# 将栅格数据转换为时间序列 ts_list <- mclapply(rasters, function(x) { ts <- as.zoo(x) index(ts) <- ymd(sprintf("%08d", index(ts))) ts })刚才代码报错

时间: 2024-03-10 17:51:27 浏览: 124
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时间序列栅格数据的Mann_Kenddall检验 .txt

抱歉，对于时间序列转换，需要安装lubridate包。可以使用以下代码先安装lubridate包，再运行时间序列转换的代码： ``` install.packages("lubridate") library(lubridate) # 将栅格数据转换为时间序列 ts_list <- mclapply(rasters, function(x) { ts <- as.zoo(x) index(ts) <- ymd(sprintf("%08d", index(ts))) ts }) ``` 这样可以避免出现缺少lubridate包的错误。
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> # 将栅格数据转换为时间序列 > ts_list <- lapply(rasters, function(x) { + ts <- as.zoo(x) + index(ts) <- ymd(sprintf("%08d", index(ts))) + ts + }) Error in attributes(.Data) <- c(attributes(.Data), attrib) : invalid first argument, must be vector (list or atomic)

这个错误提示意味着在调用 as.zoo() 函数将栅格数据转换为时间序列时，出现了一些问题。这通常是因为栅格数据中存在无效值（例如 NA）或数据类型不一致。 您可以尝试以下方法来解决这个问题： 1. 检查栅格数据...

请优化下面代码 library(raster) library(zoo) # 读取tif文件 files <- list.files(path = "E:/LAI/GLASS_LAI/IWEMS_LAI/8118x", pattern = "*.tif", full.names = TRUE) rasters <- lapply(files, raster) lapply(rasters, class) # 将栅格数据转换为时间序列 ts_list <- lapply(rasters, function(x) { ts <- as.zoo(x) index(ts) <- as.POSIXct(strptime(index(ts), format = "yyyymmdd")) ts }) # 生成一个每小时的时间序列 start_time <- as.POSIXct(strptime("1981-01-01 00:00:00", format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S")) end_time <- as.POSIXct(strptime("1981-12-31 23:00:00", format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S")) hourly_ts <- zoo(, seq(start_time, end_time, by = "hour")) # 将每8天的数据插值为每小时的数据 for (i in seq_along(ts_list)) { ts_hourly <- na.approx(ts_list[[i]], xout = index(hourly_ts)) hourly_ts <- merge(hourly_ts, ts_hourly, all = TRUE) } # 将每小时的数据导出为tif文件 for (i in seq_along(hourly_ts)) { tif_name <- paste0("hourly_", format(index(hourly_ts)[i], "%Y%m%d%H%M"), ".tif") writeRaster(raster(hourly_ts[[i]]), filename = tif_name, format = "GTiff") }

# 将栅格数据转换为时间序列 ts_list <- mclapply(rasters, function(x) { ts <- as.zoo(x) index(ts) <- ymd(sprintf("%08d", index(ts))) ts }) # 生成一个每小时的时间序列 start_time <- ymd_hms("1981-01-...

library(raster) library(zoo) # 读取tif文件 files <- list.files(path = "E:/LAI/GLASS_LAI/IWEMS_LAI/8118x", pattern = "*.tif", full.names = TRUE) rasters <- lapply(files, raster) rasters_list <- list(rasters) # 将栅格数据转换为时间序列 ts_list <- lapply(rasters_list, function(x) { ts <- as.zoo(x) index(ts) <- as.POSIXct(strptime(index(ts), format = "%Y-%m-%d")) ts }) # 生成一个每小时的时间序列 start_time <- as.POSIXct(strptime("2021-01-01 00:00:00", format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S")) end_time <- as.POSIXct(strptime("2021-12-31 23:00:00", format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S")) hourly_ts <- zoo(, seq(start_time, end_time, by = "hour")) # 将每8天的数据插值为每小时的数据 for (i in seq_along(ts_list)) { hourly_ts <- merge(hourly_ts, na.approx(ts_list[[i]]), all = TRUE) } # 将每小时的数据导出为tif文件 for (i in seq_along(hourly_ts)) { tif_name <- paste0("hourly_", format(index(hourly_ts)[i], "%Y%m%d%H%M"), ".tif") writeRaster(raster(hourly_ts[i]), filename = tif_name, format = "GTiff") } 请根据刚才的问题优化这个代码

好的，根据你之前的问题，我建议你在将rasters转换为rasters_list时去掉列表，直接将rasters转换为zoo对象。这样你就可以直接在栅格数据上进行时间序列插值和导出。以下是修改后的代码： library(raster) ...

