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我正在使用 mosaic
raster
中的函数使用@RobertH 建议的方法组合一长串(11,000 个文件)栅格列表的包 here .
rlist <- sapply(list_names)
rlist$fun <- mean
rlist$na.rm <- TRUE
x <- do.call(mosaic, rlist)
mosaic
的内存使用量?或
do.call
?我试过改变
maxmemory
在
rasterOptions()
,但这似乎没有帮助。以较小的批次处理栅格似乎有问题,因为栅格可能在空间上是分离的(即,顺序栅格文件可能彼此相距很远)。在此先感谢您提供的任何帮助。
最佳答案
与其一次将所有栅格加载到内存中(在 mosaic()
调用中),您能否一次处理一个?这样,每次将更多栅格放入内存时,您的马赛克就会更新,但随后您可以摆脱新栅格,只保留不断更新的马赛克栅格。
假设您的 rlist
object 是一个栅格列表,我在想这样的事情:
伪代码
updating_raster
对象作为列表中的第一个栅格 next_raster
的内存中updating_raster
通过使用加权平均值 R
代码
mosaic()
中的代码进行测试帮助文件示例...
library(raster)
r <- raster(ncol=100, nrow=100)
r1 <- crop(r, extent(-10, 11, -10, 11))
r2 <- crop(r, extent(0, 20, 0, 20))
r3 <- crop(r, extent(9, 30, 9, 30))
r1[] <- 1:ncell(r1)
r2[] <- 1:ncell(r2)
r3[] <- 1:ncell(r3)
m1 <- mosaic(r1, r2, r3, fun=mean)
rlist <- list(r1, r2, r3)
NA
处理
weighted.mean()
函数,我选择通过将求和和除法分解为不同的步骤来创建相同的效果......
updating_sum_raster <- rlist[[1]]
NA
的单元格中以 1 开头.它应该正确处理
NA
s 这样它只会在非
NA
的情况下为给定像素增加值已添加到更新总和中。
updating_counter_raster <- updating_sum_raster
updating_counter_raster[!is.na(updating_counter_raster)] <- 1
NA
的像元中的值为 1。 .通过对当前计数器光栅和更新计数器光栅求和来更新计数器。通过对当前栅格值和更新栅格值求和来更新总和。
for (i in 2:length(rlist)) {
next_sum_raster <- rlist[[i]]
next_counter_raster <- next_sum_raster
next_counter_raster[!is.na(next_counter_raster)] <- 1
updating_sum_raster <- mosaic(x = updating_sum_raster, y = next_sum_raster, fun = sum)
updating_counter_raster <- mosaic(updating_counter_raster, next_counter_raster, fun = sum)
}
m2 <- updating_sum_raster / updating_counter_raster
mosaic()
的使用相匹配功能
identical(values(m1), values(m2))
> TRUE
identical(m1, m2)
> FALSE
compareRaster()
是一种更好的检查方法:
compareRaster(m1, m2)
> TRUE
plot(m1)
text(m1, digits = 2)
plot(m2)
text(m2, digits = 2)
mosaic()
函数初始化一个名为
v
的矩阵用列表中所有栅格中所有单元格的值填充。矩阵中的行数
v
是输出栅格中的像元数(基于完整镶嵌范围和分辨率),列数是在您的情况下要镶嵌的栅格数 (11,000)。也许您遇到了 R 中矩阵创建的限制?
v
NA
的矩阵s 占用 41 GB。您希望最终的镶嵌栅格有多大?
r <- raster(ncol=1e3, nrow=1e3)
x <- 11000
v <- matrix(NA, nrow=ncell(r), ncol=x)
format(object.size(v), units = "GB")
[1] "41 Gb"
关于减少大栅格列表上马赛克的内存使用量,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49215026/
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