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我有一个包含要使用插值填充的间隙 (NA) 的网格。我的网格在 x 和 y 维度显示自相关,所以我想尝试双线性插值。我发现的大多数解决方案都集中在“上采样”(用于增加样本数量/网格大小的插值),但我不想/不需要更改网格大小。我只想使用插值填充 NA。其他潜在的解决方案 do not seem to handle NAs for the input grid of values (the 'z matrix') ,或者是 neighborhood-based solutions 而不是双线性插值,或者只是 have no answer 。
我发现使用 raster 包,我可以输入包含 NA 的网格(作为光栅),并使用 'resample' 命令输出相同大小的网格。然而,结果看起来像最近邻插值而不是双线性插值。
我是否遗漏了一些可以使用光栅包进行双线性插值的方法?或者有没有更好的方法来简单地填充 NA 来进行双线性插值?
library(raster)
# raster containing gap
r <- raster(nrow=10, ncol=10)
r[] <- 1:ncell(r)
r[25] <- NA
# The s raster is the same size as the r raster
s <- raster(nrow=10, ncol=10)
s <- resample(r, s, method='bilinear')
plot(r)
plot(s)
s[25]
s[35]
# s[25] appears to have been filled with neighbor s[35]
library(akima)
# Use bilinear interpolation (no NAs in input)
rmat<-matrix(seq(1,100,1), nrow = 10, ncol = 10, byrow = T)
x <- seq(1,10,1)
y <- seq(1,10,1)
smat <- bilinear.grid(x, y, rmat, nx = 10, ny = 10) # works
plot(raster(rmat), main = "original")
plot(raster(smat$z), main = "interpolated")
# Try using bilinear interpolation but with an NA
rmat<-matrix(seq(1,100,1), nrow = 10, ncol = 10, byrow = T)
rmat[3,5] <- NA
x <- seq(1,10,1)
y <- seq(1,10,1)
smat <- bilinear.grid(x, y, rmat, nx = 10, ny = 10) # Error about NAs
library(raster)
r <- raster(nrow=10, ncol=10)
# Different grid values than earlier examples
values(r) <- c(rep(1:5, 4), rep(4:8, 4), rep(1:5, 4), rep(4:8, 4), rep(1:5, 4))
r[25] <- NA
plot(r)
# See what the mean of the moving window produces
f <- focal(r, w=matrix(1,nrow=3, ncol=3), fun=mean, NAonly=TRUE, na.rm=TRUE)
f[25] # Moving window gives 5 but bilinear interp gives 8
# Note that this seems to be how the moving window works with equal weights
window_test <- c(r[14:16], r[24:26], r[34:36])
mean(window_test, na.rm = T)
最佳答案
让我们使用等距像元来避免因像元大小随 lon/lat 数据而变化的差异
library(raster)
r <- raster(nrow=10, ncol=10, crs='+proj=utm +zone=1 +datum=WGS84', xmn=0, xmx=1, ymn=0, ymx=1)
focal
values(r) <- 1:ncell(r)
r[25] <- NA
f <- focal(r, w=matrix(1,nrow=3, ncol=3), fun=mean, NAonly=TRUE, na.rm=TRUE)
values(r) <- c(rep(1:5, 4), rep(4:8, 4), rep(1:5, 4), rep(4:8, 4), rep(1:5, 4))
r[25] <- NA
extract(r, xyFromCell(r, 23))
#6
extract(r, xyFromCell(r, 23), method='bilinear')
#[1] 6
raster
算法将 NA 单元格下方的值分配给该单元格(此处也是 8)。我认为这可以很好地处理边缘(例如陆地/海洋)的 NA 值,但在这种情况下可能不是。
resample
给
resample(r, r)[25]
# 8
extract(r, xyFromCell(r, 25)+0.0001, method='bilinear')
#[1] 4.998997
mean(r[adjacent(r, 25, pairs=FALSE)])
[1] 6
# compute weights matrix
a <- sort(adjacent(r, 25, 8, pairs=F, include=TRUE))
axy <- xyFromCell(r, a)
d <- pointDistance(axy, xyFromCell(r, 25), lonlat=F)
w <- matrix(d, 3, 3)
w[2,2] <- 0
w <- w / sum(w)
# A simpler approach could be:
# w <- matrix(c(0,.25,0,.25,0,.25,0,.25,0), 3, 3)
foc <- focal(r, w, na.rm=TRUE, NAonly=TRUE)
foc[25]
x <- as.integer(r/r)
sum_weights <- focal(x, w, na.rm=TRUE, NAonly=TRUE)
fw <- foc/sum_weights
done <- cover(r, fw)
done[25]
关于R:双线性插值以填补 R 中的空白,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50892505/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!