如何提取所有年份的值？答案

【问题标题】：How to extract values across all years?如何提取所有年份的值？
【发布时间】：2020-09-06 14:12:30
【问题描述】：

我正在遵循以下代码：https://github.com/CornellLabofOrnithology/ebird-best-practices/blob/master/03_covariates.Rmd

到达此代码时：

# extract landcover values within neighborhoods, only needed most recent year
lc_extract_ext <- landcover[[paste0("y", max_lc_year)]] %>% 
                  exact_extract(r_cells, progress = FALSE)
lc_extract_cnt <- map(lc_extract_ext, ~ count(., landcover = value)) %>% 
                  tibble(id = r_cells$id, data = .)
lc_extract_pred <- unnest(lc_extract_cnt, data)

我希望在所有年份中提取社区内的土地覆盖价值。

我没有使用这段代码max_lc_year，而是使用了这个：

# I have thought of using
 all_lc_year <- names(landcover) %>% 
                str_extract("[0-9]{4}") %>% 
                as.integer()

然而，要提取所有年份，它会在这段代码中返回此错误：

lc_extract_cnt <- map(lc_extract_ext, ~ count(., landcover = value)) %>% 
                  tibble(id = r_cells$id, data = .)

错误：mutate() 输入 landcover 有问题。未找到 x 对象“值” i 输入landcover 是value。

我想多年来我需要循环使用 map 或 for 循环并将生成的数据帧绑定在一起。

编辑：注意到前面的步骤不起作用。他们在这里，工作和纠正！

我已将landcover .tif 文件上传到我的 Github 上： https://github.com/lime-n/Landcover.git

然后您可以实现此代码以在 R 中将它们堆叠在一起：

library(sf)
library(raster)
library(exactextractr)
library(viridis)
library(tidyverse)
# resolve namespace conflicts
select <- dplyr::select
map <- purrr::map
projection <- raster::projection


landcover <- list.files("insert_folder_name_here", "^modis_mcd12q1_umd", 
                        full.names = TRUE) %>% 
             stack()
# label layers with year
landcover <- names(landcover) %>% 
             str_extract("(?<=modis_mcd12q1_umd_)[0-9]{4}") %>% 
             paste0("y", .) %>% 
             setNames(landcover, .)
landcover

neighborhood_radius <- 5 * ceiling(max(res(landcover))) / 2
我已经在我的 github 上传了 r 数据来生成 r_cells 数据：https://github.com/lime-n/Landcover/blob/master/prediction-surface.tif

以及以下代码来获取 r_cells：

r <- raster("data/prediction-surface.tif")
r_centers <- rasterToPoints(r, spatial = TRUE) %>% 
             st_as_sf() %>% 
             transmute(id = row_number())
r_cells <- st_buffer(r_centers, dist = neighborhood_radius)

我了解下载和实施的过程可能需要几分钟时间。但是，这段代码已经困扰我好几个星期了！任何帮助表示赞赏。

【问题讨论】：

我已经进一步尝试单独使用 all_lc_year[1] 多年来，因为它似乎工作一年而不是一次循环所有年份。然后我使用full_join 连接所有行，但是行号不匹配。例如，单行可能是200,000，下一行可能是205,000，我希望405,000，而不是350,000。

标签： r r-raster

【解决方案1】：

发现使用all_lc_year[1], all_lc_year[2] etc ... 为每一年单独编写代码，然后使用rbind(lc_extract_pred, lc_extract_pred_two, lc_extract_pred_three #...etc) 组合所有行

编辑：

我在这段代码中发现：

lc_extract_cnt <- map(lc_extract_ext, ~ count(., landcover = value)) %>% 
                  tibble(id = r_cells$id, data = .)

问题类似here

我尝试在单个列 landcover 下分配许多不同的列，这就是代码无法正常工作的原因。通过将landcover 替换为函数count 所需的列名，并从中获取

lc_extract_ext <- landcover %>%

而不是包含所有列的最大年份。

【讨论】：