Question

我发现枫糖浆每年的平均生产天数。我的枫树分布数据在ascii文件中。我有一个名为brick.Tmax的栅格（由NetCDF文件创建）。我想将brick.Tmax的规格与我的枫树分布数据相匹配。

##    These are the specs I want to use for my maple distribution
brick.Tmax
class       : RasterBrick 
dimensions  : 222, 462, 102564, 366  (nrow, ncol, ncell, nlayers)
resolution  : 0.125, 0.125  (x, y)
extent      : -124.75, -67, 25.125, 52.875  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
data source : E:\all_files\gridded_obs.daily.Tmax.1980.nc 
names       : X1980.01.01, X1980.01.02, X1980.01.03, X1980.01.04,    X1980.01.05, X1980.01.06, X1980.01.07, X1980.01.08, X1980.01.09, X1980.01.10, X1980.01.11, X1980.01.12, X1980.01.13, X1980.01.14, X1980.01.15, ... 
Date        : 1980-01-01, 1980-12-31 (min, max)
varname     : Tmax 

## reading in red maple data from ascii file into rasterLayer
red_raster <- raster("E:/all_files/Maple_Data/redmaple.asc")
red_raster
class       : RasterLayer 
dimensions  : 140, 150, 21000  (nrow, ncol, ncell)
resolution  : 20000, 20000  (x, y)
extent      : -1793092, 1206908, -1650894, 1149106  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : NA 
data source : E:\all_files\Maple_Data\redmaple.asc 
names       : redmaple 
values      : -2147483648, 2147483647  (min, max)

如何将brick.Tmax的所有规格（尺寸，crs，分辨率和范围）投影到red_raster，同时仍然保留red_raster的值？看起来两者是相互排斥的。

注意：为了简化我的问题，我在原帖中对我的问题进行了相当多的编辑，如果下面的评论在当前背景下令人困惑，请向我道歉。（我删除了像中间人一样的光栅prodavg_rast）。

Answer 1

两个栅格显然没有相同的程度。实际上是在不同的宇宙中（坐标参考系统）。 brick.Tmax具有角度（经度/纬度）坐标：+proj=longlat +datum=WGS84 但是red_raster显然没有给出extent : -1793092, 1206908, -1650894, 1149106。因此，要将这些数据一起使用，需要转换其中一个（投影到另一个的坐标参考系统中）。问题是我们不知道red_raster的crs是什么（esri ascii文件不存储该信息！）。因此，您需要从数据源中找出它是什么，或者通过猜测给出覆盖的区域和约定。在您发现之后，您可以执行以下操作：

library(raster)
tmax <- raster(nrow=222, ncol=462, xmn=-124.75, xmx=-67, ymn=25.125, ymx=52.875, crs="+proj=longlat +datum=WGS84")

red <- raster(nrow=140, ncol=150, xmn=-1793092, xmx=1206908, ymn=-1650894, ymx=1149106, crs=NA)
crs(red) <- "  ??????     " 

redLL <- projectRaster(red, tmax)

Projectiong栅格需要时间。测试你是否计算出crs的一个好方法是转换一些可以显示事物是否对齐的多边形。

library(rgdal)
states <- shapefile('states.shp')
sr <- spTransform(states, crs(red)
plot(red)
plot(sr, add=TRUE)

R - 具有相同crs，范围，尺寸，分辨率的栅格不对齐

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