Jest to proces, który zajmuje zaledwie kilka sekund w oprogramowaniu GIS. Moja próba zrobienia tego w R zużywa dużą ilość pamięci, a potem kończy się niepowodzeniem. Czy w moim kodzie jest coś nie tak, czy jest to coś, czego R nie może zrobić? Czytałem, że R może działać wewnątrz Grassa, czy mogę używać funkcji Grassa z wnętrza R?
library(raster)
# I have many environmental rasters in this format
new_r <- raster(ncol=615, nrow=626, xmn=-156.2, xmx=-154.8, ymn=18.89, ymx=20.30)
res(new_r) <- 0.00225
projection(new_r) <- "+proj=longlat +ellps=GRS80 +datum=NAD83 +no_defs +towgs84=0,0,0"
R> new_r ### not too big with a few hundred cells per side
class : RasterLayer
dimensions : 627, 622, 1 (nrow, ncol, nlayers)
ncell : 389994
resolution : 0.00225, 0.00225 (x, y)
projection : +proj=longlat +ellps=GRS80 +datum=NAD83 +no_defs +towgs84=0,0,0
extent : -156.2, -154.8, 18.89, 20.3 (xmin, xmax, ymin, ymax)
values : none
# I get the DEM at much higher resolution (zipfile is 182Mb)
zipurl <- "ftp://soest.hawaii.edu/coastal/webftp/Hawaii/dem/Hawaii_DEM.zip"
DEMzip <- download.file(zipurl, destfile = "DEMzip")
unzip("DEMzip", exdir = "HIDEM")
HIDEM <- raster("HIDEM/hawaii_dem")
R> HIDEM ### 10m resolution, file is way too big
class : RasterLayer
dimensions : 15067, 13136, 1 (nrow, ncol, nlayers)
ncell : 197920112
resolution : 10, 10 (x, y)
projection : +proj=utm +zone=5 +ellps=GRS80 +datum=NAD83 +units=m +no_defs +towgs84=0,0,0
extent : 179066, 310426, 2093087, 2243757 (xmin, xmax, ymin, ymax)
values : HIDEM/hawaii_dem
min value : 0
max value : 4200
# the following line fails (after a long time)
new_HIDEM <- projectRaster(HIDEM, new_r)
raster
Odpowiedzi:
Z mojego spojrzenia na źródło,
raster
zgaduję, czy zestaw danych pasuje do pamięci, a jeśli tak, wykonaj operację w pamięci, w przeciwnym razie na dysku. Możesz zmusić go do wykonania obliczeń poprzez jawne ustawieniechunksize
(komórki przetwarzane jednocześnie) imaxmemory
(maksymalna liczba komórek wczytywanych do pamięci):Alternatywnie możesz wykonać transformację bezpośrednio za pomocą GDAL:
Będzie to prawdopodobnie najszybsza opcja i nie wymaga jawnej konfiguracji środowiska GIS.
źródło
setOptions(chunksize = 1e+04, maxmemory = 1e+06)
czas osiem minut, znacznie mniej niż zajęłoby zainstalowanie i korzystanie z prawdziwego GIS.writeRaster
.Możesz także użyć pakietu spgrass6 do integracji R z trawą. Autorem jest Roger Bivand (autor sp)
Ten pakiet ma wiele funkcji, aby całkowicie uruchomić trawę wewnątrz R (lub odwrotnie) i wymieniać dane między R i trawą
Więcej informacji: http://cran.r-project.org/web/packages/spgrass6/index.html
źródło
CZEŚĆ,
Odpowiedziałeś na swoje pytania, zrób to w GRASS lub GDAL i zostaw R na inne zadania.
źródło