在R中使用superClass进行分类

Question

我想对几个土地覆盖（4类）进行监督分类。 我打算使用R来实现这一点，使用RandomForest方法使用'RStoolbox'中的函数'superClass'。

该函数的语法如下：

superClass(img, trainData, valData = NULL, responseCol = NULL,
  nSamples = 1000, polygonBasedCV = FALSE, trainPartition = NULL,
  model = "rf", tuneLength = 3, kfold = 5, minDist = 2,
  mode = "classification", predict = TRUE, predType = "raw",
  filename = NULL, verbose, overwrite = TRUE, ...)

我编写脚本的方式，我没有使用所有可能的字符串：

class1 <- superClass(img = IR_extr, model = "rf", trainData = train, responseCol = "Macroform")

但是，使用此脚本，R会产生错误： eval中的错误（expr，envir，enclos）：   对象'RASTER [dataSet [，“cells”]]'找不到

查看光栅图像，其中应包含1-255的值。但是，数据似乎与细胞无关？最初我将此图层从ArcGis导出为GeoTiff文件，并将其导入R. 如何确定此光栅文件中的问题是什么？ 如有必要，我可以使光栅文件可用。