减小 R 中的栅格大小答案

【问题标题】：Reduce raster size in R减小 R 中的栅格大小
【发布时间】：2021-10-18 22:48:56
【问题描述】：

我需要对栅格堆栈执行 kmeans 分析，但它是一个非常大的文件 - 目前超过 100 GB，因此程序将返回“无法分配”错误。

在不过多更改数据的情况下，将堆栈大小减小到某个点以下的最佳方法是什么？我可以尝试“重新采样”，但如果我想将其保持在 1GB 以下，我担心从 100GB 开始会丢失太多信息，而且我也不知道重新采样的“多少”。

编辑：也尝试了“memory.limit(size)”技巧，但无济于事。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您是否尝试将栅格划分为图块？您可以这样做，然后运行一个循环，在该循环中分别分析每个图块并将每个图块保存在列表中。我做了类似的事情，例如：

    library("sf")
    r = stack(file.path(wdir,"your_raster"))
    crs(r) <- CRS(paste0("+init=epsg:",projectCRS))
    tilegrid = st_as_sf(as(raster::extent(r), "SpatialPolygons"))
    tilegrid = st_as_sf(st_make_grid(tilegrid, cellsize = 5000))

单元格大小由您决定，然后创建列表并开始循环

    raster.list = list()

    for(i in 1:nrow(tilegrid) ){
     ss = tilegrid[i,]
     ss = st_buffer(ss, 25, joinStyle="MITRE", endCapStyle = "FLAT") # da 
     r.crop = crop(r, ss)[[1]]

您在此处对 r.crop 运行分析，并在循环结束时添加最终栅格（r.final）到列表并关闭循环

    raster.list[[i]] = r.final
    }

这样做您应该使用较低的数据负载，如果您需要一个唯一的栅格作为最终结果，使用马赛克功能就足够了，我这样做了：

    raster.list$fun = mean
    raster.list$na.rm = TRUE
    final.raster = do.call(raster::mosaic, raster.list)

【讨论】：

感谢您的回复，但我无法让它工作...我在哪里创建 r.final 文件？
在申请分析的周期内。对我来说是这样的： r.final = function(r.crop) 其中 function 是根据您的分析构建的函数