Worldclimデータベースはランダムな標本

Question

のために働いていない私は、私はより高い値と画素からのランダムサンプルを用いたデータセットを作成したい1つのエリアの森林被覆0から3までの値を持つ

class  : RasterLayer 
dimensions : 5436, 2633, 14312988 (nrow, ncol, ncell) 
resolution : 100, 100 (x, y) 
extent  : -109346.5, 153953.5, -290837.1, 252762.9 (xmin, xmax, ymin, ymax) 
coord. ref. : +proj=tmerc +lat_0=39.66825833333333 +lon_0=-8.133108333333334 +k=1 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=GRS80 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +units=m +no_defs 
data source : c://Total_Forest_cove 
names  : Total_Forest_cove 

とラスタを持っています私はenviromental変数を引き出ししようとすると、そのためには0

よりも、私は

library(dismo) 
Forestcover[Forestcover < 1] <- NA 
randompoints <- sampleRandom(Forestcover, size = 10, sp=TRUE, na.rm=TRUE) 
plot(Forestcover, axes=FALSE, legend=FALSE) 
randompoints <- coordinates(randompoints) 

を行うworldclim

を形成

randpoints_wc <- extract(worldclim, randompoints) 
randpoints_wc <- cbind(randompoints, randpoints_wc) 

My dataset is always empty

ないここに適用することができ、ランダムに抽出するための他の方法があるかどうか確認してください。あなたの森林被覆データセットはメルカトルが基準システム

coord. ref. : +proj=tmerc 

座標持っ

よろしく

Answer 1

あなたのWorldClimデータは表示されませんが、おそらくそれはそれは、そう

coord. ref. : +proj=longlat 

を持っていますあなたが空の結果セットを得るという驚き（そして良いこと）はありません。 rgadl::spTransformを使用すると、座標をラスタに一致させることができます。例えば

：

fc <- reclassify(ForestCover, cbind(1, Inf, NA))  
randompoints <- sampleRandom(fc, size = 10, sp=TRUE, na.rm=TRUE) 

library(rgdal) 
rp <- spTransform(randompoints, CRS("+proj=longlat +datum=WGS84")) 


rp_wc <- extract(worldclim, rp) 
rp_wc <- cbind(coordinates(randompoints), coordinates(rp), rp_wc)