Відповіді:
Ось приклад.
library(raster)
# example data
x <- raster(system.file("external/test.grd", package="raster"))
Щоб отримати прямокутний розмір
e <- extent(x)
# coerce to a SpatialPolygons object
p <- as(e, 'SpatialPolygons')
Щоб отримати багатокутник, який оточує клітини, що не є NA
# make all values the same. Either do
r <- x > -Inf
# or alternatively
# r <- reclassify(x, cbind(-Inf, Inf, 1))
# convert to polygons (you need to have package 'rgeos' installed for this to work)
pp <- rasterToPolygons(r, dissolve=TRUE)
# look at the results
plot(x)
plot(p, lwd=5, border='red', add=TRUE)
plot(pp, lwd=3, border='blue', add=TRUE)
r > -Inf
є основним R
. Зробіть, c(1,NA,3,NA) > -Inf
щоб побачити, як це працює. Я додав альтернативу ( reclassify
). Ваша альтернатива працює, але вона не є хорошою для великих об'єктів.
rasterToPolygons()
частину, і після цього я оціню вашу відповідь. Дякуємо за -Inf
шматочок, який буде дуже корисним!
aggregate
оскільки різниці ви б не побачили.
aggregate()
on r він не обробляється (комп'ютер, оснащений 16 Гб оперативної пам’яті). Проблема полягає в тому, що мені потрібно зберігати кордону максимально рідним, оскільки DEM потрібно витягти з результуючого багатокутника. Якщо я ще більше зніму свій растр, я втрачу цю межу. Будь-яка робота навколо?
r <- r > -Inf
частину. Що це саме робить? І чим він відрізняєтьсяvalues(r)[!is.na(values(r))] <- 1
(який встановлює всі локації, які не є r в 1).