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")
时间: 2023-06-11 07:05:35 浏览: 62
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)。
相关问题
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"))
这段代码的问题在于 `image_data` 函数返回的是一个 Matrix 类型的对象,而 `rasterGrob` 函数需要的是一个 Raster 类型的对象。因此,需要将 Matrix 对象转换为 Raster 对象。
以下是修改后的代码:
```
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)
# 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_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"))
```
在修改后的代码中,我们将 `img_matrix` 从 Matrix 类型转换为 Raster 类型,并将其作为参数传递给 `rasterGrob` 函数。然后,我们将返回的 Raster 对象传递给 `annotation_custom` 函数。
请优化以下代码 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('2022-01-09 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)
可以尝试以下优化代码:
```
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/"
# 读取第一天的tif文件
r <- raster(paste0(in_path, "/19810101.tif"))
# 新建一个空白矩阵
new_r <- raster(r)
# 获取每小时的时间戳
times <- seq(as.POSIXct('2022-01-01 00:00:00'), as.POSIXct('2022-01-09 23:00:00'), by = 'hour')
# 将每小时的值设置为第一天的值
for (i in seq_along(times)) {
new_r[[i]] <- r[]
}
# 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)
```
优化方法:
1. 读取第一天的tif文件时,可以直接使用 `raster()` 函数,不需要使用 `paste0()` 函数拼接路径;
2. 在新建空白矩阵时,可以直接使用原始矩阵 `r`,不需要重新设置范围和投影;
3. 在将每小时的值设置为第一天的值时,可以直接使用 `r[]`,不需要每次都读取第一天的值;
4. 在设置时间属性时,可以直接使用 `names()` 函数,不需要使用 `setZ()` 函数。