タグ付けされた質問 「r」

ggplot2を使用して空間データをプロットするのに問題があります。spplotを使用してプロットするとマップが正常に見えるため、要塞化段階でティアリングが発生すると想定しています。 コードは次のとおりです。 #install the packages library(rgdal) library(mapproj) library(raster) library(rgeos) library(ggplot2) library(plyr) if (!require(gpclib)) install.packages("gpclib", type="source") gpclibPermit() setwd("C:/Users/My Documents") #read in laa to regional mapping #must aggregate to higher level regions as data is provided at this higher level laa_region_mapping <- read.csv("laa_region.csv", header = TRUE) #read in LAA polygons laa_polygons <- …

10 r  ggplot2  rgeos 

衛星画像（5バンド）の時系列があり、Rのkmeansでそれらを分類したいと思います。私のスクリプトは正常に動作しています（画像をループして、画像をdata.frameに変換し、クラスター化して、元の画像に戻します。ラスター）： for (n in files) { image <- stack(n) image <- clip(image,subset) ###classify raster image.df <- as.data.frame(image) cluster.image <- kmeans(na.omit(image.df), 10, iter.max = 10, nstart = 25) ### kmeans, with 10 clusters #add back NAs using the NAs in band 1 (identic NA positions in all bands), see http://stackoverflow.com/questions/12006366/add-back-nas-after-removing-them/12006502#12006502 image.df.factor …

10 r  classification 

パッケージを使用して、Rを使用したインタラクティブマップに関する投稿を読みましたleaflet。 この記事では、著者は次のようなヒートマップを作成しました。 X=cbind(lng,lat) kde2d <- bkde2D(X, bandwidth=c(bw.ucv(X[,1]),bw.ucv(X[,2]))) x=kde2d$x1 y=kde2d$x2 z=kde2d$fhat CL=contourLines(x , y , z) m = leaflet() %>% addTiles() m %>% addPolygons(CL[[5]]$x,CL[[5]]$y,fillColor = "red", stroke = FALSE) 私はbkde2D関数に精通していないので、このコードをシェープファイルに一般化できるかどうか疑問に思っていますか？ 各ノードにヒートマップで表現したい特定の重みがある場合はどうなりますか？ leafletRのマップでヒートマップを作成する他の方法はありますか？

10 r  leaflet  heat-map 

私はRの新人です。空間情報を持つラスターデータのNAを0に置き換えるにはどうすればよいですか？

10 raster  r  missing-data  replace 

私はlevelplot素晴らしいrasterVisパッケージの関数を使用して、値がゼロを中心に発散するマップを作成しています。赤から青へのパレットを使用してラスターファイルをプロットしていますが、マップで灰色にゼロ値を割り当てようとしています。 具体的には、この図の色を再現したいと思います。 赤から青のスケールが使用されているが、ゼロの値は灰色で着色されていることに注意してください。 現在、私の地図は次のようになっています。 そして、これはそれを再現するためのコードです（https://www.dropbox.com/s/cypfdu1eaz2fuok/r.annual.tif?dl=0で入手可能なファイル）： # Load required packages library(rasterVis) # open file r.annual <- raster("Downloads/r.annual.tif") # Set color palette myTheme=rasterTheme(region=brewer.pal('RdBu', n=11)) # Plot levelplot(annual.mask, par.settings=myTheme, margin=F) 上記のマップのすべてのゼロ値に灰色を割り当てるにはどうすればよいですか？

9 raster  r  legend  visualisation  color-ramp 

閉まっている。この質問はトピックから外れています。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか？ 質問を更新して、地理情報システムスタック交換のトピックになるようにします。 8か月前に閉鎖。 1000の異なる緯度と経度のデータセットがあります。これらの各座標の平均年間気温と年間降水量を抽出したいと思います。これらのデータは、WorldClimから簡単に取得でき、DIVA-GISを使用して処理できます。 とにかくこれをRで行うことはありますか？ 最終的な出力を、各座標の年間気温と降水量を含むデータフレームにしたいと考えています。私はRのGISに慣れていないので、この出力に必要なライブラリと共に基本的なコードチャンクを探しています。

