r - 计算 R 中二进制光栅图像中的对象

Question

我有一个光栅:

r <- raster(ncol=10, nrow=10)
set.seed(0)
values(r) <- runif(ncell(r))

我从栅格中选择前 10% 并更改为二进制:

r_10<-r[[1]]>=quantile(r,.90)

从这个栅格子集 r_10 中，所有绿色像素都具有相同的值 1。我想更改这些值，方法是将像素或像素组识别为对象，并用新对象标记每个新对象ID。新栅格应具有类似于此示例图像的值:

一些对象可以有多个像素，它们都应该有相同的对象 ID(比如数字 8)。

我如何在 R 中对此进行编码？我想使用某种边缘检测或 Sobel 过滤器，但无法弄清楚。

这是一个类似的post ，不一样，但它在 python 中，我需要在 R 中实现它。

欢迎任何替代解决方案。

Answer 1

我确信有多种方法可以回答这个问题(计算机视觉和 GIS)。这是手头问题的 GIS 解决方案(找到 here):

# Create raster data
r <- raster(ncol=10, nrow=10)
set.seed(0)
values(r) <- runif(ncell(r))

# Select top 10% of highest values and convert to binary
r_10<-r[[1]]>=quantile(r,.90)
r_10[r_10==0]<-NA

# Vectorize
Vector_r_10<-rasterToPolygons(r_10)
plot(Vector_r_10)

# Add new Obj_ID class
Vector_r_10$Obj_ID<-1:nrow(Vector_r_10)

# Identify neighboring pixels
nb<-poly2nb(Vector_r_10)

# Create regions
create_regions <- function(data) {
  group <- rep(NA, length(data))
  group_val <- 0
  while(NA %in% group) {
    index <- min(which(is.na(group)))
    nb <- unlist(data[index])
    nb_value <- group[nb]
    is_na <- is.na(nb_value)
    if(sum(!is_na) != 0){
      prev_group <- nb_value[!is_na][1]
      group[index] <- prev_group
      group[nb[is_na]] <- prev_group
    } else {
      group_val <- group_val + 1
      group[index] <- group_val
      group[nb] <- group_val
    }
  }
  group
}
region<-create_regions(nb)

# Union on new regions
pol_rgn<-spCbind(Vector_r_10,region)
New_Vector_r_10<-unionSpatialPolygons(pol_rgn,region)
New_Vector_r_10<-as(New_Vector_r_10,"SpatialPolygonsDataFrame")
plot(New_Vector_r_10)

现在这是一个 shapefile，但就我的目的而言它很好。也可以随时将其转换回光栅。