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所以我有一个 MODIS NDVI 值的时间序列（非地理极客的植被值从 0 到 1），我试图通过使用for循环来近似导数。

这是我的数据样本：

> m2001
   date  value    valnorm
1     1 0.4834 0.03460912
2    17 0.4844 0.03664495
3    33 0.5006 0.06962541
4    49 0.4796 0.02687296
5    65 0.5128 0.09446254
6    81 0.4915 0.05109935
7    97 0.4664 0.00000000
8   113 0.5345 0.13864007
9   129 0.8771 0.83611564
10  145 0.9529 0.99043160
11  161 0.9250 0.93363192
12  177 0.9450 0.97434853
13  193 0.9491 0.98269544
14  209 0.9434 0.97109121
15  225 0.9576 1.00000000
16  241 0.8992 0.88110749
17  257 0.9115 0.90614821
18  273 0.8361 0.75264658
19  289 0.5725 0.21600163
20  305 0.5188 0.10667752
21  321 0.5467 0.16347720
22  337 0.5484 0.16693811
23  353 0.5427 0.15533388
  • 第 1 列是像素值的儒略日
  • 第 2 列是原始 NDVI 值
  • 第 3 列是从 0-1 延伸的 NDVI（这是一种标准化技术，因为 NDVI 实际上很少达到 1 或 0）。

我对编程和 R 还是很陌生，但我想我已经设法拼凑出对它的薄弱掌握。我要做的是创建一个新列，其值可以让我对数据点的局部斜率有所了解。

我想出的功能是这样的：

deriv <- function(x1=1:23, x2=1){
    for (i in x1){
    i1 <- c(x1[i-1], x1[i], x1[i+1])
    i2 <- c(x2[i-1], x2[i], x2[i+1])
        deriv.func <- lm(i2~i1, na.action=NULL)
    } return(deriv.func$coef[[2]])
}

当我运行它时会发生什么：

> deriv <- function(x1=1:23, x2=1){
+ for (i in x1){
+     i1 <- c(x1[i-1], x1[i], x1[i+1])
+     i2 <- c(x2[i-1], x2[i], x2[i+1])
+ deriv.func <- lm(i2~i1, na.action=NULL)
+ } return(deriv.func$coef[[2]])
Error: unexpected symbol in:
"deriv.func <- lm(i2~i1, na.action=NULL)
} return"
> }
Error: unexpected '}' in "}"
>

我不确定我做错了什么，因为当我为 i 填写一个值时，我可以解析它

> i=6
> x1=m2001$date
> x2=m2001$valnorm
>     i1 <- c(x1[i-1], x1[i], x1[i+1])
>     i2 <- c(x2[i-1], x2[i], x2[i+1])
> i1
[1] 33 49 65
> i2
[1] 0.06962541 0.02687296 0.09446254
> lm(i2 ~ i1)

Call:
lm(formula = i2 ~ i1)

Coefficients:
(Intercept)           i1  
  0.0256218    0.0007762  

> func <- lm(i2 ~ i1)
> func$coef[[2]]
[1] 0.0007761604

有任何想法吗？万分感谢。

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2 回答 2

1

尝试将“return”放在新行上。

    } 
    return(deriv.func$coef[[2]])
}
于 2012-04-22T08:35:24.707 回答
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好吧，在（更多地）研究for循环之后，我让它做我想做的事。

deriv <- function(x1=1:23, x2=1){
  n=length(x1)
  deriv.func <- character(length = n)
    for (i in 1:n) {
    i1 <- c(x1[i-1], x1[i], x1[i+1])
    i2 <- c(x2[i-1], x2[i], x2[i+1])
        derivate <- lm(i2~i1)
        deriv.func[i] <- derivate$coef[[2]]*
    }
  return(deriv.func)
}

感谢@dbaseman 的帮助和正确方向的提示！
有所作为的想法：

  • 确保我为迭代器分配了空间deriv.func <- character(length = n)。
  • 确保中间变量没有覆盖输出。
于 2012-04-23T07:22:54.970 回答