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私は現在の状況下で、また将来の気候変動シナリオの下で、複数の種に対してMaxentを実行しました。私は、nicheOverlap関数とSchoenerのD統計量を使って、現在と将来の適切な生息地の間の変化を定量化しました。私の研究の微生物のかなりの数は、もっと遠い山地を動いているだけなので、将来の分布が現在の分布の中にあるので重複がたくさんあります。 QGISのアスキーファイルを見ると、将来的に面

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ラスタファイルサイズを制御する方法R

ラスタ（気候変動データ）をある投影から別の投影に再投影すると、ファイルサイズが大きくなります。あなたはこれを制御する方法を知っていますか？はここで異なるのトリックがあります。たとえば library(raster) ## reading and raster files to be reprojected### setwd ("E:/PhD BOKU/DATA/CLIMATE_EU/Nor

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R：異なる色を使用してラスターで特定の値をプロットする

ゼロに等しいラスターセルのみを白くするにはどうすればよいですか？ library(raster) r <- raster(ncol=5, nrow=5) val<- c(0,0,0.01,0.1,0.15,0.2,0.25,0.3,0.35,0.4,0.45,0.5,0.55,0.6,0.65,0.7,0.75,0.8, 0.85,0.9,0.95,1.0,1.2,1.3,1.63)

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勾配の閾値内にある道路網からの距離を遠ざける

道路、斜面、植生によって制限されていると仮定して、道路からどれだけ遠くまで走ることができるかを調べるプロジェクトを開始しました。私は問題に順番にアプローチしようとしましたが、解決できる以上の問題が発生していますので、この記事のすべてを追加します。私の最初の試みは、@クリストファー・ステファンへfind all the terrain that is <= 5 degrees. のおかげにしたので、

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data.frameをSpatialPixelsDataFrameに変換する方法R

データセットに緯度（y）と経度（y）を付けました。 x y pH EC RSC SAR 644602.7184 3295635.709 7.82 1.069 6.8 2.612316328 644219.281 3293883.389 7.45 2.27 6 2.40812669 644368.6088 3295296.452 7.41 1.17 7.2 1.240347346

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グローバルマップを正弦波からwgs84に変換してprojectRasterを使用し、データの一部が欠落しています

グローバルマップを正弦波からwgs84に変換しようとしています。私はラスタパッケージでprojectRasterを使用します。 > ras_sinu class : RasterLayer dimensions : 33600, 86400, 2903040000 (nrow, ncol, ncell) resolution : 463.3127, 463.3127 (x, y) ext

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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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関数はグローバルenvではオブジェクトとして動作しますが、パッケージでは動作しません

ラスターレイヤのサンプルバリエーションを作成する機能があります。この関数はRasterStackまたはRasterBrickを受け取り、1つのレイヤーにつき1つの変数を持つリストを返します。それは.GlobalEnvにロードされるとき、機能が正常に動作しますが、私は、パッケージからそれを使用するときに私が言うエラーが出る： Error in (function (classes, fdef, mt

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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