library(raster) # 导入所有TIFF文件 path1 <- list.files('G:/ERA5hr/SVWL1/1/', pattern = '*.tif', full.names = TRUE) stack1 <- stack(path1) # 将需要用到的raster对象转换为矩阵 a <- as.matrix(raster('G:/ERA5hr/Fw/a/a.tif')) b <- as.matrix(raster('G:/ERA5hr/Fw/b/b.tif')) wr <- as.matrix(raster('G:/ERA5hr/Fw/wr/wr.tif')) # 遍历每个TIFF文件 for (i in 1:length(path1)) { # 加载当前TIFF文件 sw <- stack1[[i]] # 将stack对象转换为矩阵 df_sw <- as.matrix(sw) # 计算结果 file_data <- ifelse(df_sw < wr, 1, sqrt(1 + a * (df_sw - wr) ^ b)) # 将结果赋值给raster对象 result <- sw result <- setValues(result, file_data) # 输出结果到磁盘 output_path <- paste('G:/ERA5hr/Fw/1/', substr(path1[i], 19, 32), '.tif', sep = '') writeRaster(result, output_path, overwrite = TRUE, format = "GTiff") }这个代码里sw和wr一个是多维的一个是一维的，他们怎么进行计算

在这个代码中， `sw` 和 `wr` 都被转换为了矩阵，因此它们都是多维的。在 `for` 循环中，`sw` 被赋值为 `stack1[[i]]`，这个 `stack` 对象包含了多个 `raster` 对象，因此 `sw` 也是一个多维的矩阵。在计算 `file_data` 时，`df_sw` 表示 `sw` 转换为的矩阵，而 `wr` 是另一个矩阵。两者的形状必须相同，也就是说，必须是相同的行数和列数。在这个代码中，如果 `df_sw` 的形状与 `wr` 的形状不同，则会出现 `non-conformable arrays` 的错误。

因此，建议你检查一下 `sw` 和 `wr` 的形状，确保它们是相同的。如果它们的形状不同，你可以使用 `raster::resample()` 函数来调整它们的形状，使它们具有相同的分辨率和范围。

相关问题

请优化这个代码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_sw <- as.matrix(sw) file_data <- ifelse(df_sw<wr, 1, sqrt(1+a*(df_sw-wr)^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") }

首先，我们可以使用`raster::stack()`函数来一次性加载所有的TIFF文件，而不是一个一个地导入和合并。其次，我们可以将`path2`、`path3`和`path4`这三个raster对象转换为矩阵，并在循环外进行计算，以节省时间。

以下是优化后的代码：

library(raster)

# 导入所有TIFF文件
path1 <- list.files('G:/ERA5hr/SVWL1/1/', pattern = '*.tif', full.names = TRUE)
stack1 <- stack(path1)

# 将需要用到的raster对象转换为矩阵
a <- as.matrix(raster('G:/ERA5hr/Fw/a/a.tif'))
b <- as.matrix(raster('G:/ERA5hr/Fw/b/b.tif'))
wr <- as.matrix(raster('G:/ERA5hr/Fw/wr/wr.tif'))

# 遍历每个TIFF文件
for (i in 1:length(path1)) {
  # 加载当前TIFF文件
  sw <- stack1[[i]]
  
  # 将stack对象转换为矩阵
  df_sw <- as.matrix(sw)
  
  # 计算结果
  file_data <- ifelse(df_sw < wr, 1, sqrt(1 + a * (df_sw - wr) ^ b))
  
  # 将结果赋值给raster对象
  result <- sw
  result <- setValues(result, file_data)
  
  # 输出结果到磁盘
  output_path <- paste('G:/ERA5hr/Fw/1/', substr(path1[i], 19, 32), '.tif', sep = '')
  writeRaster(result, output_path, overwrite = TRUE, format = "GTiff")
}

希望这个优化的代码能够提高程序的运行效率。

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

在你的代码中，你使用了 `path2`、`path3`和`path4`作为模板来创建新的栅格图层。但是，在循环中，你没有更新这些模板图层，而是一直使用了最初的图层。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',full.names = T)
path2 <- rast('G:/ERA5hr/Fw/a/a.tif') 
path3 <- rast('G:/ERA5hr/Fw/b/b.tif') 
path4 <- rast('G:/ERA5hr/Fw/wr/wr.tif') 

for (i in 1:length(path1)) {
  print(path1[i])
  
  sw <- rast(path1[i]) 
  
  # 更新模板图层
  a <- path2
  b <- path3
  wr <- path4
  
  # 将栅格数据转换为矩阵并指定数据类型
  df_a <- as.matrix(a, dataType = 'FLT4S')
  df_b <- as.matrix(b, dataType = 'FLT4S')
  df_wr <- as.matrix(wr, dataType = 'FLT4S')
  
  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")
}

现在，你应该能够成功执行你的代码了。