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对于这个问题的基本性质，我提前道歉，但我对 mask() 函数在 R 中的 raster 包中的工作方式感到困惑。

阅读该函数的文档，如果这些单元格与掩码对象中的掩码值匹配（默认掩码值为 NA），则听起来像栅格 x 中的单元格设置为 NA（默认值）。但是， Lovelace 等人的Geocomputation with R一书中对 mask() 函数的描述。（https://geocompr.robinlovelace.net/spatial-operations.html#spatial-ras）（第 4.3.1 节）听起来好像栅格 x 中的单元格与掩码对象中的掩码值匹配，并设置NA，如果他们不这样做。他们举了这个例子：

mask(elev, rmask, maskvalue = TRUE)

"we only want to keep those values of elev which are TRUE in rmask"

因此我的困惑。如果有人能澄清哪种解释是正确的，我将不胜感激。

我想知道的原因是我想用来自包含数据质量代码的同一 MODIS 产品的栅格来掩盖包含百分比树覆盖的 MODIS 数据的栅格。我只想在“质量”栅格中保留“树覆盖”栅格中具有“优质”质量代码的那些值。澄清 mask() 函数的工作原理将帮助我确定是否需要使用代码 [1] 或代码 [2] 来实现我想要的：

[1]

good <- c(0,1,2,3,4,5...etc.)  # The codes in the quality raster that represent good quality data

tree_cover_masked <- mask(tree_cover, quality, maskvalue = good, inverse = TRUE)

# i.e. set cells in tree_cover to NA if they match any value OTHER THAN the "good" values in the quality raster.
# This is the code I would use based on my interpretation of the function documentation.

[2]

tree_cover_masked <- mask(tree_cover, quality, maskvalue = good)

# i.e. keep values in tree_cover that match "good" values in the quality raster, and set all others to NA
# This is the code I would use based on my interpretation of Lovelace et al.

如果这个问题非常简单，再次道歉，但我会感谢您的帮助！

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是什么阻止您制作一个小示例并测试哪种方法有效？在您的情况下， [1] 和 [2] 都不起作用，因为 maskvalue 是单个值（如果您提供更长的向量，则为第一个值）。您可能想先使用重新分类

示例数据

library(raster)
qual <- trees <- raster(nrow=4, ncol=4, xmn=0, xmx=1, ymn=0, ymx=1, crs='+proj=utm +zone=1')
values(trees) <- rep(1:4, 4)
values(qual) <- rep(1:8, 2)

创建具有好 (4 - 8) 和坏 (1 - 8) 值的 RasterLayer，然后使用mask

good <- reclassify(qual, rbind(c(0, 4, NA), c(4, 9, 1)))
# this would also work
# good <- reclassify(qual, cbind(0, 4, NA))

x <- mask(trees, good)

或者：

good <- subs(qual, data.frame(from=c(5,6,7,8,9), 1))
x <- mask(trees, good)
于 2018-06-13T17:45:16.127 回答