如何对大型 SpatialPolygonsDataFrame 进行子集化
How to subset a large SpatialPolygonsDataFrame
我想计算野火的面积。我通过减去根据火灾前的 Landsat 图像和火灾后的另一幅图像计算出的 NDVI 进行了尝试，然后查看 NDVI 减少的位置。然而，不仅在燃烧区域NDVI发生了变化，而且还存在许多随机差异。我使用 rasterToPolygons 创建了一个 large SpatialPolygonsDataFrame，其中包含 NDVI 之后 - NDVI 之前 < 0 的所有区域。
现在我想删除所有面积低于某个阈值的多边形。但是，我找不到对大型 SpatialPolygonsDataFrame 进行子集化的方法。
我找到了一个关于如何获取面积高于阈值的多边形列表的示例（其中 burned_poly 是 large SpatialPolygonsDataFrame ):
pols <- lapply(burned_poly@polygons , slot , "Polygons")
pols_areas <- lapply(pols[[2]], function(x) slot(x, "area"))
但是，像这样访问大型 SpatialPolygonsDataFrame
bp <- burned_poly@polygons[[1]]@Polygons[pols_areas >= 9000]
给我一个列表，我目前无法将其强制转换为 SpatialPolygonsDataFrame。
有人能告诉我最后一步怎么做吗（我在 Sf 参数上遇到了问题，我不知道 中的参数是什么SpatialPolygonsDataFrame 函数），或者可能有一种不同的更好的方法将火灾范围提取为多边形？
如果您使用的是简单功能 sf 库，则可以使用 tidyverse 中的函数。过滤数据是使用 filter() 函数的问题。请注意，您可以使用 st_as_sf() 将对象转换为 sf。参见：https://r-spatial.github.io/sf/reference/st_as_sf.html and
好的，我想我找到了一个方法，多亏了 Orlando 的建议，使用 sf。
我通过 st_as_sf() 将 large SpatialPolygonsDataFrame 对象转换为 sf 对象我是多面体。这个 stf_MULTIPOLYGON 对象可以使用 st_cast() 细分为单个多边形，并且生成的对象像 data.frame.
bp_sf <- st_as_sf(burned_poly)
bps_sf <- st_cast(bp_sf, "POLYGON")
BpSf <- bps_sf[as.numeric(st_area(bps_sf))>=10000,]
我想计算野火的面积。我通过减去根据火灾前的 Landsat 图像和火灾后的另一幅图像计算出的 NDVI 进行了尝试，然后查看 NDVI 减少的位置。然而，不仅在燃烧区域NDVI发生了变化，而且还存在许多随机差异。我使用 rasterToPolygons 创建了一个 large SpatialPolygonsDataFrame，其中包含 NDVI 之后 - NDVI 之前 < 0 的所有区域。 现在我想删除所有面积低于某个阈值的多边形。但是，我找不到对大型 SpatialPolygonsDataFrame 进行子集化的方法。
我找到了一个关于如何获取面积高于阈值的多边形列表的示例（其中 burned_poly 是 large SpatialPolygonsDataFrame ):
pols <- lapply(burned_poly@polygons , slot , "Polygons")
pols_areas <- lapply(pols[[2]], function(x) slot(x, "area"))
但是，像这样访问大型 SpatialPolygonsDataFrame
bp <- burned_poly@polygons[[1]]@Polygons[pols_areas >= 9000]
给我一个列表，我目前无法将其强制转换为 SpatialPolygonsDataFrame。
有人能告诉我最后一步怎么做吗（我在 Sf 参数上遇到了问题，我不知道 中的参数是什么SpatialPolygonsDataFrame 函数），或者可能有一种不同的更好的方法将火灾范围提取为多边形？
如果您使用的是简单功能 sf 库，则可以使用 tidyverse 中的函数。过滤数据是使用 filter() 函数的问题。请注意，您可以使用 st_as_sf() 将对象转换为 sf。参见：https://r-spatial.github.io/sf/reference/st_as_sf.html and
好的，我想我找到了一个方法，多亏了 Orlando 的建议，使用 sf。 我通过 st_as_sf() 将 large SpatialPolygonsDataFrame 对象转换为 sf 对象我是多面体。这个 stf_MULTIPOLYGON 对象可以使用 st_cast() 细分为单个多边形，并且生成的对象像 data.frame.
bp_sf <- st_as_sf(burned_poly)
bps_sf <- st_cast(bp_sf, "POLYGON")
BpSf <- bps_sf[as.numeric(st_area(bps_sf))>=10000,]