替换R中每个光栅砖带中的特定值

Question

我使用 brick() 将多波段（20 层）栅格作为 RasterBrick 加载到 R 中。我的计划是使用此线程中提出的方法将每个波段从 0 标准化为 1：https://stats.stackexchange.com/questions/70801/how-to-normalize-data-to-0-1-range

这里有一些示例代码来可视化我的问题：

for(j in 1:nlayers(tif)){
  min <- cellStats(tif[[j]],'min')
  max <- cellStats(tif[[j]],'max')
  for(i in 1:ncell(tif)){
    tif[i][j] <- (tif[i][j]-min)/(max-min)    
  }
}

"tif" 包含光栅块。 "j"是"tif"的当前层，而"i"是[[i]]层的当前单元格。我认为剩下的就很简单了。现在的问题是，需要数小时才能完成替换特定波段中的单个值。为什么这么久还没有完成？

干杯，凯

Answer 1

您可以使用 stack 函数读取所有 layers，然后使用以下函数对其进行归一化：

s <- stack("Some Raster Layers")
snorm <- (s - minValue(s)) / (maxValue(s)- minValue(s))

Answer 2

您的方法非常低效，因为您一次只循环遍历每个单元格一次。对于较大的栅格，这需要很长时间。

您可以使用 Geo-sp 的答案中的方法（如果您的栅格较大，我也不推荐）或使用 clusterR 函数：

norm <- function(x){(x-min)/(max-min)}

for(j in 1:nlayers(tif)){

  cat(paste("Currently processing layer:", j,"/",nlayers(tif), "\n"))

  min <- cellStats(tif[[j]],'min')
  max <- cellStats(tif[[j]],'max')

  #initialize cluster
  #number of cores to use for clusterR function (max recommended: ncores - 1)
  beginCluster(3)

  #normalize
  tif[[j]] <- clusterR(tif[[j]], calc, args=list(fun=norm), export=c('min',"max"))

  #end cluster
  endCluster()
}

替换R中每个光栅砖带中的特定值

Replace specific value in each band of raster brick in R

r

normalization

r-raster