用于大型数据集的 Raster R 提取函数答案

【问题标题】：Raster R extract function for large datasets用于大型数据集的 Raster R 提取函数
【发布时间】：2019-11-25 10:17:24
【问题描述】：

我正在尝试计算 1 m2 网格（多边形）超过 3 公顷的汇总统计数据（在本例中为平均值）。我的输入栅格数据集是从 UAV 收集的，空间分辨率为 0.05 m。总的来说，我有 20 个堆叠带，覆盖 3 公顷，我想提取 1 m 网格的平均值。首先，我堆叠了所有栅格（速度很快），然后使用 raster:: extract 函数和 1 m2 网格大小的 shapefile 使用以下代码总结信息

VI_extract_mean <- raster::extract(final_stacked, data, fun=mean, df=TRUE, na.rm=TRUE)

这里； final_stacked：堆叠的光栅文件数据：1平方米网格形状文件

我有一台 64 GB RAM 的计算机。分析运行超过 8 小时，但没有结果。问题是我有大量类似的数据集。任何加快进程的提示。

【问题讨论】：

标签： r parallel-processing multiprocessing extract raster

【解决方案1】：

您应该能够使用 clusterR() 并利用您的机器或环境中的多个内核。 Martin Šiklar 有一篇很好的博文，可以准确解决您的需求：https://www.gis-blog.com/increasing-the-speed-of-raster-processing-with-r-part-33-cluster/

【讨论】：