> # 将栅格数据转换为时间序列 > ts_list <- lapply(rasters_list, function(x) { + ts <- as.zoo(x) + index(ts) <- as.POSIXct(strptime(index(ts), format = "%Y-%m-%d")) + ts + }) Error in zoo(structure(x, dim = dim(x)), index(x), ...) : “x” : attempt to define invalid zoo object

这个错误可能是因为你的栅格数据不是一个有效的zoo对象。...你可以将这段代码中的r对象替换为你的rasters_list中的栅格数据，并指定正确的时间序列信息。然后再次运行你的代码，应该能够成功转换为一个zoo对象。

将栅格数据转换为时间序列 > ts_list <- lapply(rasters, function(x) { + ts <- as.zoo(x) + index(ts) <- as.POSIXct(strptime(index(ts), format = "%Y-%m-%d")) + ts + }) Error in attributes(.Data) <- c(attributes(.Data), attrib) : invalid first argument, must be vector (list or atomic)

在转换为时间序列之前，您可以使用以下代码检查rasters中的每个元素是否是栅格数据： lapply(rasters, class) 如果输出结果中包含“RasterLayer”或“RasterBrick”，则表示该元素是栅格数据。如果不是，...

library(terra) path1 <- dir('G:/ERA5hr/SVWL1/1/',pattern = '*.tif',full.names = T)#导入地址后批量合并 path2 <- raster('G:/ERA5hr/Fw/a/a.tif') path3 <- raster('G:/ERA5hr/Fw/b/b.tif') path4 <- raster('G:/ERA5hr/Fw/wr/wr.tif') #nc5 <- stack(paths) for (i in 1:length(path1)){ print(path1[i]) sw <- stack(path1[i]) a <- path2 b <- path3 wr <- path4 df_a <- as.matrix(a) df_b <- as.matrix(b) df_wr <- as.matrix(wr) df_sw <- as.matrix(sw) old_matrix <- df_sw df_sw <- matrix(old_matrix, nrow = 125, ncol = 265) file_data <- ifelse(is.na(df_sw), 0, ifelse(df_sw < df_wr, 1, sqrt(1 + df_a * (df_sw - df_wr) ^ df_b))) result <- sw result <- setValues(result, file_data) output_path <- paste('G:/ERA5hr/Fw/1/', substr(path1[i],19,32),'.tif',sep='') writeRaster(result,output_path, overwrite=TRUE,format = "GTiff") }请检查一下参数问题

另外，你在将栅格数据转换为矩阵时，没有指定数据类型，这可能导致数据类型不匹配和错误。 以下是修复后的代码： library(terra) # 导入地址后批量合并 path1 <- dir('G:/ERA5hr/SVWL1/1/',pattern = '*.tif...

ndvi<-rast("D:/tt/ndvi00_21.tif") #多波段 tmp<-rast("D:/tt/Newtmp00_21.tif") #多波段 pre<-rast("D:/tt/Newpre00_21.tif") #多波段 ndvi_tmp_pre <- c(ndvi,tmp,pre) #栅格数据集 fun_linear <- function(x){ #删除数据不连续含有NA的像元 ndvi_l<-x[1:22] tmp_l<-x[23:44] pre_l<-x[45:66] if(length(na.omit(ndvi_l))<22 || length(na.omit(tmp_l))<22 || length(na.omit(pre_l))<22) return(c(NA, NA, NA, NA)) lm_ols<-lm(ndvi_1~tmp_l+pre_l) #OLS lm_std<-lm(scale(ndvi_l)~scale(tmp_l)+scale(pre_l)) #对回归模型进行标准化 smr<- summary(lm_std) tmp_stdcor <- smr$coefficients[,"Estimate"][2] pre_stdcor <- smr$coefficients[,"Estimate"][3] tmp_pvalue <- smr$coefficients[,"Pr(>|t|)"][2] pre_pvalue <- smr$coefficients[,"Pr(>|t|)"][3] return(c(tmp_stdcor,pre_stdcor, tmp_pvalue,pre_pvalue)) } ndvi_pixellinear = app(ndvi_tmp_pre,fun_linear, cores=4) #app函数：将函数应用到每个像元 names(ndvi_pixellinear) = c( "tmp_stdcor", "pre_stdcor", "tmp_pvalue","pre_pvalue") plot(ndvi_pixellinear) writeRaster(ndvi_pixellinear, "D:/tt/ndvi_pixellinear.tif",overwrite=TRUE)有什么错误

在这种情况下，函数需要一个长度为 66 的向量，但是在您的代码中没有提供输入参数。 4. 在执行线性回归时，需要确保每个变量都有足够的数据点。在这种情况下，如果数据点的数量小于 22，则应返回 NA。 5. 在使用 ...

