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我是 terra 包的新手。我正在尝试aggregate只有一层的分类栅格（或更准确地说是 SpatRaster）。结果应该是一个栅格，其层数与原始栅格中的类别一样多；单元格的值应具有每个类别中原始（较小）单元格的数量。

这是一个示例，显示了我试图实现的目标：

    library(terra)

    # the SpatRaster with 3 categories: 1, 2, 3
    set.seed(0)
    r <- rast(nrows=4, ncols=4)
    values(r) <- sample(3, ncell(r), replace=TRUE)

    # create one layer per category with binary indicators
    r1 <- subst(r, from=c(2,3), 0)
    r2 <- subst(r, from=c(1,3), 0); r2 <- subst(r2, from=2, 1)
    r3 <- subst(r, from=c(1,2), 0); r3 <- subst(r3, from=3, 1)
    
    # stack
    s <- c(r1, r2, r3)
    names(s) <- c("cat1", "cat2", "cat3")
    
    # aggregate
    a <- aggregate(s, fact = 2, fun = "sum")

这适用于这个例子。但这既不实用也不高效。对于大型栅格数据集（数量级 1GB-10GB）和许多类别，这可能（？）不可行。

那么，terra专业人士将如何做到这一点？

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这是一种更精简的方法

您的示例数据：

library(terra)
set.seed(0)
r <- rast(nrows=4, ncols=4)
values(r) <- sample(3, ncell(r), replace=TRUE)

解决方案：

s <- segregate(r)
a <- aggregate(s, 2, sum)

也可以这样做：

b <- list()
for (i in 1:3) {
    b[[i]] <- aggregate(r, 2, function(v) sum(v==i,na.rm=TRUE))
}
b <- rast(b)

你也可以这样写（我不推荐它）

bb <- lapply(1:3, \(i) aggregate(r, 2, \(v) sum(v==i,na.rm=TRUE))) |>
      rast()
于 2021-10-13T15:05:27.763 回答