タグ付けされた質問 「r」

rasterパッケージが使用するメモリRを5GBのRAM に制限する最も簡単な方法は何ですか？ 理想的には、このサイズを超えるラスターをハードドライブに書き込み、一時ファイルから分析する必要があります。 Windows 7（64ビット）とRバージョン3.0.3を使用しています。 これは、16 GBのRAMを搭載したマシンで使用していたコードですが、大きなラスターを処理しているため、次第に最大になっていきます。 require(raster) memory.limit(size = 5000) rasterOptions(format="GTiff",overwrite=TRUE,datatype="INT1S", tmpdir="C:/Research/BIN",tmptime=1.1,progress="text",chunksize=1000, maxmemory=1000) rasterTmpFile("delete_me_") r <- raster("myraster.tif") r[r==0] <- NA スクリプトのこの段階で、RAMの使用量が増加してすべての16GBが使用され、動作が停止して関数がキャンセルされます。 ここで何を変更する必要がありますか？

10 raster  r  memory 

Rで複数のラスタを単一の大きなラスタにモザイク化しようとしています。https：//stackoverflow.com/questions/15287807/how-can-i-create-raster-mosaic-using-list-of-rastersに投稿されているスクリプトを使用しています。 しかし、警告メッセージとエラーメッセージが表示されます。 rasters1 <- list.files("F:\\MOD15A2_LAI_1km\\MOD15A2_LAI_2009", pattern = "mod15a2.a2009001.*.005.*.img$", full.names = TRUE, recursive = TRUE) mos1 <-mosaic(rasters1, fun=mean) 以下のようにエラーを報告していました Error in (function (classes, fdef, mtable) : unable to find an inherited method for function ‘extent’ for signature ‘"character"’ 次に、別のバージョンを試しました。 rasters1.mosaicargs <- rasters1 rasters1.mosaicargs$fun <- mean しかし、ここに以下のようないくつかの警告メッセージ Warning message: In rasters1.mosaicargs$fun <- …

10 raster  r  mosaic 

数値変数の上にコロプレスマップで名目上の変数（2つのカテゴリ-天水と灌漑）をオーバーレイしようとしています。 2つのカテゴリ間のパターンの違いを強調するために、1つのカテゴリを別の色（「赤」の灌漑領域）で概説し、色のないものは天水領域です。 ただし、マップは雑然としており、アウトラインは数値変数の暗い色調と混ざっています。 基になる変数の全体的な分布を隠すと感じるので、2つの異なる色の網掛けスキームを使用して2つのカテゴリを表すことを避けようとしています。 Rでggplots2パッケージを使用してこの二変量分類を表すより良い方法はありますか（現在、添付のマップを作成するために使用しています）？ これらのマップは最終的に紙に印刷されます。

10 r  cartography  ggplot2  choropleth 

ESRI ASCIIグリッドラスター形式のデジタル地形モデルファイルを実験しています。このタイプのデータに関する経験はゼロですが、以下のコードのように、Rにロードするのは非常に簡単であることがわかりました。パッケージのplot3D関数はrasterVisデフォルトで見栄えの良いプロットになりますが、モデルはかなり反映されています。それは風景であるはずなので、この光沢のある表面は本当に適切ではありません。 私はもっ​​と自然なもの（そのような単語が一連の図の3Dレンダリングについて使用できる場合）、マット、トポロジープロットを探しています。 これを回避する方法はあると思いますが、rasterいくつかのポインタを使用したり探したりした経験はありません。 プロットの反射率を低減または削除するにはどうすればよいですか？ library(raster) library(rgdal) library(rasterVis) foo <- raster(readGDAL("my.dtm.asc")) plot3D(foo)

