将Lambert Azimuthal等面积的Hydro1k改为WGS 84

时间:2017-02-04 21:05:39

标签: transform raster projection r-raster

我正在使用wgs84的投影分析栅格数据,我还需要从USGS(https://lta.cr.usgs.gov/HYDRO1K)下载的Hydro1k数据。然而,Hydro1k使用具有特定原点和其他参数的Lambert Azimuthal等面积投影。所以我决定将Hydro1k的预测转换为WGS 84以供将来分析。我尝试了一种在线发现的方法,改变的预测似乎没问题。

下面是我使用的代码和栅格的属性:

#Import the selected raster after knowing name
As.fa.1k=raster(Path.all.1k[4])

#Show the attribute of the input raster from README file:
Projection used:  Lambert Azimuthal Equal Area

                  Units = meters

                  Pixel Size = 1000 meters

                  Radius of Sphere of Influence = 6,370,997 meters

                  Longitude of Origin = 20 00 00E

                  Latitude of Origin = 55 00 00N

                  False Easting = 0.0

                  False Northing = 0.0

#Custom the projection based on the origin of raster 
As.proj="+proj=laea +lon_0=100 +lat_0=45 +ellps=sphere"

#Assign CRS to layer
crs(As.fa.1k)=As.proj

#Get wgs4 projection
wgs = "+proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0"

#Assign wgs84 to raster with lambert projection
As.wgs=projectRaster(As.fa.1k, crs=wgs)

但是,投影变换的栅格中的值似乎很奇怪:

#values in raster before being transformed
class       : RasterLayer 

dimensions  : 8384, 9102, 76311168  (nrow, ncol, ncell)

resolution  : 1000, 1000  (x, y)

extent      : -4462500, 4639500, -3999500, 4384500  (xmin, xmax, ymin, ymax)

coord. ref. : +proj=laea +lon_0=-100 +lat_0=45 +ellps=sphere 

names       : na_fd 

values      : -9999, 255  (min, max)

-9999应该是海洋中细胞的价值。

#values in raster after after transformed
class       : RasterLayer 

dimensions  : 1910, 5497, 10499270  (nrow, ncol, ncell)

resolution  : 0.0655, 0.04495  (x, y)

extent      : -180.0035, 180.05, -0.5929785, 85.26152  (xmin, xmax, ymin, ymax)

coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 

names       : na_fd 

values      : 1, 55537  (min, max)

我在转换前从栅格中提取值,最大值也是55537.转换前后光栅中的值似乎非常不同。

如何在转换前保留栅格的值?

感谢。

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

projectRaster会在重投影期间扭曲栅格单元,特别是从投影坐标系(Lambert Azimuthal)到地理坐标系(wgs84),并且需要对值进行一些插值。

另外你应该注意到你的单元格大小差异,也许你可以在projectRaster中使用'res ='强制解析?

另外,尝试'method =“ngb”'作为projectRaster中的插值方法,以保持值相同