请修改以下这个代码，我希望使用R语言if语句，如果部分像元满足条件则为一个特定值，否则执行公式计算，最后导出为nc文件。 path1 <- dir('G:/ERA5hr/SVWL1/2/',pattern = '*.tif',full.names = T)#导入地址后批量合并 file2_data <- raster("G:/ERA5hr/Fw/a/a.tif") file3_data <- raster("G:/ERA5hr/Fw/b/b.tif") flie4_data <- raster("G:/ERA5hr/Fw/wr/wr.tif") file5_data <- raster("G:/ERA5hr/Fw/one/one.tif") for (i in 1:length(path1)){ print(path1[i]) file1_data <- stack(path1[i]) if(file1_data < flie4_data){file_data <- file5_data}else{ sqrt(1+file2_data*(file1_data-file4_data)^file3_data)} output_path <- paste('G:/ERA5hr/Fw/2/', substr(path1[i],20,33),'.tif',sep='') writeRaster(file_data,output_path, overwrite=TRUE,format = "GTiff") }

以下是修改后的代码，使用R语言if语句，如果部分像元满足条件则为一个特定值，否则执行公式计算，最后导出为nc文件。 R library(raster) path1 <- dir('G:/ERA5hr/SVWL1/2/', pattern = '*.tif', full.names = ...

library(terra) path1 <- dir('G:/ERA5hr/LAI_LV/1/',pattern = '*.tif',full.names = T)#导入地址后批量合并 #path2 <- dir('G:/hourlywindspeed/v/0/',pattern = '*.tif',full.names = T) #nc5 <- stack(paths) for (i in 1:length(path1)){ print(path1[i]) file1_data <- stack(path1[i]) #file2_data <- stack(path2[i]) file_data <- sqrt(1-0.05*file1_data)*sqrt(1+4.5*file1_data) output_path <- paste('G:/ERA5hr/Fy/1/', substr(path1[i],20,33),'.tif',sep='') writeRaster(file_data,output_path, overwrite=TRUE,format = "GTiff") }这个代码原始数据是整数型，怎么将计算结果输出成浮点型

在R中，可以使用dataType()函数将栅格数据的数据类型转换为浮点型。在你的代码中，可以在计算完成后使用dataType()函数将输出结果的数据类型转换为浮点型，例如： file_data <- sqrt(1-0.05*file1_data)*...

library(raster) # 输入路径 in_path <- "E:/LAI/GLASS_LAI/IWEMS_LAI/8118x/" # 输出路径 out_path <- "E:/LAI/GLASS_LAI/IWEMS_LAI/8118s/" # 读取8天一个的tif文件 r <- raster(paste0(in_path, "/19810101.tif")) # 获取每小时的时间戳 times <- seq(as.POSIXct('2022-01-01 00:00:00'), as.POSIXct('2022-01-08 23:00:00'), by = 'hour') # 新建一个空白矩阵 new_r <- raster(nrow = nrow(r), ncol = ncol(r), xmn = extent(r)[1], xmx = extent(r)[2], ymn = extent(r)[3], ymx = extent(r)[4], crs = proj4string(r)) # 将每小时的值设置为第一天的值 for (i in seq_along(times)) { new_r[[i]] <- r[[1]] } # 设置时间属性 names(new_r) <- format(times, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") # 导出为tif文件 writeRaster(new_r, filename = paste0(out_path, "/hourly_data.tif"), format = "GTiff", overwrite = TRUE)请修改以上代码

以上的代码是用来将一天的栅格数据扩展到一个星期的，然后将每小时的数据设置为第一天的数据，最后将数据导出为一个.tif文件。如果你需要修改这段代码，以下是一些可能有用的建议： 1. 输入和输出路径： 在这段...

