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我最近开始使用terra并且必须赞扬开发人员，在使用 R 中的许多大型栅格时，它让我的生活变得如此轻松。但是，我偶然发现了一个小问题，我正在尝试sapp将focal函数应用于每一层在 SpatRater 中，focal一次只能应用于一层。

使用小型可重现的 RasterSpat，我可以运行以下命令作为所需输出的示例：

library(terra)
packageVersion("terra")
>[1] ‘1.2.10’
    
s <- rast(system.file("ex/logo.tif", package="terra"))
s <- ifel(s == 255, 1, NA)

r1 <- terra::focal(s[[1]], w=3, fun = "any", na.only=TRUE)
r2 <- terra::focal(s[[2]], w=3, fun = "any", na.only=TRUE)
r3 <- terra::focal(s[[3]], w=3, fun = "any", na.only=TRUE)
r <- c(r1,r2,r3)
r

#class       : SpatRaster 
#dimensions  : 77, 101, 3  (nrow, ncol, nlyr)
#resolution  : 1, 1  (x, y)
#extent      : 0, 101, 0, 77  (xmin, xmax, ymin, ymax)
#coord. ref. : +proj=merc +lon_0=0 +k=1 +x_0=0 +y_0=0 +datum=WGS84 +units=m +no_defs 
#sources     : memory  
#              memory  
#              memory  
#names       : red, green, blue 
#min values  :   0,     0,    0 
#max values  :   1,     1,    1

当我sapp使用与以下相同的语法运行上述可重现数据时sapply：

f1 <- sapp(s, fun = function(x){terra::focal(x = x, w = 3, fun = "any", na.only = TRUE)})

我得到：

h（simpleError（msg，call））中的错误：在为函数“rast”选择方法时评估参数“x”时出错：未使用的参数（wopt = wopt）

如果我尝试：

f <- sapp(s,  terra::focal, c(w= 3, fun = "any", na.only = TRUE))
f

我得到以下信息：

#class       : SpatRaster 
#dimensions  : 77, 101, 3  (nrow, ncol, nlyr)
#resolution  : 1, 1  (x, y)
#extent      : 0, 101, 0, 77  (xmin, xmax, ymin, ymax)
#coord. ref. : +proj=merc +lon_0=0 +k=1 +x_0=0 +y_0=0 +datum=WGS84 +units=m +no_defs 
#source      : memory 
#names       : red, green, blue 
#min values  :   0,     0,    0 
#max values  :   9,     9,    9

注意图层的最大值。如何调整我的代码以使 sapp 按需要工作？

我可以使用 sapply 获得所需的结果，但我认为如果我能让 sapp 工作，sapp 对于更大的数据会更有效率。

f2 <- sapply(as.list(s), function(x){terra::focal(x = x, w= 3, fun = "any", na.only = TRUE)})
f2 <- rast(f2)
f2
#class       : SpatRaster 
#dimensions  : 77, 101, 3  (nrow, ncol, nlyr)
#resolution  : 1, 1  (x, y)
#extent      : 0, 101, 0, 77  (xmin, xmax, ymin, ymax)
#coord. ref. : +proj=merc +lon_0=0 +k=1 +x_0=0 +y_0=0 +datum=WGS84 +units=m +no_defs 
#sources     : memory  
               memory  
               memory  
#names       : red, green, blue 
#min values  :   0,     0,    0 
#max values  :   1,     1,    1

如果有人可以提供一些帮助，将不胜感激:)

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1 回答 1

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我已经解决了我的问题。

事实证明，您需要将...参数包含到发送到的函数中，fun如下所示：

s <- sapp(s, fun = function(x, ...) {focal(x, fun = "any", w = 3)})

然后它工作

事实证明，sapp内部调用 sapply 并且尚未实现并行化，并且无法分配多个内核，因此与app实现并行化相比，速度并没有太大提升apply。

如果任何机构有兴趣，这里有一些基准......

terra::terraOptions(todisk = TRUE)
s <- rast(system.file("ex/logo.tif", package="terra"))
s <- terra::extend(s, c(500, 500))
s <- disaggregate(s, 10)
s <- terra::ifel(s == 255, 1, 0)

a <- function() {
    s <- sapply(as.list(s), function(x){terra::focal(x = x, w= 3, fun = "any")})
    s <- rast(s)}

b <- function(){
    s <- sapp(s, fun = function(x,...) {focal(x, fun = "any", w = 3)})}


race <- microbenchmark::microbenchmark(
    a(),
    b(),
    times = 5)

结果：

race
Unit: seconds
 expr      min       lq     mean   median       uq      max neval cld
  a() 63.32553 63.93399 65.03783 65.61699 65.73256 66.58011     5   a
  b() 62.88114 63.85961 64.34571 64.16861 65.22703 65.59215     5   a
于 2021-08-02T12:36:59.840 回答