10 raster  r  dem  visualisation  color 

タイムスタンプが関連付けられた、動物の毎日の緯度の場所を表すいくつかのポイントデータがあります。 STATIONARY = TRUEであるすべてのポイントを特定したいと思います。ポイントの周囲の100kmのバッファーが時間的に隣接する追加の（たとえば）5つの ポイントと重なる場合、そのポイントは静止していると見なされます。したがって、10日目が私の興味のあるポイントである場合、時間的に隣接する5日がこのポイントから100 kmのバッファー内にあるかどうかを確認したいと思います。5、6、7、8、9日の場合。または11、12、13、14、15日。または8、9、11、12、13日などがバッファー内にあり、その後STATIONARY = TRUE。ただし、5、7、9、11および13日がバッファー内にあり、その間の隔日（偶数）ではない場合、STATIONARY = FALSE 何らかの移動ウィンドウバッファーが解決策を提供すると思いますが、これを実装する方法がわかりません。 私はArcGISとRの両方でこの問題を回避しようと努めてきましたが、今のところ脳波はありません。これは私がソリューションに持っている最も近いものですが、それは完全には適合しません、私は思いません：指定されたバッファー内の連続したポイントの識別 これは、データ構造を近似するいくつかのダミーデータです（実際には、1日2回（正午と真夜中）の場所があり、いくつかの場所が欠落していますが、後で心配します）。 x<-seq(0,15,length.out=20) y<-seq(10,-10,length.out=20) t<-seq(as.POSIXct('2013-07-01'), length.out = 20, by = "days") data<-data.frame(cbind(x,y,t=as.data.frame.POSIXct(t))) x y t 1 0.0000000 10.0000000 2013-07-01 2 0.7894737 8.9473684 2013-07-02 3 1.5789474 7.8947368 2013-07-03 4 2.3684211 6.8421053 2013-07-04 5 3.1578947 5.7894737 2013-07-05 6 3.9473684 4.7368421 2013-07-06 …

10 arcgis-desktop  r  point  buffer  proximity 

特定の場所（ポイント-lat、lng）と方向（角度の間隔）から+確実に特定の深さ（たとえば100メートル）で見ることができる建物のセットを取得したいと思います。理想的には、出力として次のようなものを望みます。角度1から角度2まではユーザーが建物1を見ることができ、角度2から角度3までは建物2を見ることができます。 データ=シェープファイルで都市の建物を表すポリゴン。 入力：人の視覚的知覚を表す場所と方向（角度範囲）。 出力： バージョン1-{BuildingID}のリスト バージョン2（より良い）-{BuildingID、各建物の可視セグメントのセット（建物の正面）} バージョン3（理想的な出力）-{buildingID、角度範囲のリスト}。（例：角度1から角度2まで、ユーザーは建物1を見ることができ、角度2から角度3までは建物2を見ることができます。） 使用できるツールボックス：PostGis、QGis、ruby、R 出力v1のソリューションの開始： -与えられたポイントと方向（角度の内部）と特定の半径/深さ（たとえば100メートル）のユーザーの簡略化された視覚範囲を表す三角形の作成 -建物との交差（たとえばST_INTERSECTION ）の計算）と視覚的範囲。しかし、建物は別の建物を隠すことができるので、視覚範囲と建物の間の純粋な交差は目に見える建物を追加しないかもしれません。この問題に取り組む必要があります。 更新：可能性のあるソリューション2- 与えられたポイントと方向（角度の内部）と特定の半径/深さ（例：100メートル）でユーザーの簡略化された視覚範囲を表す三角形を作成-異なる角度でn本の光線（LINE）を作成スコープを埋めます。 -すべての建物（POLYGONS）をSEGMENTS / LINESに変換します -各レイが最も近いSEGMENTと関連するbuildingIDを見つけます。（ST_DISTANCE、ST_DWithin） この段階では、光線と関連する建物IDのリストが必要です。 -次に、このリスト{角度の範囲、関連する建物ID}を集計できます。 より効率的な方法についてのアイデアはありますか？

