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我正在尝试更新我以前使用 raster to terra 的旧代码。我遇到了从 LANDFIRE 栅格图层中提取主要植被类型的问题。在 ArcGIS 中，我为我的浓缩植被类型（即 1="Aspen"、2="Other" 等）创建了一个名为“CONDENSED”的新列，这是我想从中提取的活动类别。我有8个类别。由于某种原因，提取的值比应有的“高”一个类别。例如，对于 aspen，一个点的值应该是 1，但提取的值是 2/Other。这在所有蔬菜类型中都是一致的，无论我的观点是 sf 还是 SpatVector。我正在使用 terra 版本 1.4.11。

我尝试从头开始创建一个可重现的示例，并且与来自 的值相比，它工作得非常好raster::extract()，所以我不确定问题是否与我如何指定活动层有关？我已经上传了我在这里使用的栅格和点的小样本：https ://github.com/Cara-Thompson/Elk-resource-selection

有谁知道可能会发生什么？下面是我的 SpatRaster 和我的步骤的描述。

奖励：当使用 Raster* 对象时，我注意到terra::extract()使用完整形式的 sf 对象。所以我可以让它正确提取而不使用 SpatVect/SpatRast 格式，但这比使用更快raster::extract()吗？

# Read in raster and define crs
Veg <- terra::rast("./Vegetation/veg_cond.tif")
crs(Veg) <- "EPSG:4326"

#> Veg
# class       : SpatRaster 
# dimensions  : 9401, 21368, 1  (nrow, ncol, nlyr)
# resolution  : 0.0003398576, 0.0003398576  (x, y)
# extent      : -113.7326, -106.4705, 32.44176, 35.63676  (xmin, xmax, ymin, ymax)
# coord. ref. : lon/lat WGS 84 (EPSG:4326) 
# source      : veg_cond.tif 
# categories  : COUNT, CONDENSED 
# name        :    COUNT 
# min value   :   135890 
# max value   : 77959803 

# Make the condensed category the active category so count isn't extracted
activeCat(Veg) <- is.factor("CONDENSED")

# Extract
Values <- terra::extract(Veg, st_coordinates(EP.sf))

# Verify using raster::extract()
Veg2 <- raster(Veg)
Values$raster <- raster::extract(Veg2, EP.sf)
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这是一个与 ESRI VAT 和 GDAL 类别之间的差异相关的错误（请参阅此问题），现在似乎已修复。我现在得到

library(terra)
#terra version 1.4.12
elk <- vect("elk subset/elk subset.shp")
veg <- rast("veg_sample/veg sample.tif")
# note the way to use activeCat!
activeCat(veg) <- 2

veg
#class       : SpatRaster 
#dimensions  : 933, 1272, 1  (nrow, ncol, nlyr)
#resolution  : 0.0003398576, 0.0003398576  (x, y)
#extent      : -109.554, -109.1217, 33.8277, 34.14478  (xmin, xmax, ymin, ymax)
#coord. ref. : lon/lat WGS 84 (EPSG:4326) 
#source      : veg sample.tif 
#categories  : COUNT, CONDENSED 
#name        : CONDENSED 
#min value   :     ASPEN 
#max value   : PONDEROSA 

plot(veg, mar=c(2,2,2,8))
points(elk)

在此处输入图像描述

head(extract(veg, elk))
#  ID      CONDENSED
#1  1          ASPEN
#2  2  OAK/SHRUBLAND
#3  3  OAK/SHRUBLAND
#4  4 PINYON-JUNIPER
#5  5 PINYON-JUNIPER
#6  6      PONDEROSA
 
e <- ext(-109.18688, -109.18483,   34.11579,   34.11798)
cveg <- crop(veg, e)
activeCat(cveg) <- 2
celk <- crop(elk, e)

plot(cveg, mar=c(2,2,2,8))
points(celk)

在此处输入图像描述

extract(veg, celk)
#  ID     CONDENSED
#1  1 OAK/SHRUBLAND

您可以安装开发版本

install.packages('terra', repos='https://rspatial.r-universe.dev')

奖金：

extract是一个通用函数。这意味着调用terra::extract(x)或raster::extract(x)因为你得到的函数的版本取决于x. 因此，如果您这样做terra::extract(x)并且x是 RasterLayer，您将获得在 raster 包中定义的函数。在这种情况下，最好只使用extract(x)--- 因为这不会产生误导。

于 2021-10-12T15:56:28.393 回答