Terra 从分类栅格中提取不正确的值

Terra extracting incorrect value from categorical raster

我正在尝试更新我以前使用光栅到 terra 的旧代码。我遇到了从 LANDFIRE 栅格图层中提取主要植被类型的问题。在 ArcGIS 中,我为我的浓缩植被类型(即 1="Aspen"、2="Other" 等)创建了一个名为“CONDENSED”的新列,这是我想从中提取的活动类别。我有8个类别。由于某种原因,提取的值比应有的值“高”一类。例如,对于 aspen,一个点的值应为 1,但提取的值为 2/Other。这在所有蔬菜类型中都是一致的,无论我的观点是 sf 还是 SpatVector。我正在使用 terra 版本 1.4.11.

我尝试从头开始创建一个可重现的示例,与 raster::extract() 中的值相比,它工作得非常好,所以我不确定这个问题是否与我指定活动的方式有关层?我 已经上传了一小部分栅格样本和我正在使用的点:https://github.com/Cara-Thompson/Elk-resource-selection

有人知道会发生什么吗?下面是我的 SpatRaster 和我的步骤的描述。

奖励: 我注意到 terra::extract() 在使用 Raster* 对象时以完整形式处理 sf 对象。所以我可以在不使用 SpatVect/SpatRast 格式的情况下正确提取它,但这比使用 raster::extract() 快吗?

# Read in raster and define crs
Veg <- terra::rast("./Vegetation/veg_cond.tif")
crs(Veg) <- "EPSG:4326"

#> Veg
# class       : SpatRaster 
# dimensions  : 9401, 21368, 1  (nrow, ncol, nlyr)
# resolution  : 0.0003398576, 0.0003398576  (x, y)
# extent      : -113.7326, -106.4705, 32.44176, 35.63676  (xmin, xmax, ymin, ymax)
# coord. ref. : lon/lat WGS 84 (EPSG:4326) 
# source      : veg_cond.tif 
# categories  : COUNT, CONDENSED 
# name        :    COUNT 
# min value   :   135890 
# max value   : 77959803 

# Make the condensed category the active category so count isn't extracted
activeCat(Veg) <- is.factor("CONDENSED")

# Extract
Values <- terra::extract(Veg, st_coordinates(EP.sf))

# Verify using raster::extract()
Veg2 <- raster(Veg)
Values$raster <- raster::extract(Veg2, EP.sf)

这是一个与 ESRI VAT 和 GDAL 类别(参见 this issue)之间的差异相关的错误,现在似乎已修复。我现在得到

library(terra)
#terra version 1.4.12
elk <- vect("elk subset/elk subset.shp")
veg <- rast("veg_sample/veg sample.tif")
# note the way to use activeCat!
activeCat(veg) <- 2

veg
#class       : SpatRaster 
#dimensions  : 933, 1272, 1  (nrow, ncol, nlyr)
#resolution  : 0.0003398576, 0.0003398576  (x, y)
#extent      : -109.554, -109.1217, 33.8277, 34.14478  (xmin, xmax, ymin, ymax)
#coord. ref. : lon/lat WGS 84 (EPSG:4326) 
#source      : veg sample.tif 
#categories  : COUNT, CONDENSED 
#name        : CONDENSED 
#min value   :     ASPEN 
#max value   : PONDEROSA 

plot(veg, mar=c(2,2,2,8))
points(elk)

head(extract(veg, elk))
#  ID      CONDENSED
#1  1          ASPEN
#2  2  OAK/SHRUBLAND
#3  3  OAK/SHRUBLAND
#4  4 PINYON-JUNIPER
#5  5 PINYON-JUNIPER
#6  6      PONDEROSA
 
e <- ext(-109.18688, -109.18483,   34.11579,   34.11798)
cveg <- crop(veg, e)
activeCat(cveg) <- 2
celk <- crop(elk, e)

plot(cveg, mar=c(2,2,2,8))
points(celk)

extract(veg, celk)
#  ID     CONDENSED
#1  1 OAK/SHRUBLAND

您可以使用

安装开发版

install.packages('terra', repos='https://rspatial.r-universe.dev')

奖金:

extract 是一个通用函数。这意味着调用 terra::extract(x)raster::extract(x) 之间没有区别,因为您获得的函数版本取决于 x 的 class。因此,如果您执行 terra::extract(x) 并且 x 是一个 RasterLayer,您将获得在 raster 包中定义的函数。因此,在这种情况下,最好只使用 extract(x) --- 因为那样不会产生误导。