如何从其最大值位于多边形内的栅格中提取 xy 坐标?
How to extract xy-coordinates from raster where its highest value is located within a polygon?
给定的是栅格和 SpatialPolygonsDataframe。
为了检索多边形区域内栅格的最大值,可以使用 raster::extract。它工作正常。
如何在多边形区域内额外获取提取的栅格最大值的坐标?
# create raster
r <- raster(ncol=36, nrow=18)
r[] <- runif(ncell(r))
# create SpatialPolygons from GridTopology
grd <- GridTopology(c(-150, -50), c(40, 40), c(8, 3))
Spol <- as(grd, "SpatialPolygons")
# create SpatialPolygonsDataFrame
centroids <- coordinates(Spol)
x <- centroids[,1]
y <- centroids[,2]
SPDF <- SpatialPolygonsDataFrame(Spol, data=data.frame(x=x, y=y, row.names=row.names(Spol)))
# extract max value of raster for each SpatialPolygon
ext <- raster::extract(r, SPDF, fun=max)
*示例代码取自 R 文档
您可以在 extract
中使用 cellnumbers=TRUE
参数,然后使用 sapply
来获取单元格编号:
ext <- raster::extract(r, SPDF, cellnumbers=TRUE)
v <- t(sapply(ext, function(i) i[which.max(i[,2]), ] ))
# cell value
# [1,] 185 0.9303460
# [2,] 188 0.9821190
# [3,] 154 0.9926290
# [4,] 232 0.8907819
# [5,] 234 0.9998510
获取坐标:
xyFromCell(r, v[,1])
# x y
# [1,] -135 35
# [2,] -105 35
# [3,] -85 45
# [4,] -25 25
# [5,] -5 25
给定的是栅格和 SpatialPolygonsDataframe。 为了检索多边形区域内栅格的最大值,可以使用 raster::extract。它工作正常。
如何在多边形区域内额外获取提取的栅格最大值的坐标?
# create raster
r <- raster(ncol=36, nrow=18)
r[] <- runif(ncell(r))
# create SpatialPolygons from GridTopology
grd <- GridTopology(c(-150, -50), c(40, 40), c(8, 3))
Spol <- as(grd, "SpatialPolygons")
# create SpatialPolygonsDataFrame
centroids <- coordinates(Spol)
x <- centroids[,1]
y <- centroids[,2]
SPDF <- SpatialPolygonsDataFrame(Spol, data=data.frame(x=x, y=y, row.names=row.names(Spol)))
# extract max value of raster for each SpatialPolygon
ext <- raster::extract(r, SPDF, fun=max)
*示例代码取自 R 文档
您可以在 extract
中使用 cellnumbers=TRUE
参数,然后使用 sapply
来获取单元格编号:
ext <- raster::extract(r, SPDF, cellnumbers=TRUE)
v <- t(sapply(ext, function(i) i[which.max(i[,2]), ] ))
# cell value
# [1,] 185 0.9303460
# [2,] 188 0.9821190
# [3,] 154 0.9926290
# [4,] 232 0.8907819
# [5,] 234 0.9998510
获取坐标:
xyFromCell(r, v[,1])
# x y
# [1,] -135 35
# [2,] -105 35
# [3,] -85 45
# [4,] -25 25
# [5,] -5 25