问题标签 [terra]

我有一个文件夹，其中包含大约 191 个 GeoTIFF 文件（每个文件都是更大区域的不同 DEM（高程）图块）。我想将所有图块合并到一个光栅文件中。我正在使用该terra软件包，并且成功地加载了每个栅格并将它们从 2 米分辨率聚合到 30 米分辨率。但是，在运行mosaic将它们全部合并的函数时，我遇到了一个错误（请参阅下面的错误消息）。我已经能够在只有三个图块的较小子集上运行马赛克功能，但是当我扩展到所有文件时，这成为一个问题。

通过调用栅格的摘要（见下文），聚合确实会稍微改变程度 - 这可能是问题吗？resample可能是一种选择，但每个单独的栅格都有不同的范围，我不确定如何实施此修复。

不确定示例数据集是否会有所帮助，因为我知道这些功能有效。我在高性能集群上运行此代码，因此运行小批量代码效率不高。

下面是两个图块的示例：

我们将 Drone 和 terraform 用于 CI/CD 进行反应应用。你能帮我在构建过程中动态创建环境变量吗？

我正在使用raster包，我尝试切换到，terra但由于某些我不明白的原因，terra无法重现raster与包等并行工作时的相同操作snowfall和future.apply. 这是一个可重现的例子。

.External(list(name = "CppMethod__invoke_notvoid", address = <pointer: (nil)>, : NULL 值作为符号地址) 中的错误。

rast如果我更改withraster和terra::maskwith ，完全相同的代码效果很好raster::mask。见下文：

如果我使用snowfall而不是相同的行为future

这会返回相同的错误，future_lapply 为什么会发生这种情况？我从未见过这样的错误。我希望利用更高的速度，terra但所以我被卡住了。

我想从包含农药使用的光栅文件中提取一些施用率、总施用量和面积。我有很多文件需要这样做，而光栅速度很慢，所以我需要在 terra 中执行此操作，但努力复制遮罩功能。

这是栅格中的代码（从此处复制：使用栅格计算农药的平均施用量和总施用量，但数字不相加）：

在土地

但是当我尝试使用掩码时出现此错误：

任何想法如何解决这个问题？

我使用 terra 包从光栅文件中提取农药应用。在提取步骤中，似乎 terra 删除了一些行。在此示例中，有 19 个警告，其中显示：

无法计算最小值/最大值，采样中未找到有效像素。（GDAL 错误 1）

在提取步骤之后，我剩下的行更少了，而且似乎已经删除了一些行。

这一步使用栅格工作得很好（从这里使用栅格计算农药的平均施用量和总施用量，但数字没有加起来）但不幸的是，考虑到我需要处理的文件数量，它会减慢速度。

任何想法这个错误意味着什么以及如何解决它？

这是代码：

我正在尝试从位于https://nomads.ncep.noaa.gov/pub/data/nccf/com/hrrr/prod/hrrr.20210511/conus/的 grib 文件中提取点数据。

这些文件由 170 或 173 个层（变量）组成。我想使用 terra:extract 提取点处的单元格值。但是，提取失败（层之间有些东西搞砸了）。这是我想为每个变量提取数据的 lon/lat：

extract_data 是一团糟，没有任何意义。如果我一次做一层效果很好（但需要更长的时间）。

我必须做什么才能让多层提取物起作用？

我在完全理解 terra:extract 时遇到问题。我希望提取管理 GADM 多边形的平均栅格值。我的栅格每个国家/地区都有一个值。我希望特定国家/地区内的每个行政多边形具有相同的值，并且包含某些国家边界的某些多边形被分配区域加权平均值。不幸的是，我当前的脚本并非如此。raster::extract 似乎给出了合理的结果，但不是 terra:extract （请参阅下面的示例代码 - 提供具有不同值的输出）。有人可以根据我下面的代码解释我为什么吗？非常感谢。

我有 29 个具有以下属性的栅格图块：

我想将所有 29 个图块合并到一个栅格中，但是，在这种高分辨率下需要很长时间。所以我首先使用聚合降低了这些栅格的分辨率。我汇总了 113 倍（大致导致分辨率为 0.1）：

但是，虽然原始图块都具有相同的原点 ([0,0])，但在使用“聚合”后，新栅格的原点存在细微差异：

然后，当我尝试将新栅格与 'merge' 合并时，出现错误：

欢迎任何我应该做的建议。

我有一个包含 79 个变量的 netcdf 文件，每个变量有 365 个波段（一年中的每一天都有一个波段）。我想读取一个变量的所有波段（即，具有 365 层的栅格）。使用 'raster' 包，这将按如下方式工作：

结果是一个 365 层的 RasterBrick：

但我还没有成功地用“terra”包做到这一点。我试过了

生成的 SpatRaster 有 79 个“源”，但如果我想提取一个“源”，使用什么语法？在 rast 函数中添加 varname = 'WDEP_PREC' 不起作用。我尝试了 dailyvalues$... 但它只调用单层（如“名称”下所列）。

处理大型栅格时，最好的 wopt 和 gdal 选项是什么terra::？我想将栅格堆栈（2.5arcmin）与分辨率更高（500 * 500m）的栅格相匹配。工作流程：尽可能接近地分解，然后重新采样，最后屏蔽。这可行，但输出 tif > 100gb，并且该过程需要很长时间。

wopt_options也应该放在里面terra::disaggregate()吗terra::resample()？有什么方法可以减小文件大小并加快进程？

我还尝试了以下 gdal 选项gdal=c("COMPRESS=DEFLATE", "TFW=YES")or gdal=c("COMPRESS=LZW", "TFW=YES")，但没有真正改变。也尝试过没有任何 gdal 选项。

此外，我还raster::projectRaster()使用更快且 outputfile.tif 小得多的函数（使用分解的 r）来执行此操作。但是，我想我应该避免projecRaster()在这里使用：

r 栅格如下所示：