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假设我有 4 个具有相同扩展的栅格图层，其中包含 4 个不同年份的数据：2006、2008、2010 和 2012：

library(raster)

r2006<-raster(ncol=3, nrow=3)
values(r2006)<-1:9

r2008<-raster(ncol=3, nrow=3)
values(r2008)<-3:11

r2010<-raster(ncol=3, nrow=3)
values(r2010)<-5:13

r2012<-raster(ncol=3, nrow=3)
values(r2012)<-7:15

现在，我想通过对 4 个栅格图层的值进行内插/外插（线性方法应该是一个好的开始）来为 2006 年至 2013 年（甚至更长）之间的每一年创建栅格图层。结果应如下所示：

r2006<-raster(ncol=3, nrow=3)
values(r2006)<-1:9

r2007<-raster(ncol=3, nrow=3)
values(r2007)<-2:10

r2008<-raster(ncol=3, nrow=3)
values(r2008)<-3:11

r2009<-raster(ncol=3, nrow=3)
values(r2009)<-4:12

r2010<-raster(ncol=3, nrow=3)
values(r2010)<-5:13

r2011<-raster(ncol=3, nrow=3)
values(r2011)<-6:14

r2012<-raster(ncol=3, nrow=3)
values(r2012)<-7:15

r2013<-raster(ncol=3, nrow=3)
values(r2013)<-8:16

使用lm()或approxExtrap似乎没有多大帮助。

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1 回答 1

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一种方法是将您的问题分为两部分：1. 首先，对栅格值执行数值插值，2. 将插值值应用于适当的中间栅格图层。

想法：构建栅格图层的 values() 数据框，对该数据框进行时间索引，然后对这些数字应用线性插值。对于我approxTime从simecol包中使用的线性插值。

对于上面的示例，

library(raster)
library(simecol)    
df <- data.frame("2006" = 1:9, "2008" = 3:11, "2010" = 5:13, "2012"=7:15)

#transpose since we want time to be the first col, and the values to be columns
new <- data.frame(t(df))
times <- seq(2006, 2012, by=2)
new <- cbind(times, new)

# Now, apply Linear Interpolate for each layer of the raster
approxTime(new, 2006:2012, rule = 2)

这给出了：

#  times X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9
#1  2006  1  2  3  4  5  6  7  8  9
#2  2007  2  3  4  5  6  7  8  9 10
#3  2008  3  4  5  6  7  8  9 10 11
#4  2009  4  5  6  7  8  9 10 11 12
#5  2010  5  6  7  8  9 10 11 12 13
#6  2011  6  7  8  9 10 11 12 13 14
#7  2012  7  8  9 10 11 12 13 14 15

然后，您可以存储它，并获取每一行并将其应用于当年栅格对象的值。

注意： approxTime 不做线性外推。它只取最接近的值，因此您需要考虑这一点。

于 2013-08-20T23:05:30.123 回答