以下栅格数据计算有错误，请修改library(terra) path1 <- dir('G:/ERA5hr/P/1/', pattern = '*.tif', full.names = TRUE) path2 <- dir('G:/ERA5hr/ZUST/1/', pattern = '*.tif', full.names = TRUE) path3 <- dir('G:/ERA5hr/ut_750/1/', pattern = '*.tif', full.names = TRUE) for (i in 1:length(path1)) { print(path1[i]) # 读取三个.tif文件 p <- stack(path1[i]) zust <- stack(path2[i]) ut <- stack(path3[i]) # 进行计算，使用if语句替代ifelse函数 if (zust > ut) { file_data <- (p/9.8) * zust^3 * (1 - ut/zust) * (1 + (ut/zust)^2) } else { file_data <- 0 } # 输出为新的.tif文件 output_path <- paste('G:/ERA5hr/Q/Q750/1/', substr(path1[i], 15, 28), '.tif', sep = '') writeRaster(file_data, output_path, overwrite = TRUE, format = "GTiff") }

# 输出为新的.tif文件 output_path <- paste('G:/ERA5hr/Q/Q750/1/', substr(path1[i], 15, 28), '.tif', sep = '') writeRaster(file_data, output_path, overwrite = TRUE, format = "GTiff") } 在修改后的...

请修改以下代码 library(ggplot2) library(gganimate) library(magick) # 读取图片并叠加 imgs <- lapply(1:9, function(i) { img <- image_read(paste0("E:/NorthChinaDustBreakout/z_Figure/FY4/22/", i, ".png")) img }) # 将图片叠加为一张 img <- image_append(imgs, stack = TRUE) # 将图片转换为矩阵 img_matrix <- image_data(img) # 绘制静态图像 p <- ggplot() + annotation_custom(rasterGrob(img_matrix), xmin=-Inf, xmax=Inf, ymin=-Inf, ymax=Inf) + theme_void() # 制作动画 anim <- p + transition_time(time) + labs(title = "Frame {frame_time}") + ease_aes('linear') # 导出动画为gif文件 animate(anim, nframes = 100, fps = 10, width = 800, height = 600, renderer = gifski_renderer("E:/NorthChinaDustBreakout/z_Figure/FY4/22/animated_images.gif"))

# 将矩阵转换为栅格对象 img_raster <- rasterGrob(img_matrix, interpolate = FALSE) # 绘制静态图像 p <- ggplot() + annotation_custom(img_raster, xmin=-Inf, xmax=Inf, ymin=-Inf, ymax=Inf) + theme_...

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input_path = 'E:\LAI\GLASS_LAI\IWEMS_LAI\8118x\'; output_path = 'E:\LAI\GLASS_LAI\IWEMS_LAI\8118s\'; output_file_prefix = 'output_'; % 定义时间序列 start_date = datetime('1981-01-01'); end_date = datetime('1981-12-31'); date_range = start_date:hours(1):end_date; % 循环处理每个tif文件 for i = 1:46 % 读取tif文件 filepath = fullfile(input_path','*.tif'); raster = geotiffread(filepath); info = geotiffinfo(filepath); % 将栅格数据转换为时间序列 ts = timeseries(raster, date_range); % 插值为每小时一张的数据 ts_hourly = resample(ts, date_range, 'linear'); % 将时间序列转换为栅格数据 raster_hourly = reshape(ts_hourly.Data, [size(raster, 1), size(raster, 2), numel(date_range)]); % 导出为tif文件 output_filename = [output_file_prefix, filename]; output_filepath = fullfile(output_path, output_filename); geotiffwrite(output_filepath, raster_hourly, info); end请优化上面代码

% 将栅格数据转换为时间序列 ts = timeseries(raster, date_range); % 插值为每小时一张的数据 ts_hourly = resample(ts, date_range, 'linear'); % 将时间序列转换为栅格数据 raster_hourly = reshape(ts_...

我这里有每8天一期，一年46张tif栅格数据，我想把这些数据插值为每小时一张的数据并用tif依次导出，请用R语言

# 将栅格数据转换为时间序列 ts_list <- lapply(rasters, function(x) { ts <- as.zoo(x) index(ts) <- as.POSIXct(strptime(index(ts), format = "%Y-%m-%d")) ts }) # 生成一个每小时的时间序列 start_time <-...

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