r - 通过具有任意函数的非整数因子聚合栅格

Question

我想以 1.5 的因子聚合人口栅格，对单元格的值求和。

虽然 aggregate()允许我在聚合时对值求和，其 factor参数只接受整数值。 projectRaster()和 resample()允许我精确调整分辨率，但(据我所知)我仅限于预先打包的双线性插值和最近邻计算方法。

有没有办法通过非整数因子聚合栅格并指定聚合时要使用的函数？

library(raster)
set.seed(10)

proj <- "+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs"
r <- raster(resolution = 1, nrow = 100, crs = proj)
r[] <- round(rnorm(ncell(r), 100, 10))

# Doesn't accept non-integer factors
aggregate(r, fact = 1.5, fun = sum)

template <- raster(extent(r), crs = crs(r), resolution = 1.5)

# Correct resolution, but incorrect / impossible values for population
projectRaster(r, to = template, method = "ngb")
projectRaster(r, to = template, method = "bilinear")

可能的解决方法

到目前为止，我能想出的唯一方法是将模板强制转换为 SpatialPoints目的;从原始的、更高分辨率的栅格中提取值；和 rasterize()结果:

pts <- as(template, "SpatialPoints")
vals <- extract(r, pts)
pts2 <- SpatialPointsDataFrame(pts, data.frame(vals))

rasterize(pts2, template, field = "vals", fun = sum)

但是，如果点是在栅格单元的质心处创建的，我不确定在以原始栅格的 1.5 倍分辨率提取时如何处理它们。我的首选方法是创建一个 SpatialPolygonsDataFrame并使用 fun = mean 进行光栅化，但是(根据我的经验)使用多边形提取栅格值非常低效。

Answer 1

这里有一个解决方法:

#first resample to higher resolution
template    <- raster(extent(r), crs = crs(r), resolution = .5)  
detailedRas <- projectRaster(r, to = template, method = "ngb")

#then use an integer as a factor (in this case 3)
aggRas      <- aggregate(detailedRas, fact=3, fun=sum)

但是请注意，在这种情况下 sum 不会返回居住在某个聚合区域的人的总和。

即:假设我们有四个单元格，这些值的分辨率为 1 m:

10  15  
12  18  

使用 NN 重采样到 0.5 后:

10  10  15  15  
10  10  15  15  
12  12  18  18  
12  12  18  18  

然后按总和聚合到 1.5m，我们得到第一个像素:

10+10+15+10+10+15+12+12+18 = 112

虽然实际上它应该是这样的:
10 + 15/2 + 12/2 + 18/4 = 28(如果我们假设每个像素的人口分布相等。)

我建议使用 focal带有自定义/用户定义函数的栅格函数，用于根据需要汇总人口值。

或者您将重新采样的栅格除以 4，然后求和:

2.5  2.5  3.75  3.75  
2.5  2.5  3.75  3.75   
3    3    4.5   4.5  
3    3    4.5   4.5  

2.5 + 2.5 + 3.75 + 2.5 + 2.5 + 3.75 + 3 + 3 + 4.5 = 28