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我有一堆栅格（每个物种一个），然后我有一个带有纬度/经度列以及物种名称的数据框。

fls = list.files(pattern="median")
s <- stack(fls)
df<-c("x","y","species name")

我希望能够一次只选择一个栅格来使用提取功能。我希望选择基于基于物种名称列的部分匹配。我想这样做是因为栅格名称可能与物种列表中的名称不完全匹配，可能存在小写/大写不匹配或栅格图层名称可能更长，例如“species_name_median”，或者也可能有“ _" 而不是空格。

for(i:length(df.species name))
{
  result<-extract(s[[partial match to "species name[i]" ]],df.xy)
}

我希望这是有道理的，我只想一次使用一个栅格进行提取。我可以使用 s[[i]] 轻松选择单个栅格，但不能保证列表中的每个物种都有其等效栅格。

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如果您要查询的点数据由 x 和 y 坐标的 data.frame 以及要查询的图层的适当物种名称组成，您可以使用这两个命令来完成所有操作：

#  Find the layer to match on using 'grepl' and 'which' converting all names to lowercase for consistency
df$layer <- lapply( df$species , function(x) which( grepl( tolower(x) , tolower(names(s)) ) ) )


# Extract each value from the appropriate layer in the stack
df$Value <- sapply( seq_len(nrow(df)) , function(x) extract( s[[ df$layer[x] ]] , df[ x , 1:2 ] ) )

这个怎么运作

从第一行开始：

  • 首先，我们定义一个新的列向量df$layer，它将是rasterLayer我们需要用于该行的堆栈中的索引。
  • lapply遍历列中的所有元素，df$species并依次应用一个匿名函数，使用其中的每个项目df$species作为输入变量x。lapply是一个循环结构，即使它看起来不像一个。
  • 在第一次迭代中，我们获取第一个元素df$speciesnowx并使用它grepl（意思是“全局正则模式匹配逻辑”）来查找堆栈名称的哪些元素s包含我们的物种模式。我们使用匹配 ()tolower()的模式和匹配 ( x) 中的元素，names(s)以确保即使在 case 不匹配 case 时也匹配，例如"Tiger"won't find "tiger"。
  • grepl返回它找到与模式匹配的元素的逻辑向量，例如grepl( "abc" , c("xyz", "wxy" , "acb" , "zxabcty" ) )返回F , F , T , T。我们which用来获取那些元素的索引。
  • 这个想法是我们得到一个，并且只有一个匹配堆栈中的层与每一行的物种名称，所以唯一的TRUE索引将是我们想要的堆栈中的层的索引。

在第二行，sapply：

  • sapply很像一个迭代器，lapply但它返回一个向量而不是一个值列表。TBH 你可以在这个用例中使用任何一个。
  • 现在我们遍历从1到的数字序列nrow(df)。
  • 我们使用另一个匿名函数中的行号作为输入变量x
  • 我们想要使用我们在上一行中获得的层来提取 data.frame的当前行（由 给出）的"x"和坐标（分别为第 1 列和第 2 列）。"y"x
  • 我们将所有这些操作的结果分配给 data.frame 中的另一列，该列包含x/y为相应层的该坐标提取的值

我希望这有帮助！

还有一个带有一些数据的工作示例：

require( raster )
#  Sample rasters - note the scale of values in each layer  
# Tens
r1 <- raster( matrix( sample(1:10,100,repl=TRUE) , ncol = 10 ) )    
# Hundreds
r2 <- raster( matrix( sample(1e2:1.1e2,100,repl=TRUE) , ncol = 10 ) )   
# Thousands
r3 <- raster( matrix( sample(1e3:1.1e3,100,repl=TRUE) , ncol = 10 ) )

#  Stack the rasters
s <- stack( r1,r2,r3 )
#  Name the layers in the stack
names(s) <- c("LIon_medIan" , "PANTHeR_MEAN_AVG" , "tiger.Mean.JULY_2012")


#  Data of points to query on
df <- data.frame( x = runif(10) , y = runif(10) , species = sample( c("lion" , "panther" , "Tiger" ) , 10 , repl = TRUE ) )

#  Run the previous code
df$layer <- lapply( df$species , function(x) which( grepl( tolower(x) , tolower(names(s)) ) ) )
df$Value <- sapply( seq_len(nrow(df)) , function(x) extract( s[[ df$layer[x] ]] , df[ x , 1:2 ] ) )

#  And the result (note the scale of Values is consistent with the scale of values in each rasterLayer in the stack)
df
#          x         y species layer Value
#1  0.4827577 0.7517476    lion     1     1
#2  0.8590993 0.9929104    lion     1     3
#3  0.8987446 0.4465397   tiger     3  1084
#4  0.5935572 0.6591223 panther     2   107
#5  0.6382287 0.1579990 panther     2   103
#6  0.7957626 0.7931233    lion     1     4
#7  0.2836228 0.3689158   tiger     3  1076
#8  0.5213569 0.7156062    lion     1     3
#9  0.6828245 0.1352709 panther     2   103
#10 0.7030304 0.8049597 panther     2   105
于 2013-05-22T11:11:51.373 回答
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你试过subset你的 RasterStack 吗？

像这样的东西

for(i in 1: length(df.species.name)) #assuming it is the 'partial species name'
{
  result <- subset(s, grep(df.species.name[i], ignore.case = TRUE, value = TRUE)
}

了解不同的栅格和物种名称可能会很有趣。这将允许更好的方法，必要时调整正则表达式。您会在此处找到许多对 grep 的引用。也试试?grep。

于 2013-05-16T17:13:18.213 回答