10 qgis  postgis  r  viewshed 

ArcGISには2つのポイントデータセットがあり、どちらもWGS84の緯度/経度座標で与えられ、ポイントは全世界に広がっています。データセットAでデータセットBの各ポイントに最も近いポイントを見つけて、それらの間の距離をキロメートルで取得したいと考えています。 これは近接ツールの完璧な使用方法のように見えますが、入力ポイントの座標系、つまり小数度で結果が得られます。データを再投影できることはわかっていますが、この質問から、世界中で正確な距離を示す投影を見つけるのは（不可能ではないにしても）難しいと考えています。 その質問への回答は、Haversine式を使用して、緯度と経度の座標を直接使用して距離を計算することをお勧めします。これを行い、ArcGISを使用してkm単位で結果を取得する方法はありますか？そうでない場合、これに取り組む最善の方法は何ですか？

10 arcgis-desktop  coordinate-system  r  distance  units 

各点で不確実性の範囲が異なる方位角データを示す図を作成しようとしています。1991年の論文からのこのオールドスクールフィギュアは、私が目指している「ボウタイプロット」のアイデアを捉えています。 同様の図を作成する方法について何か提案はありますか？私はGISの初心者ですが、大学を通じてArcGISにアクセスできます。私のArcの経験は地質図の作成に限定されているので、あまりエキゾチックなことをする必要はありませんでした。 ArcとQGISのシンボルオプションをいろいろ調べてみましたが、その仕事をすると思われる設定は見ていません。これは、蝶ネクタイの形をしたシンボルを方位角で回転するだけの問題ではないことに注意してください。各「ボウタイ」の角度範囲は異なる必要があります。 私のPythonスキルは「強い中級」、Rのスキルは「中級」と評価しているので、必要に応じてmatplotlib、mpl_toolkits.basemapまたは類似のライブラリと一緒に何かをハッキングするのを嫌いません。しかし、聞いたことのないGISランドからのより簡単な解決策がある場合に備えて、その道を進む前にここでアドバイスを求めたいと思いました。

10 python  algorithm  r  visualisation  spherical-geometry 

{sp}パッケージの 'rasterize'関数を使用して、世界の水深ラスターレイヤーから関心領域の水深値を抽出しようとしています。 *編集：私が探しているもののように見える「抽出」機能を見つけました。 これは私がこれまでに行ったことです： > class(subarea0) #This is my area of interest (Eastern Canadian Arctic Sea) [1] "SpatialPolygons" attr(,"package") [1] "sp" > extent(subarea0) class : Extent xmin : -82.21997 xmax : -57.21667 ymin : 60.2 ymax : 78.16666 library(marelac) data("Bathymetry")#World bathymetric data in library (marelac) names(Bathymetry);class(Bathymetry);str(Bathymetry) [1] "x" "y" "z" …

10 raster  r  overlay 

Rでラスターデータを操作したいのですが、ArcMapからラスターデータセットをエクスポートできません。「データのエクスポート」/ GRIDを使用して、*。aux拡張子の付いたファイルを取得します。必要なのは* .grdです。 誰かが私を手伝ってくれる？

10 arcmap  raster  r 

Rの「ラスター」パッケージを使用して、Windowsで.DEM形式のラスターファイルを読み取ろうとしています。 Windows 7のRにデータをロードするときにNA値に関する問題が発生しますが、OSX Lionを搭載したMacでは問題がありません。Windowsでは、NA値が正しく読み取られないようです。問題は、なぜこれが起こるのかということです。 使用されたラスターファイルは、次のRコードを使用してUSGSからダウンロードされました。 download.file('http://edcftp.cr.usgs.gov/pub/data/gtopo30/global/e020n90.tar.gz', 'e020n90.tar.gz') untar('e020n90.tar.gz') 次に、「ラスター」パッケージを使用してラスターをRに読み込みます。OSX LionおよびR64バージョン2.13.1では、NA値が認識されます。 > onMac <- raster('E020N90.DEM') > onMac class : RasterLayer dimensions : 6000, 4800, 28800000 (nrow, ncol, ncell) resolution : 0.008333333, 0.008333333 (x, y) extent : 20, 60, 40, 90 (xmin, xmax, ymin, ymax) coord. ref. : +proj=longlat +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +no_defs …

