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我有一组光栅文件(在本例中是从 http://www.paleoclim.org/ 下载的),我正在使用 stars 包将它们读入 R。
library("tidyverse")
library("fs")
library("stars")
data_path <- "./paleoclim"
(data_files <- list.files(data_path, pattern = "*.tif"))
#> [1] "BA_v1_2_5m_bio_1_badia.tif"
#> [2] "BA_v1_2_5m_bio_10_badia.tif"
#> [3] "BA_v1_2_5m_bio_11_badia.tif"
#> [...]
#> [39] "EH_v1_2_5m_bio_1_badia.tif"
#> [40] "EH_v1_2_5m_bio_10_badia.tif"
#> [41] "EH_v1_2_5m_bio_11_badia.tif"
#> [...]
#> [58] "HS1_v1_2_5m_bio_1_badia.tif"
#> [59] "HS1_v1_2_5m_bio_10_badia.tif"
#> [60] "HS1_v1_2_5m_bio_11_badia.tif"
#> [...]
(paleoclim <- read_stars(path(data_path, data_files)))
#> stars object with 2 dimensions and 133 attributes
#> attribute(s):
#> BA_v1_2_5m_bio_1_badia.tif BA_v1_2_5m_bio_10_badia.tif
#> Min. :101.0 Min. :213.0
#> 1st Qu.:166.0 1st Qu.:278.0
#> Median :173.0 Median :298.0
#> Mean :171.8 Mean :290.3
#> 3rd Qu.:180.0 3rd Qu.:304.0
#> Max. :200.0 Max. :325.0
#> [...]
#> dimension(s):
#> from to offset delta refsys point values
#> x 1 72 36 0.0416667 WGS 84 FALSE NULL [x]
#> y 1 48 33 -0.0416667 WGS 84 FALSE NULL [y]
创建于 2020-12-07 由
reprex package (v0.3.0)
st_redimension()
创建新的维度和级别:
periods <- str_extract(names(paleoclim), "[^_]+")
biovars <- str_extract(names(paleoclim), "bio_[0-9]+")
paleoclim %>%
merge() %>%
st_redimension(
new_dims = st_dimensions(x = 1:72, y = 1:48,
period = unique(periods),
biovar = unique(biovars))
)
#> stars object with 4 dimensions and 1 attribute
#> attribute(s):
#> X
#> Min. : -91.0
#> 1st Qu.: 26.0
#> Median : 78.0
#> Mean : 588.2
#> 3rd Qu.: 256.0
#> Max. :11275.0
#> dimension(s):
#> from to offset delta refsys point values
#> x 1 72 1 1 NA FALSE NULL [x]
#> y 1 48 1 1 NA FALSE NULL [y]
#> period 1 7 NA NA NA FALSE BA,...,YDS
#> biovar 1 19 NA NA NA FALSE bio_1,...,bio_9
但这实际上并没有将属性(文件名)的值映射到新维度的级别。此外,关于原始
x
的大部分信息(例如 CRS)和
y
尺寸丢失了,因为我必须手动重新创建它们。
最佳答案
没有看到将所有文件读入三维后将一维一分为二的简单方法stars
目的。您可以使用的另一种方法是:
variable
第三维,单独存储 stars
list
中的对象, stars
对象,其中 stars
对象进入 period
第四维。 library(stars)
# Directories with GeoTIFF files
paths = c(
"/home/michael/Downloads/BA_v1_10m",
"/home/michael/Downloads/HS1_v1_10m"
)
# Read the files and set 3rd dimension
r = list()
for(i in paths) {
files = list.files(path = i, pattern = "\\.tif$", full.names = TRUE)
r[[i]] = read_stars(files)
names(r[[i]]) = basename(files)
r[[i]] = st_redimension(r[[i]])
}
# Combine the list
r = do.call(c, r)
# Attributes to 4th dimension
names(r) = basename(paths)
r = st_redimension(r)
# Clean dimension names
r = st_set_dimensions(r, names = c("x", "y", "variable", "period"))
r
和结果的打印输出:
## stars object with 4 dimensions and 1 attribute
## attribute(s), summary of first 1e+05 cells:
## BA_v1_10m.HS1_v1_10m
## Min. :-344.0
## 1st Qu.:-290.0
## Median :-274.0
## Mean :-264.8
## 3rd Qu.:-252.0
## Max. :-128.0
## NA's :94073
## dimension(s):
## from to offset delta refsys point values x/y
## x 1 2160 -180 0.166667 WGS 84 FALSE NULL [x]
## y 1 1072 88.6667 -0.166667 WGS 84 FALSE NULL [y]
## variable 1 19 NA NA NA NA bio_1.tif,...,bio_9.tif
## period 1 2 NA NA NA NA BA_v1_10m , HS1_v1_10m
结果是
stars
四个维度的对象,包括
x
,
y
,
variable
, 和
period
.
period
中两个级别中的每一个的图尺寸:
plot(r[,,,,1,drop=TRUE])
plot(r[,,,,2,drop=TRUE])
关于r - 星星包 : how to define additional dimensions based on an attribute (filename)?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/65183306/
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