计算R中具有不同原点和范围的2个栅格图层之间的重叠区域

Question

我对于在stackoverflow上提问以及或多或少是R的新手（以及一般的编程）都是新手，所以请耐心等待。

我有物种范围的ASCII文件，只显示存在。在深入研究互联网之后，我设法上传，转换为光栅，沿着所需的边界（在我的情况下，澳大利亚的海岸线）进行遮罩，并绘制它们以便我可以在未投影的地图上显示范围。

完成了这方面的定性方面，我需要进入定量方面;也就是说，我需要计算物种之间的同情程度。为了做到这一点，我需要首先计算重叠区域，这是我遇到问题的地方。这是我到目前为止所做的事情：

> d
class       : RasterLayer 
dimensions  : 85, 270, 22950  (nrow, ncol, ncell)
resolution  : 0.08, 0.08  (x, y)
extent      : 119.4993, 141.0993, -36.65831, -29.85831  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
data source : in memory
names       : layer 
values      : 2, 2  (min, max)

> b
class       : RasterLayer 
dimensions  : 140, 222, 31080  (nrow, ncol, ncell)
resolution  : 0.08, 0.08  (x, y)
extent      : 134.2456, 152.0056, -40.44268, -29.24268  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
data source : in memory
names       : layer 
values      : 2, 2  (min, max)

x<-resample(b,d,method="ngb")
y<-mask(x,d)

>y
class       : RasterLayer 
dimensions  : 85, 270, 22950  (nrow, ncol, ncell)
resolution  : 0.08, 0.08  (x, y)
extent      : 119.4993, 141.0993, -36.65831, -29.85831  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
data source : in memory
names       : layer 
values      : 2, 2  (min, max)

y是掩盖在d上的d和b之间重叠的光栅（当我尝试掩盖b时，我得到错误，表示范围不同）。我该如何计算它的面积？ raster包中的area（）函数将其吐出：

area(y)
class       : RasterLayer 
dimensions  : 85, 270, 22950  (nrow, ncol, ncell)
resolution  : 0.08, 0.08  (x, y)
extent      : 119.4993, 141.0993, -36.65831, -29.85831  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
data source : in memory
names       : layer 
values      : 63.65553, 68.75387  (min, max)

我不完全确定如何处理这件事。这是否是获得区域的良好/准确/正确的方式？为什么y和b之间的范围不同，但d和y之间的范围是相同的？此外，面积（y）的值的单位是多少？我认为这些单位并不重要，因为我最终将采用一个比例（通过将重叠除以更受限制的物种的范围），但我很想知道将来参考。

如果这是一个愚蠢的问题，我很抱歉。我感谢有人可能提出的任何意见。

Answer 1

获得重叠的最佳方法是使用intersect。您可以创建重叠值的块，并使用any之类的命令来获取重叠范围，假设每个范围中的值为1或TRUE，范围外的0，FALSE或NA：

library(raster)

wgs84 <- "+proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0"
d <- raster()
extent(d) <- extent(119.4993, 141.0993, -36.65831, -29.85831)
res(d) <- c(0.08, 0.08)
projection(d) <- CRS(wgs84)
values(d) <- sample(c(NA, 1), ncell(d), replace=TRUE)

b <- raster()
extent(b) <- c(134.2456, 152.0056, -40.44268, -29.24268 )
res(b) <- c(0.08, 0.08)
projection(b) <- CRS(wgs84)
values(b) <- sample(c(NA, 1), ncell(b), replace=TRUE)

y <- intersect(b, d)

x <- brick(resample(b, y, method = "ngb"),resample(d, y, method = "ngb"))
x2 <- any(x, na.rm = TRUE)

library(maps)
map(regions = "australia")
image(d, add = TRUE, col = "blue")
image(b, add = TRUE, col = "green")
plot(extent(y), add = TRUE)
image(x2, add = TRUE, col = "red")

area函数可以获得每个单元格的近似区域（为了获得真实区域，您应该将其重新投影到区域坐标系中）。要获得重叠的总近似区域，请添加所有单元格值，使用组合栅格的值索引区域总和：

sum(values(area(x2))[which(values(x2))])
# [1] 361407.1