数据表是否按行和列排序,您是否已经知道网格的几何形状?如果是这样,那么您可能可以通过创建一个大小和形状正确的矩阵来加快速度,然后从该矩阵创建一个栅格并将几何分配给它。
小例子:
> d = data.frame(expand.grid(1:3,1:4),1:12)
> d
Var1 Var2 X1.12
1 1 1 1
2 2 1 2
3 3 1 3
4 1 2 4
5 2 2 5
6 3 2 6
7 1 3 7
8 2 3 8
9 3 3 9
10 1 4 10
11 2 4 11
12 3 4 12
使用rasterFromXYZ 得到这个:
> r1 = rasterFromXYZ(d)
> r1
class : RasterLayer
dimensions : 4, 3, 12 (nrow, ncol, ncell)
resolution : 1, 1 (x, y)
extent : 0.5, 3.5, 0.5, 4.5 (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs : NA
source : memory
names : X1.12
values : 1, 12 (min, max)
现在该函数要做的一些事情是通过 X 和 Y 坐标来计算网格几何形状。但是,如果您已经知道范围和大小,那么您也可以通过几个步骤创建相同的栅格。
首先以正确的方式制作一个矩阵 - 对于我在d 中的排序,我需要按行填充矩阵并将行翻转以获得正确的顺序。如果您的 XYZ 表的顺序不同,那么您可能需要进行一些其他操作,或者它可能是正确的。注意这里我要提前知道有多少行和列:
r2 = raster(matrix(d[,3],ncol=3,nrow=4,byrow=TRUE)[4:1,])
然后设置范围。这里我必须提前知道范围,在这种情况下,比最小值和最大值宽半个单元格,我的单元格大小是一个单位:
extent(r2) = c(xmin=0.5, xmax=3.5, ymin=0.5, ymax=4.5)
无论您在 100,000,000 个像元栅格上做什么,都需要一段时间,因此请使用与您的真实数据相似的格式对较小的示例进行测试,看看是否成功。