raster

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我有从日常气候数据创建的栅格堆栈。可以在这里找到： #!/bin/bash wget -nc -c -nd http://northwestknowledge.net/metdata/data/tmmx_1982.nc 目标是从这些日常记录中获得每月95％的温度值。每当我使用raster包中的calc时，它只返回一层而不是12（例如，12个月）我错过了什么？ library(raster)

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谷歌地球引擎：找到正确的图像尺寸，以获得卫星图像的最高分辨率

我是Google地球引擎的新手，并试图获取整个刚果民主共和国的Landsat图像。该项目涉及一些计算机视觉和图像分割，所以我需要获得最高分辨率。我有一些代码是我从地球引擎开发的，用来制作下面发布的1年的landsat图像的复合图像。 var geometry = ee.Geometry.Polygon( [[[29.70703125, -3.3160183381615123],

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具有不同行数的栅格的多个箱形图

我正尝试为四个研究地点的植被指数趋势的断点大小的栅格创建箱形图。我试图让4个箱线图成一个图形，但由于研究地点都不同大小的，我收到错误： arguments imply differing number of rows: 99855, 108240... 我使用的代码是： boxplot(data.frame(Y1_EVI=values(Y1_EVI), Y2_EVI=values(Y2_EVI),

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如何访问栅格分类地图中的类名

我有一些分类的栅格图层作为分类土地覆盖图。（可以说："water", "Trees", "Urban","bare soil"），具有完全相同的类别的所有层，但它们是从不同的时间点（如2005年和2015年）我使用栅格功能这样它们加载到内存： comp <- raster("C:/workingDirectory4R/rasterproject/2005marsh3.rst") ref <-

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在R中导入，处理，编辑和导出.tif文件

我正在处理从红杉鹦鹉传感器捕获的.tif图像。我想要进行辐射校准并以相同格式（.tif）导出生成的图像。我将图像作为栅格导入，然后使用一些算法进行处理，最后尝试导出为.tif文件，但无法打开。生成的文件为7 MB，但无法查看图像。这里是我的脚本： setwd("/where the images are/") rlist=list.files(getwd(), pattern="TIF$",

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R：绘制屏幕内的光栅图像（）不工作

我试图绘制使用的两个数字组成的情节rasterLayer对象screen 首先 - 工作情况时我们只有一个形象： library(raster) f <- system.file("external/test.grd", package="raster") rst <- raster(f) plot(rst) points(180000, 332000, col="red", pch=1

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具有焦点函数和parLapply的并行进程列表R

我试图并行处理一系列的栅格并使用parLapply执行焦点函数。我认为我误解了一些至关重要的东西。代码运行，但看起来它不会在我的驱动器上正确写出焦点功能。它看起来像它执行列表中第一个光栅的Density_Function两次....新并行处理世界，并想知道是否有任何建议如何处理这个？只是一个侧面说明，当我运行我的Density_Function和列表使用lapply它的作品。我如何平行处理？ `#

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从像素逐像素回归中提取残差

我试图从回归运行中逐像素提取NDVI /降水栅格叠加中的残差。当我用我的一小部分数据运行它时，我的脚本就可以工作。但是，当我尝试运行整个研究区域时，我得到：“setValues（out，x）中的错误：值必须是数字，整数，逻辑或因子” 因为我可以提取斜率和拦截。我只是不能提取残差。任何想法如何解决这个问题？这里是我的脚本： setwd("F:/working folder/test") gim

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聚焦统计信息（聚焦，“光栅”包，R）的自身函数给出错误的输出

我是R和编程的初学者。所以我觉得这个问题很简单，但我不能找到答案或解决它。我有栅格（100 * 100个单元格）。我需要在移动窗口处通过2D DFT获得谐波幅值的中值（例如，窗口大小= 21）。我发现了光栅包中的焦点功能。对于这个函数，我可以编写自己的函数，它取值为一系列值（窗口中的栅格值）并返回整个窗口的单个值。 r <- raster(matrix(rnorm(10000), nrow =

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如何平均一个3D矩阵的片保持其形状

我得到这个工作的代码片段： import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt in_raster = np.random.randn(36, 3, 2151) matrix = np.reshape(in_raster, [(np.shape(in_raster)[0] * np.shape(in_raster)[1]), np