好，也许可以解释一下它们在底层流程方面的不同之处。我也愿意接受其他可能更好地保存数据的方法。

方法一： 1）首先，我聚合了测深栅格，使其尽可能与SST栅格相似

library(raster)
bathycoarse<-aggregate(bathymetry, fact=c(48,50), fun=mean)

2) 其次，我通过 SST 栅格裁剪了测深栅格

bathycoarsecrop<-crop(bathycoarse,sst)

3) 第三，我使用 SST 栅格重新采样了测深栅格，得到了相同的原点和范围。

bathyresample<-resample(bathycoarsecrop, sst, method="bilinear")

方法2：我使用了函数projectRaster()

bathy2<-projectRaster(bathymetry, sst, method="bilinear")

显然，方法 2 要简单得多。但是我不太明白这个函数在做什么，所以我想确保我以正确的方法完成我的目标。

Answer 1

“projectRaster”函数使用与“resample”函数相同的重采样（重采样方法由您设置为“bilinear”的“method”参数定义 - 表示双线性插值，这可能是您在交易时想要的具有连续数值数据集）。 因此，使用该功能应该适合您。

如果您想加快速度，您可以通过“beginCluster”函数启动集群，轻松使用“projectRaster”函数进行并行处理，然后使用“projectRaster”函数进行自动并行处理。

beginCluster(4) # use the number of cores you want to use
bathy2 <- projectRaster(bathymetry, sst, method="bilinear")
endCluster()