Question

我正在尝试使用具有多个条件的专用函数来聚合栅格。我陷入了“if else”的语法中，并想知道是否有人可以提供帮助。

以下是我在agg.fun中尝试做的事情：

将所有NA值设置为-9999
低于或等于100，或10或更高的值取平均值
值大于100，如果它们是聚合单元格的30％或更多，则将值设置为-9999，或者如果小于，则将值设置为由缺失的分数加权的平均值（-9999）

其他任何东西都是-9999

agg.fun <- function(x) {
    if (max(x) == NA) {
    return(-9999)
    } else if (max(x) <= 100 && max(x) > 10) {
    return(mean(x))
    } else if (max(x) <= 10)) {
    return(0)
    } else if (max(x) > 100) {
        cloud.count <- length(which(x==250))
        cloud.per <- cloud.count/(ncol(x)*nrow(x))
            if (cloud.per >= 0.3) {
            return(-9999)
            } else (cloud.per < 0.3) {
            return(mean(x) + cloud.count * 0.5)
           }
    } else {
    return(-9999)
    }
}


r <- raster(matrix(rep(c(1:100),100),100,100))

#randomly set some values to 250
r[sampleRandom(r,1000,cells=TRUE)[,'cell']] <- 250

#randomly set some values to 200  
r[sampleRandom(r,100,cells=TRUE)[,'cell']] <- 200

#set some values in raster to NA
r[r%in%c(200,201,211,225,237,239,254,255)] <- NA

#attempt to run aggregate (doesn't work right now)
r.agg <- aggregate(r, fact=3, fun=agg.fun, expand=TRUE, na.rm=TRUE)

Answer 1

我认为你正在寻找这样的东西：

agg.fun <- function(x,...) { ## you should add ... for na.rm,and other extra parameters
  x[is.na(x)] <- -9999
  if (all(x  <= 100 & x > 10))return(mean(x))
  else{
    len_100= sum(x>100)
    len_missing = sum(x==-9999)
    if(len_100 < 0.3*length(x))
      return(mean(x)+ 0.5*len_missing)
  }
  return(-9999)
}

将所有缺失值设置为-9999
如果[10,100]中的所有值都返回平均值
如果值的数量> 100小于总值的三分之一返回由缺失值计算的平均值
在所有其他情况下返回-9999。

使用具有多个条件的函数聚合栅格

1 个答案: