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我有几个想要在 PCA 中处理的大型栅格（以生成汇总栅格）。我见过几个例子，人们似乎只是简单地调用 prcomp 或 princomp。但是，当我这样做时，我收到以下错误消息：

Error in as.vector(data): no method for coercing this S4 class to a vector

示例代码：

files<-list.files() # a set of rasters
layers<-stack(files) # using the raster package
pca<-prcomp(layers)

我曾尝试使用光栅砖而不是堆栈，但这似乎不是问题。我需要提供什么方法​​才能将栅格数据转换为矢量格式？我知道有一些方法可以对光栅进行采样并从中运行 PCA，但我真的很想了解为什么上述方法不起作用。

谢谢！

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回答我自己的问题：我最终做了一些稍微不同的事情：我没有使用每个栅格单元作为输入（非常大的数据集），而是取了一个点样本，运行 PCA，然后保存输出模型，以便我可以做出预测对于每个网格单元......也许不是最好的解决方案，但它有效：

rasters <- stack(myRasters)

sr <- sampleRandom(rasters, 5000) # sample 5000 random grid cells

# run PCA on random sample with correlation matrix
# retx=FALSE means don't save PCA scores 
pca <- prcomp(sr, scale=TRUE, retx=FALSE) 

# write PCA model to file 
dput(pca, file=paste("./climate/", name, "/", name, "_pca.csv", sep=""))

x <- predict(rasters, pca, index=1:6) # create new rasters based on PCA predictions
于 2014-01-25T15:01:08.193 回答
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包中有rasterPCA功能http://bleutner.github.io/RStoolbox/rstbx-docu/rasterPCA.htmlRStoolbox

例如：

library('raster')
library('RStoolbox')
rasters <- stack(myRasters)

pca1 <- rasterPCA(rasters)
pca2 <- rasterPCA(rasters, nSamples = 5000)  # sample 5000 random grid cells
pca3 <- rasterPCA(rasters, norm = FALSE)  # without normalization
于 2016-02-10T18:23:55.997 回答
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上述方法不起作用仅仅是因为 prcomp 不知道如何处理光栅对象。它只知道如何处理向量，并且强制向量不起作用，因此错误。

您需要做的是将每个文件读入一个向量，并将每个栅格放入矩阵的一列中。然后，每一行将是单个空间位置的时间序列值，每一列将是某个时间步长的所有像素。请注意，这种方法不需要精确的空间坐标。该矩阵用作 的输入prcomp。

可以使用readGDAL和as.data.frame将空间数据转换为 data.frame 来读取文件。

于 2013-11-08T19:38:48.097 回答
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这是一个可行的解决方案：

library(raster) 
filename <- system.file("external/rlogo.grd", package="raster")
r1 <- stack(filename) 
pca<-princomp(r1[], cor=T)
res<-predict(pca,r1[])

显示结果：

r2 <- raster(filename) 
r2[]<-res[,1]
plot(r2)
于 2014-01-17T17:23:18.150 回答
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另一种选择是从栅格堆栈中提取值，即：

rasters <- stack(my_rasters)
values <- getValues(rasters)
pca <- prcomp(values, scale = TRUE)
于 2016-05-15T14:03:40.420 回答
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这是扩展 @Daniel 提出的 getValues 方法的另一种方法。结果是一个栅格堆栈。索引 (idx) 引用非 NA 位置，以便考虑 NA 值。 

library(raster) 
r <- stack(system.file("external/rlogo.grd", package="raster")) 
r.val <- getValues(r)
idx <- which(!is.na(r.val)) 
pca <- princomp(r.val, cor=T)

ncomp <- 2 # first two principle components
r.pca <- r[[1:ncomp]]
  for(i in 1:ncomp) { r.pca[[i]][idx] <- pca$scores[,i] } 

plot(r.pca)
于 2016-08-18T23:05:05.510 回答