将栅格聚合到更粗糙的现有网格——加权贡献像素
Aggregating a raster to a coarser, existing grid -- weighting contributing pixels
我有一个细比例栅格（比如 30 m）和一个粗比例栅格（比如 100 m）。我想使用 R 对精细栅格进行重新采样，以在 100 m 处生成一个新的、较粗糙的栅格，其中网格与我现有的 100 m 栅格（相同的原点和分辨率）完美对齐。我希望新的 100 m 栅格中的值反映落在其中的所有 30 m 栅格像元的平均值，但是每个 30 m 像元对 100 m 像元平均值的贡献由每个 30 m 像元的比例加权落在 100 m 小区内。 R 中是否有我可以用于此目的的函数（和包）？
我知道 GDAL 的 gdalwarp，但它似乎将更精细的像素视为 "contributing" 或 "not contributing" 而不是较粗糙的像素，而不可能部分贡献基于较精细像素落入较粗糙像素的百分比。
另一种近似是使用 raster 包中的 aggregate 函数来尽可能接近目标分辨率（在这种情况下，聚合因子 3 产生 90 m栅格），然后使用 spatial.tools 包中的 spatial_sync_raster 函数同步生成的网格以与我现有的 100 m 网格对齐。但是，相对于在单个步骤中聚合和同步栅格的方法，此方法会导致过度平滑和数据丢失。
如有任何帮助，我们将不胜感激！
您需要 raster 包中的 projectRaster 函数
根据@jgadoury 的建议，我找到了一种更接近我预期结果的方法：
- 创建一个比我的精细比例栅格（我使用 10m）更精细的栅格，但具有与我的粗比例 (100m) 栅格相同的原点和范围及其分辨率因子。
- 使用
projectRaster 将 30m 栅格重新采样为 10m 栅格网格
- 使用
aggregate 将 10m 网格聚合到 100m 网格
您在步骤 #1 中制作的光栅越精细，对局部高点和低点的平滑处理就越少（即，您从该像素以外的区域贡献给给定 100m 像素的数据越少），但效率越低过程变成。
我有一个细比例栅格（比如 30 m）和一个粗比例栅格（比如 100 m）。我想使用 R 对精细栅格进行重新采样，以在 100 m 处生成一个新的、较粗糙的栅格，其中网格与我现有的 100 m 栅格（相同的原点和分辨率）完美对齐。我希望新的 100 m 栅格中的值反映落在其中的所有 30 m 栅格像元的平均值，但是每个 30 m 像元对 100 m 像元平均值的贡献由每个 30 m 像元的比例加权落在 100 m 小区内。 R 中是否有我可以用于此目的的函数（和包）？
我知道 GDAL 的 gdalwarp，但它似乎将更精细的像素视为 "contributing" 或 "not contributing" 而不是较粗糙的像素，而不可能部分贡献基于较精细像素落入较粗糙像素的百分比。
另一种近似是使用 raster 包中的 aggregate 函数来尽可能接近目标分辨率（在这种情况下，聚合因子 3 产生 90 m栅格），然后使用 spatial.tools 包中的 spatial_sync_raster 函数同步生成的网格以与我现有的 100 m 网格对齐。但是，相对于在单个步骤中聚合和同步栅格的方法，此方法会导致过度平滑和数据丢失。
如有任何帮助，我们将不胜感激！
您需要 raster 包中的 projectRaster 函数
根据@jgadoury 的建议，我找到了一种更接近我预期结果的方法：
- 创建一个比我的精细比例栅格（我使用 10m）更精细的栅格，但具有与我的粗比例 (100m) 栅格相同的原点和范围及其分辨率因子。
- 使用
projectRaster 将 30m 栅格重新采样为 10m 栅格网格
- 使用
aggregate 将 10m 网格聚合到 100m 网格
您在步骤 #1 中制作的光栅越精细，对局部高点和低点的平滑处理就越少（即，您从该像素以外的区域贡献给给定 100m 像素的数据越少），但效率越低过程变成。