9 r  climate  extract 

非常に大きなESRIシェープファイル（> 8000ポリゴン、.shpファイルは> 32MB）があります。これをWindows 7のRに読み込みます。 私はrgdalとreadOGR（）に精通しています。ただし、このサイズのシェープファイルでは、シェープファイル全体をメモリに読み込むのは非常に時間がかかります。さらに、シェープファイルに含まれる8,000のいくつかのクラスター化されたポリゴン（<100）のみに関心があります。これを実行する必要があるプロセスは非常に反復的です。つまり、シェープファイルを何度もロードする必要があるため、現在は非常に低速です。 したがって、プロセスを加速するために、シェープファイルの一部のみを読み取ることができるかどうか疑問に思っています。このような大量のデータを読み込んで、そのほとんどを破棄するのは実際的ではないようです。

9 shapefile  r  rgdal 

Rでベクターをラスターに変換しています。ただし、プロセスが長すぎます。より速く実行するために、スクリプトをマルチスレッドまたはGPU処理に入れる可能性はありますか？ ラスタライズされたベクトルへの私のスクリプト。 r.raster = raster() extent(r.raster) = extent(setor) #definindo o extent do raster res(r.raster) = 10 #definindo o tamanho do pixel setor.r = rasterize(setor, r.raster, 'dens_imov') r.raster クラス：RasterLayer寸法：9636、11476、110582736（nrow、ncol、ncell）解像度：10、10（x、y）範囲：505755、620515、8555532、8651792（xmin、xmax、ymin、ymax）座標。ref。：+ proj = longlat + datum = WGS84 + ellps = WGS84 + towgs84 = 0,0,0 セッター クラス：SpatialPolygonsDataFrame機能：5419範囲：505755、620515.4、8555429、8651792（xmin、xmax、ymin、ymax）座標。ref。：+ proj = utm + zone …

9 raster  r  rasterization  rgdal  parallel 

ggmapを使用して、いくつかのロケーションポイントを含むマップに、シェープファイルの自治体の境界線（ポリゴン）を含めたいと思います。このスクリプトは、ポリゴンのプロット以外のすべてを実行します。 library(rgdal) library(ggmap) # Get shapefile with Drammen municipality borders tmpzip<-tempfile() tmpdir<-tempfile() dir.create(tmpdir) download.file("http://www.kartverket.no/Documents/Kart/N50-N5000%20Kartdata/33_N5000_shape.zip",tmpzip) unzip(tmpzip, exdir=tmpdir) kommune <- readOGR(dsn=tmpdir, layer="NO_AdminOmrader_pol") kommune<-kommune[kommune$NAVN=="Drammen",] kommune<-spTransform(kommune, CRS("+init=epsg:4326")) # Get location point data subscr<-data.frame(lon=c(10.1237,10.2161,10.2993),lat=c(59.7567,59.7527,59.6863), pop=c(58,12,150)) coordinates(subscr)<-~lon+lat proj4string(subscr)<-CRS("+init=epsg:4326") lon <- c(10.0937,10.3293) lat <- c(59.7916,59.6563) map <- get_map(location = c(lon[1], lat[2], lon[2], lat[1]), maptype = "roadmap", source …

9 shapefile  r  ggmap 

パッケージchoropleth()を使用してRで正しいマップを作成しようとしていGISToolsます。choro.legend()凡例を表示するために使用します。ただし、正しい凡例の配置を作成できません。またfmt、choro.legend()関数でのパラメーターの役割がわかりません。fmt凡例の色と説明の間隔を狭めることができるようです。 私が見つかりました。choro.legendヘルプページ状態はということfmtである「choroplethクラスの制限上記に記載された値のためのCスタイルのフォーマットを」。 だから、これは凡例アイテム自体の距離ではなく、私のクラス値で動作するはずですか？ またはこれの人間が理解できる意味は何ですか？ choro.legend()のアイテム間の距離を縮めるにはどうすればよいですか？ choropleth(my.shp, nc.lI[,1], shading = income.shade) choro.legend(-12919698, 5314317,income.shade,title='My title',cex=0.8, bty = "n", fmt = "%0.1f")