10 raster  r  windows  osx 

私は、Google Maps APIを使用しているWeb開発者と協力して、実行する必要のある前処理手順（RおよびGRASSなど）と、Google Maps API内で実行できることを決定しようとしています。これは私に次の質問を導きます： Google Maps APIでラスターをベクターデータに変換する方法はありますか？ APIに関連する統計ツールはありますか？

10 google  r 

ArcGIS 10.2を使用して、事前定義されたエリア（例：400平方km）に基づいてポイントのバッファーを作成しようとしています。さらに、いくつかのポイントのバッファーは海岸線に近く、バッファーを海岸線でクリップする必要がありますが、内陸と同じ面積（400平方km）です。 これがモデルビルダーまたはArcpyでどのように実行できるかを誰かが知っていますか？ 私はArcpyとRのスキルは限られていますが、この問題の解決策を得るためにいくつかのスクリプトに取り組みたいと思います。 私が達成しようとしていることをグラフィック表示した下の画像をご覧ください

10 arcpy  arcgis-10.2  r  buffer 

私は商業用土地利用を表す36kポイントの大規模なデータセットを持ち、それぞれに正方形の映像を含むフィールドがあります。このデータセットでカーネル密度分析を実行し、大都市圏全体の商業用平方フィートの密度を示すラスターを生成しました。このラスターを極大に対応する領域に分割する必要があります。これを「中心」と呼びます。センターの場所は既に決定しているので、次の2つのいずれかを行う必要があります。 「medoidの周りの分割」などのポイントクラスタリングツールを使用して、特定した中心の周りのクラスターにポイントをグループ化します。この方法の問題は、計算量が多いことです。また、非類似度マトリックスを使用してポイントをサイズで重み付けしようとすると、さらに負荷が高くなります。 カーネル密度ラスター（おおよそテレインラスターに似ています）を各中心の周りの個々の「丘」に分割します。しかし、これを行うためのツールは思いつきません。 この問題はしばらくの間私を悩ませてきました。私はRでクラスタリング手法を実行できるようになることを望んでいましたが、時間がかかり、時間が不足しています。密度ラスターを強度の近傍に分割する、または大規模なデータセットをすばやくクラスター化する簡単な方法を知っている人はいますか？

10 spatial-analyst  spatial-statistics  r  clustering 

データテーブルで使用する値に応じて、クリギングを実行したい場合にのみ機能します。krige関数の結果として、私はのために取得var1.pred: NA NA NA ...し、var1.var: NA NA NA ...（私は私のDataTableの「間違った」値を使用する場合のみです。） 例えば： それが動作します常に（今のところ）私は10個の値を使用する場合 50個の値を使用すると機能しますが、特定の値でのみ機能します 50個の値と「間違った」値を使用すると機能しません 25個の値と前述の「間違った」値を使用すると機能します なぜ機能しているのか、機能していないのかわかりません。奇妙なことはZwiesel;49.02999878;13.22999954;2.2、データテーブルに追加するときに、20未満の値を使用すると機能するが、50を超える値を使用すると機能しないということです... 私の間違いはどこですか？ myWeatherTable.csv： Place;Latitude;Longitude;Temperature Aachen;50.77999878;6.09999990;3 Abbikenhausen;53.52999878;8.00000000;7.9 Adelbach;49.04000092;9.76000023;3.1 Adendorf;51.61999893;11.69999981;1.9 Alberzell;48.45999908;11.34000015;4.6 ... ... クリギング補間を実行するための私のコード WeatherData <- read.csv(file="myWeatherTable", header = TRUE, sep ";") coordinates(WeatherData) = ~Longitude + Latitude vario <- variogram(log(Temperature) ~1, WeatherData) vario.fit <- fit.variogram(vario, vgm("Sph")) min_lon <- …

10 r  interpolation  kriging  gstat