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我想将多边形数据和栅格数据合并到一个数据框中，以便在 R 中使用 randomForests 包。
这涉及首先提取每个多边形的平均栅格值。

到目前为止，我有以下内容： 

#load libraries
library(raster)
library(rgdal)
library(sp)
library(maptools)

#import raster data 
r <- raster("myRasterdata.tif")

#import polygon data 
p <- readShapePoly("myPolydata.shp")

#extract mean raster value for each polygon
ExtractMyData <- extract(r, p, small=TRUE, fun=mean, na.rm=TRUE, df=FALSE,  nl=1, sp=TRUE)
# note I have also tried this with df=TRUE and sp=FALSE

输出是一个矩阵，我可以将其写入数据帧。但它没有空间坐标或原始多边形 ID，所以我不知道如何将输出连接到同一个数据库中。我认为 sp=TRUE 参数会这样做，但它似乎不起作用。

请注意，出于 RandomForests 的目的，我实际上必须将多边形转换为点（使用质心方法？）所以我猜我真正想要的是加入平均栅格值加入点，而不是多边形。

任何建议将不胜感激。谢谢！！

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这有效：

library(raster)
library(sp)
library(maptools)


#import polygon data 
data(wrld_simpl)
p <- wrld_simpl

#create raster data 
r <- raster(extent(p))
r[] <- seq_len(ncell(r))


## this does it directly, adding columns "names(r)" to "p" 
p <- extract(brick(r, r * 2), p, fun = mean, na.rm = TRUE, sp = TRUE)

您也可以更手动地执行此操作，查看使用聚合函数进行提取如何提供单列向量：

p$ExtractData <- extract(r, p, fun = mean, na.rm = TRUE)

或者，您可以逐列处理多层栅格，如下所示：

b <- brick(r, r * 2)
extr <- extract(b, p, fun = mean, na.rm = TRUE)
for (i in seq_len(ncol(extr))) p[[colnames(extr)[i]]] <- extr[,i]
于 2014-03-11T21:41:06.597 回答