将矢量图像置于网格中以便在R

Question

经过大量搜索，询问并做了一些代码之后，我在R's gstat中做了克里金的最低限度。

使用4分（我知道，非常糟糕），我在他们之间找到了非抽样点。但实际上，我并不需要所有这些要点。在该区域内，有一个较小的分区......这个区域是我真正需要的区域。

长话短说..我从4个气象站测量了雨量数据。这些点的纬度和长度坐标为：

lat    long
7.16   124.21
8.6    123.35
8.43   124.28
8.15   125.08

我可以通过之前关于StackOverflow的问题看到我的克里金之路。

这：Create variogram in R's gstat package

而且：Create Grid in R for kriging in gstat

我知道图像中有坐标（至少根据我的估计）：

Leftmost: 124 13ish 0 E(DMS)

Rightmost : 124 20ish 0 E

Topmost corrdinates: 124 17ish 0 E

Bottommost coordinates: 124 16ish 0 E

转换将会发生，但我认为这无关紧要，或者以后更容易处理。

图像也不规则（但不是全部）。

把它想象成一个甜甜圈，你可以看到甜甜圈的整个圆形形状，但你只需要这个洞所覆盖的区域，这样你就可以删除或至少忽略你从甜甜圈本身获得的价值。

我有相关区域的图像（.jpg），我将不得不使用QGIS或类似软件将图像转换为shapefile或其他一些矢量格式。在那之后，我将不得不在4点kriged区域内插入该矢量图像，因此我知道要实际考虑哪些坐标以及要删除哪些坐标。

最后，我获取图像所覆盖区域的值，并将它们存储到csv或数据库中。

有人知道我怎么能从这开始吗？ R的总瘤和统计数据。感谢任何响应的人。

我只想知道它是否可行，是否提供了一些提示。再次感谢。

也可以发布我的剧本：

suppressPackageStartupMessages({
  library(sp)
  library(gstat)
  library(RPostgreSQL)
  library(dplyr) # for "glimpse"
  library(ggplot2)
  library(scales) # for "comma"
  library(magrittr)
  library(gridExtra)
  library(rgdal)
  library(raster)
  library(leaflet)
  library(mapview)
})


drv <- dbDriver("PostgreSQL")
con <- dbConnect(drv, dbname="Rainfall Data", host="localhost", port=5432, 
             user="postgres", password="postgres")
day_1 <- dbGetQuery(con, "SELECT lat, long, rainfall FROM cotabato.sample")

coordinates(day_1) <- ~ lat + long
plot(day_1)

x.range <- as.integer(c(7.0,9.0))
y.range <- as.integer(c(123.0,126.0))

grid <- expand.grid(x=seq(from=x.range[1], to=x.range[2], by=0.05), 
               y=seq(from=y.range[1], to=y.range[2], by=0.05))

coordinates(grid) <- ~x+y
plot(grid, cex=1.5)
points(day_1, col='red')
title("Interpolation Grid and Sample Points")

day_1.vgm <- variogram(rainfall~1, day_1, width = 0.02, cutoff = 1.8)
day_1.fit <- fit.variogram(day_1.vgm, model=vgm("Sph", psill = 8000, range = 1))
plot(day_1.vgm, day_1.fit)

plot1 <- day_1 %>% as.data.frame %>%
  ggplot(aes(lat, long)) + geom_point(size=1) + coord_equal() + 
  ggtitle("Points with measurements")

plot(plot1)

############################

plot2 <- grid %>% as.data.frame %>%
  ggplot(aes(x, y)) + geom_point(size=1) + coord_equal() + 
  ggtitle("Points at which to estimate")

plot(plot2)
grid.arrange(plot1, plot2, ncol = 2)
coordinates(grid) <- ~ x + y

############################

day_1.kriged <- krige(rainfall~1, day_1, grid, model=day_1.fit)

day_1.kriged %>% as.data.frame %>%
  ggplot(aes(x=x, y=y)) + geom_tile(aes(fill=var1.pred)) + coord_equal() +
  scale_fill_gradient(low = "yellow", high="red") +
  scale_x_continuous(labels=comma) + scale_y_continuous(labels=comma) +
  theme_bw()

write.csv(day_1.kriged, file = "Day_1.csv")

