r-raster

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大きなラスタデータセットに対してkmeanクラスタ分析を実行するために、brick関数を使用してRasterBrickオブジェクトをbig.matrixオブジェクトに変換しようとしていますが、.grdファイルをRすべての情報が失われます。 library(raster) library(bigmemory) library(biganalytics) #initialize raster

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アニメーション（）をRラスターでレベルプロットの系列で使用する

私は25年毎のランドカバーラスターの時系列を持っています。これはカテゴリデータなので、私はlevelplot(inputRaster)（rasterVisライブラリの一部）を使って1つのラスタをプロットします。しかし、私はを順番にをプロットしたいと思います。ラスターライブラリーのanimateの機能と同じです。私は rasStack <- stack(listOfRasters) animate(

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R ++に相当するC++

性能面でのメリットを得るには、RからC++への移植が必要です。 Rスクリプトは、R Rasterパッケージを強力に使用します。このパッケージに相当するのはfpr C++ですか？私はGDALを見ましたが、これは正しいとは思われません。

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式を実装する方法2つのラスターグリッドセルを実装する方法（各グリッドセルにuとvの風力コンポーネントを使用して平均風を計算する）

風速のuとv成分を持つ2つのラスタスタックファイルurとvrがあります。各グリッドセルの平均風速と風向はどのように計算できますか？は、私が使用して、以下の式 windir<-calc(atan2(vwind, uwind) * 360/2/pi) + 180 と平均風を利用して風の方向を算出することができる知っている winav<- ((mean.u^2 + mean.v^2)^0.5)

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座標からラスタを作成し、私は、次の情報が格納されているdata.frame有する

値： X1 - 時間（godzina） - X2データ上記のデータについては、Punkt（1,1）、Punkt（1,2）という列があり、2番目の行に重心値（例：19.65,49.5）と降雨量があります。 Data <- structure(list(X1 = c("data", "20140509", "20140509", "20140509", "20140509", "20140509"

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R：ラスタポリゴンのノード数

Rのラスタパッケージには、関数rasterToPolygons()が含まれています。ポリゴンあたりのノード数を4,8または16に設定することができます。これらの3つの値にはどのような制限がありますか？その間に任意の数字を選択できないのはなぜですか？

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projectRaster：太平洋のマーマップを持つ太平洋 - ワールドマップの地形データ（ "NOAA.nc"）のラスタ投影

太平洋地域の場合、marmapビネットからの最後の例を再現したいと思います：太平洋地域の場合は「marmap-DataAnalysis」です。例に示す。ここでLON = 50を中心とする世界の正投影が例である： library(marmap) library(raster) # Get data for the whole world. Careful: ca. 21 Mo! world <

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レベルプロットの余白にスケールラベルを追加する

valuesを表示するラベルをlatitudinal zonal averagesからlevelplot'sグレーのmarginに追加したいと思います。次の例のminとmaxの値はそれぞれ286と751です。この情報を持つadding an axisの提案はmarginにありますか？ library(raster) library(rasterVis) r <- raster(system.f

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グリッドセル内のラスタからランダムポイントを抽出する

各グリッドセル内のラスタのランダム座標から非NA値を抽出したいと考えています。ラスタ library(raster) r <- raster(ncol = 10, nrow = 10, xmx = -80, xmn = -150, ymn = 20, ymx = 60) values(r) <- runif(ncell(r)) grid <- raster(extent(r)) res

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Rをラスタにプロットするときにボックスが広すぎるのはなぜですか？

私は次のようにコードを使用して、ラスタをプロットしたい： library(raster) tmp <- scan(what='') 'D:\temp\m2001EOS.tif' ra<-raster(tmp) plot(ra) ra帰属次のように： class : RasterLayer dimensions : 1941, 1832, 3555912 (nrow, ncol,