地理参考png到R中的shapefile
georeference png to a shapefile in R
GIS 新手，如果这是基础知识，请见谅。我有一张 png 无线电信号强度图：
我想提取中国县级平均信号强度数据。
我可以加载中国县的 shapefile 并可以创建信号强度的光栅文件，但我不知道如何 link 这两者以便我可以获得每个县的信号强度。我必须对数千个 png 执行此操作。谢谢！
library(raster)
ChinaRD3<-getData('GADM',country="CHN",level=3) #county level
library(rgeos)
ChinaRD3<-gSimplify(ChinaRD3,tol=0.01, topologyPreserve=TRUE)
raster = raster(paste(datadir,"screenshot2.png",sep="")) # the png in my post
v <- extract(raster, ChinaRD3)
# simplify to display mean values
output = unlist(lapply(v, function(x) if (!is.null(x)) mean(x, na.rm=TRUE) else NA ))
这就是图像地理配准的方法
library(terra)
r <- rast("https://i.stack.imgur.com/auWQt.png")
# you can drop the alpha channel
r <- r[[1:3]]
# declare the R,G,B channels
RGB(r) <- 1:3
# remove the areas around the earth
# this could be made more precise, I am sure
x <- crop(r, c(0.00683, 0.872, 0.041, 0.984))
# set the extent
ext(x) <- c(-180,180,-90,90)
# show that it works
library(geodata)
chn1 <- geodata::gadm(country="CHN", level=1, path=".")
plot(z)
lines(chn1)
困难的部分来了。您需要将颜色转换为值。如果只有带或不带阴影的图例以及国家边界、网格线和海岸线，那就不会那么难了。但是如果你放大，你会看到边界是模糊的（也许这些是他们生命早期的 jpeg？），创造了很多颜色。使用 terra，您可以将颜色减少到 <= 255，然后可能 select 主色。但是可能有更好的工具（图像魔术？）来首先修复图像，使其只有您关心的颜色。
z <- colorize(x, "col")
f <- freq(z)[,-1]
f <- f[rev(order(f[,2])), ]
head(f)
GIS 新手，如果这是基础知识，请见谅。我有一张 png 无线电信号强度图：
我想提取中国县级平均信号强度数据。
我可以加载中国县的 shapefile 并可以创建信号强度的光栅文件，但我不知道如何 link 这两者以便我可以获得每个县的信号强度。我必须对数千个 png 执行此操作。谢谢！
library(raster)
ChinaRD3<-getData('GADM',country="CHN",level=3) #county level
library(rgeos)
ChinaRD3<-gSimplify(ChinaRD3,tol=0.01, topologyPreserve=TRUE)
raster = raster(paste(datadir,"screenshot2.png",sep="")) # the png in my post
v <- extract(raster, ChinaRD3)
# simplify to display mean values
output = unlist(lapply(v, function(x) if (!is.null(x)) mean(x, na.rm=TRUE) else NA ))
这就是图像地理配准的方法
library(terra)
r <- rast("https://i.stack.imgur.com/auWQt.png")
# you can drop the alpha channel
r <- r[[1:3]]
# declare the R,G,B channels
RGB(r) <- 1:3
# remove the areas around the earth
# this could be made more precise, I am sure
x <- crop(r, c(0.00683, 0.872, 0.041, 0.984))
# set the extent
ext(x) <- c(-180,180,-90,90)
# show that it works
library(geodata)
chn1 <- geodata::gadm(country="CHN", level=1, path=".")
plot(z)
lines(chn1)
困难的部分来了。您需要将颜色转换为值。如果只有带或不带阴影的图例以及国家边界、网格线和海岸线，那就不会那么难了。但是如果你放大，你会看到边界是模糊的（也许这些是他们生命早期的 jpeg？），创造了很多颜色。使用 terra，您可以将颜色减少到 <= 255，然后可能 select 主色。但是可能有更好的工具（图像魔术？）来首先修复图像，使其只有您关心的颜色。
z <- colorize(x, "col")
f <- freq(z)[,-1]
f <- f[rev(order(f[,2])), ]
head(f)