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

根据你提供的代码，可能会有以下错误：

1. 没有正确加载所需的 R 包。请确保已经加载了所有需要的 R 包。

2. 文件路径不正确。请检查文件路径是否正确，并且在 Windows 系统中使用正斜杠（/）而不是反斜杠（\）。

3. 在执行函数时，需要将所需的输入参数正确传递给函数。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 `writeRaster` 函数时，需要确保输出路径和文件名正确，并且在 Windows 系统中使用正斜杠（/）而不是反斜杠（\）。

希望这些提示可以帮助您解决问题。

相关问题

(2）请完成逐旬 NDVI 最大值合成，输出36个旬 NDVI 文件。命名规则：如1月上中下三旬分别为：2019011_ ndvi . tif ;2019012_ ndvi . tif :2019013_ ndvi . tif (40分）

为了完成逐旬 NDVI 最大值合成，需要有每旬的 NDVI 文件。假设已经有了36个旬的 NDVI 文件，可以按照以下步骤进行合成：

1. 安装 GDAL 工具，使用以下命令确认是否已经安装：

   gdalinfo --version

2. 打开命令行终端，进入存放 NDVI 文件的文件夹。

3. 使用以下命令合成每个旬的 NDVI 最大值：

   gdal_calc.py -A 2019011_ndvi.tif -B 2019012_ndvi.tif -C 2019013_ndvi.tif --outfile=2019011_max.tif --calc="maximum(A,B,C)"

其中，`-A`、`-B`、`-C` 分别指代当前旬的三个 NDVI 文件，`--outfile` 指定输出文件名，`--calc` 指定计算方式，这里是取三个文件的最大值。

4. 重复上述步骤，对每个旬的 NDVI 文件进行合成，得到36个旬 NDVI 最大值文件。

5. 按照题目要求，将文件命名为 `yyyymmX_ndvi.tif` 的形式，其中 `yyyymm` 表示年月，`X` 表示旬数（1-3）。

例如，1月上旬 NDVI 最大值文件应命名为：`2019011_ndvi.tif`。

注意，以上命令仅适用于 GDAL 2.x 版本，若使用 GDAL 3.x 版本，需要将 `-A`、`-B`、`-C` 改为 `-i`、`-j`、`-k`。

library(sf) library(sp) library(raster) shp <- read_sf("E:/waterconstraint/LoessPlateauRegion/LoessPlateauRegion.shp") r<-raster("E:/waterconstraint/GIMMS_NDVI/MonthMax/1982-01-01.tif") crs(shp) crs(r) shp_proj <- st_transform(shp,crs = (r) #r_crop <- crop(r,shp_proj) plot(r) plot(r_crop,main = "crop")

这段代码的作用是引入R语言中的sf、sp和raster三个包，然后读取一个shp文件和一个.tif文件（分别位于E:/waterconstraint/LoessPlateauRegion/ 和 E:/waterconstraint/GIMMS_NDVI/MonthMax/ 这两个文件夹下），并获取它们对应的坐标系信息。最后，将读取的shp文件转换为与.tif文件相同的投影坐标系（即广义选择不仅仅是地理坐标系）。