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我尝试创建结合两个不同空间数据集的汇总统计数据:一个大栅格文件和一个多边形文件。这个想法是获取每个多边形内栅格值的汇总统计信息。
由于栅格太大而无法立即处理,我尝试创建子任务并并行处理它们,即处理 SpatialPolgyonsDataframe
中的每个多边形。立刻。
代码运行良好,但是经过大约 100 次交互后,我遇到了内存问题。这是我的代码以及我打算做什么:
# session setup
library("raster")
library("rgdal")
# multicore processing.
library("foreach")
library("doSNOW")
# assign three clusters to be used for current R session
cluster = makeCluster(3, type = "SOCK",outfile="")
registerDoSNOW(cluster)
getDoParWorkers()# check if it worked
# load base data
r.terra.2008<-raster("~/terra.tif")
spodf.malha.2007<-readOGR("~/,"composed")
# bring both data-sets to a common CRS
proj4string(r.terra.2008)
proj4string(spodf.malha.2007)
spodf.malha.2007<-spTransform(spodf.malha.2007,CRSobj = CRS(projargs = proj4string(r.terra.2008)))
proj4string(r.terra.2008)==proj4string(spodf.malha.2007) # should be TRUE
# create a function to extract areas
function.landcover.sum<-function(r.landuse,spodf.pol){
return(table(extract(r.landuse,spodf.pol)))}
# apply it one one subset to see if it is working
function.landcover.sum(r.terra.2008,spodf.malha.2007[1,])
## parallel loop
# define package(s) to be use in the parallel loop
l.packages<-c("raster","sp")
# try a parallel loop for the first 6 polygons
l.results<-foreach(i=1:6,
.packages = l.packages) %dopar% {
print(paste("Processing Polygon ",i, ".",sep=""))
return(function.landcover.sum(r.terra.2008,spodf.malha.2007[i,]))
}
l.results
[[1]]
9 10
193159 2567
[[2]]
7 9 10 12 14 16
17 256 1084 494 67 15
[[3]]
3 5 6 7 9 10 11 12
2199 1327 8840 8579 194437 1061 1073 1834
14 16
222 1395
[[4]]
3 6 7 9 10 12 16
287 102 728 329057 1004 1057 31
[[5]]
3 5 6 7 9 12 16
21 6 20 495 184261 4765 28
[[6]]
6 7 9 10 12 14
161 161 386 943 205 1515
# apply the parallel loop on the whole dataset
l.results<-foreach(i=1:nrow(spodf.malha.2007),
.packages = l.packages) %dopar% {
print(paste("Processing Polygon ",i, ".",sep=""))
return(function.landcover.sum(r.terra.2008,spodf.malha.2007[i,]))
# gc(reset=TRUE) # does not resolve the problem
# closeAllConnections() # does not resolve the problem
}
clusterExport(cl = cluster,
varlist = c("r.terra.2008","function.landcover.sum","spodf.malha.2007"))
parallel
第一条评论中建议的包,但没有出现差异。
最佳答案
你可以试试exact_extract
在 exactextractr
包裹。是从栅格中提取值的最快且内存更安全的函数。 main 函数是用 C++ 实现的,通常不需要并行化。由于您没有提供任何示例数据,我发布了一个包含真实数据的示例:
library(raster)
library(sf)
library(exactextractr)
# Pull municipal boundaries for Brazil
brazil <- st_as_sf(getData('GADM', country='BRA', level=2))
# Pull gridded precipitation data
prec <- getData('worldclim', var='prec', res=10)
#transform precipitation data in a dummy land use map
lu <- prec[[1]]
values(lu) <- sample(1:10,ncell(lu),replace = T)
plot(lu)
#extract land uses class for each pixel inside each polygon
ex <- exact_extract(lu, brazil)
#apply table to the resulting list. Here I use just the first 5 elements to avoid long output
lapply(ex[1:5],function(x){
table(x[,1])#note that I use x[,1] because by default exact_extract provide in the second column the coverage fraction of each pixel by each polygon
})
这里的示例输出:
[[1]]
1 2 4 6 7 9 10
1 1 1 2 3 1 1
[[2]]
2 3 4 5 6 7 8 10
2 4 3 2 1 2 2 2
[[3]]
1 2 4 6 7 8 9 10
4 5 1 1 4 2 5 5
[[4]]
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
2 2 4 2 2 4 1 4 1 2
[[5]]
3 4 5 6 8 10
2 3 1 1 2 3
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