巨大なラスタスタックを使用して計算をスピードアップするにはどうすればよいですか？

Question

私は4つの非常に巨大なRasterStacksを持っていて、簡単な計算をしたいと思っています。これらの計算をどのように高速化できますか？私はthis approach using overlay()を見つけましたが、計算にはまだまだ時間がかかります。

マイRasterStacks（S1、S2、S3、S4）は、すべての次元があります26, 76, 1976, 3805 (nrow, ncol, ncell, nlayers)をし、私の現在のコードは次のようになります。

out <- overlay(s1,s2,s3,s4, fun = function(rs1,rs2,rs3,rs4) {return((rs1+rs2-rs3-rs4)*1e3)}) 

任意のアイデア？

EDIT：RasterStackを生成するために（例えば、S1）あなたは次の関数を呼び出すことができます：あなたの特定の問題では

create_stack <- function(num.col,num.row,num.lay){ 
    r <- raster(matrix(runif(num.row*num.col,0,10), ncol=num.col, nrow=num.row), 
     xmn=0, xmx=num.col, ymn=0, ymx=num.row) 
    ll <- replicate(num.lay , r) 
    return(stack(ll)) 
} 

library(raster) 
s1 <- create_stack(76,26,3805) 

Answer 1

を

out <- (s1 + s2 - s3 - s4) * 1e3 

は、あなたの関数を適用する最速の方法であると思われます。

しかし、他の問題については、clusterR()の機能を調べる必要があります。並列化された関数を適用することができます。

「例えば、それは、カルクで動作し、それはまた、限り、あなたは最初の引数として単一RasterStackまたはRasterBrickを提供してオーバーレイ で動作します。」あなたの機能で

私は、この実施例の作成：一般的に1つの先端のよう

create_stack <- function(num.col,num.row,num.lay){ 
    r <- raster(matrix(runif(num.row*num.col,0,10), ncol=num.col, nrow=num.row), 
       xmn=0, xmx=num.col, ymn=0, ymx=num.row) 
    ll <- replicate(num.lay , r) 
    return(stack(ll)) 
} 


library(raster) 
s1 <- create_stack(76,26,3805) 
s2 <- create_stack(76,26,3805) 
s3 <- create_stack(76,26,3805) 
s4 <- create_stack(76,26,3805) 


beginCluster() 
out <- clusterR(s1, fun = function(x,s2,s3,s4) {return((x + s2 - s3 - s4)*1e3)}, 
       args = list(s2 = s2, s3 = s3, s4 = s4), progress = "text") 
endCluster() 

を、私はセグメントの先頭にrasterパッケージから

beginCluster() 

を呼び出すことを経験しましたrasterの多くの関数が並列計算のために既に実装されているので、多くのラスタ計算では未知の利点が得られます。

Answer 2

chuncksizeを大きくすると、大きなラスタを扱うときに役立ちます。また、すべての一時ファイルを簡単に管理できるディレクトリに置くことをお勧めします。

library(raster) 
rasterOptions(tmpdir="C:\\",tmptime = 24,progress="text",timer=TRUE,overwrite = T,chunksize=2e+08,maxmemory=1e+8)