9 r  legend  choropleth 

バイナリラスタ内に10000ポイント（またはそれ以上）のポイントベクトルデータセットを作成します。この場合、ポイントはラスター値が1である領域に制限されます。 以下の手順を試しました。 ラスターをポリゴン化 QGIS：Vector-> Research Tools-> Random Points これは最大2000ポイントまで正常に機能しますが、それを超えるとQGISがクラッシュするだけです。 バイナリラスタ（またはポリゴンポリゴンバージョン）によって制約された多数のポイントフィーチャを含むベクターデータセットを作成する方法はありますか？ 次のツールは、自由に使用できます。優先度の高いものから順に、QGIS、Python、R、ArcGISです。 これが私が目指していることであり、ポイント機能の10倍のみです。

9 qgis  arcgis-desktop  python  r  point-in-polygon 

Rでdata.frameを作成しました。結果としてSpatialLinesDataFrameを取得したいので、data.frameを行に、行をSpatialLinesに、SpatialLinesをSpatialLinesDataFrameに変換する必要があることを理解しています。これは私がしました filedata.frame=data.frame(matrix(file),ncol=14, byrow=T)) file=Lines(filedata.frame) 必要なdata.frameを取得しますが、行は取得しません。基本的なことは確かですが、なぜラインが取得できないのですか？

9 r  line 

ラスターを投影しようとしています。RにはprojectRaster()これを行うための関数があります（完全に再現可能な例の下に）： # example Raster require(raster) r <- raster(xmn=-110, xmx=-90, ymn=40, ymx=60, ncols=40, nrows=40) r <- setValues(r, 1:ncell(r)) projection(r) # project to newproj <- "+init=epsg:4714" # using raster package to reproject pr1 <- projectRaster(r, crs = CRS(newproj), method = 'bilinear') それはうまくいきます。しかし、それはかなり遅いです。 速度を上げるために、gdalwarp代わりに使用します（SSD を使用すると、ディスク/ Rへの読み書きのコストはそれほど高くありません）。 ただし、をprojectRaster()使用した結果を再現できませんgdalwarp。 # using gdalwarp to reproject tf …

9 raster  gdal  r  coordinate-system  gdalwarp 

.adfファイルをRにロードしたい。データは次のページからのものである：http ://www.fao.org/geonetwork/srv/en/metadata.show?id=14057 インターネットでの調査の結果、次のコードを見つけました。問題は、RasterLayerクラスで、そこにあるべきではないネガティブな値を取得することです。なぜこれが起こるのかわかりませんので、誰かが私を助けてくれるといいのですが！？ コード： library(rgdal) library(RColorBrewer) dpath<- path... x <- new("GDALReadOnlyDataset", dpath) getDriver(x) getDriverLongName(getDriver(x)) xx<-asSGDF_GROD(x) r <- raster(xx) 「r」の出力は次のとおりです。 rクラス：RasterLayer寸法：2160、4320、9331200（nrow、ncol、ncell）解像度：0.08333333、0.08333333（x、y）範囲：-180、180、-90、90（xmin、xmax、ymin、ymax）座標。ref。：+ proj = longlat + ellps = WGS84 + towgs84 = 0,0,0,0,0,0,0 + no_defsデータソース：メモリ名内：band1値：-997、16（最小、最大） 値の「16」は、成長期間の長さの16クラスを指します。しかし、それらの「-997」はどこから来たのでしょうか。たぶん、コーディネートに問題があります。ref？ ここにも「xx」のデータの概要があります。 データの概要：最小。第1四半期 中央値第3四半期 マックス。NAの-997 3 5 -9 8 16 7123158 そして、xxのデータをさらに詳しく見てみると、 テーブル（xx $ band1） -997 1 …

9 raster  data  r  esri-grid-format 

指定されたフォルダーからすべての複数のモザイクラスタ（各モザイクは7つのレイヤで構成されています）をR にインポートします。次に、それらを単一のマルチレイヤラスタとしてアクセスします。 だから私はしました： # read all mosaics named "mos....img" in R raster_data<-list.files(path=getwd(), pattern="mos.*.img$") # read files as rasters s <- stack(raster_data) # check my imported rasters p.ex. raster n°8 from "s" raster stack s[[8]] また、ラスターs [[8]]には1つのレイヤーしか含まれていないため、モザイク全体がインポートされていません。 nlayers(s[[8]]) [[1]] 各モザイクを個別に読んだ場合、それは機能します： # read 1 mosaic (composed by 7 bands) mosaic1<-brick("mosaic1.img") # extract …

9 raster  r  remote-sensing  landsat