编辑：自上次以来代码已更改。但这并不重要，我想，我只是想知道它是否可能，并且任何人都可以提供最简单的例子。我可以从那里向我自己的问题推导出示例的解决方案。

Answer 1

简化您的问题：

• 您希望根据未经地理配准的图像描绘区域。
• 您想要仅为此区域提取插值结果

需要采取的措施很少

1. 您需要使用QGIS对图像进行地理配准（Raster > Georeferencer）。您需要在后台提供地理参考地图才能提供帮助。这将创建一个包含空间信息的栅格对象。
2. 两种可能性。
   • 2.A。图像的中心部分的颜色可以直接用作R中的遮罩（例如红色像素中间的所有绿色像素）。
   • 2.b中。如果没有，您需要使用QGIS手动描绘区域的多边形（Layer > Create Layer > New Shapefile > Polygon）
3. 在R
中导入光栅或多边形shapefile
4. 使用函数raster::mask使用光栅图像或SpatialPolygon提取插值值。

Answer 2

如果您觉得这很有用，请告诉我们：

＆＃34;把它想象成一个甜甜圈，你可以看到甜甜圈的整个圆形形状，但是你只需要这个洞所覆盖的区域，这样你就可以移除或至少忽略你从甜甜圈本身获得的价值。 ＆＃34;

为此你加载了矢量数据：

donut <- rgdal::readOGR('/variogram', 'donut')
day_1@proj4string@projargs <- "+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0" # Becouse donut shape have this CRS

plot(donut, axes = TRUE, col = 3)
plot(day_1, col = 2, pch = 20, add = TRUE)

然后删除＆＃39;外部环＆＃39;并保持内幕。同时表明第二个不再是一个洞了：

hole <- donut # for keep original shape
hole@polygons[1][[1]]@Polygons[1] <- NULL
hole@polygons[1][[1]]@Polygons[1][[1]]@hole <- FALSE

plot(hole, axes = TRUE, col = 4, add = TRUE)

在那之后，你会发现他们的内心点是“洞穴”。新的蓝色矢量图层：

over.pts <- over(day_1, hole)
day_1_subset <- day_1[!is.na(over.pts$Id), ]

plot(donut, axes = TRUE, col = 3)
plot(hole, col = 4, add = TRUE)
plot(day_1, col = 2, pch = 20, add = TRUE)
plot(day_1_subset, col = 'white', pch = 1, cex = 2, add = TRUE)

write.csv(day_1_subset@data, 'myfile.csv') # write intersected points table
write.csv(as.data.frame(coordinates(day_1_subset)), 'myfile.csv') # write intersected points coords
writeOGR(day_1_subset, 'path', 'mysubsetlayer', driver = 'ESRI Shapefile') # write intersected points shape

使用此代码，您可以解决＆＃39; ring＆＃39;或甜甜圈＆＃39;洞＆＃39;如果你已经有shapefile了。 如果您有图像并想剪辑它，请尝试以下操作：

如果你加载了一个栅格（从网上获取底图图片）：

coordDf <- as.data.frame(coordinates(day_1)) # get basemap from points
# coordDf <- data.frame(hole@polygons[1][[1]]@Polygons[1][[1]]@coords) # get basemap from hole
colnames(coordDf) <- c('x', 'y') 
imag <- dismo::gmap(coordDf, lonlat = TRUE)
myimag <- raster::crop(day_1.kriged, hole)
plot(myimag)
plot(day_1, add = TRUE, col = 2)

如果您使用day_1.kriged：

myCropKrig<- raster::crop(day_1.kriged, hole)

  myCropKrig %>% as.data.frame %>%
  ggplot(aes(x=x, y=y)) + geom_tile(aes(fill=var1.pred)) + coord_equal() +
  scale_fill_gradient(low = "yellow", high="red") +
  scale_x_continuous(labels=comma) + scale_y_continuous(labels=comma) +
  geom_point(data=coordDf[!is.na(over.pts$Id), ], aes(x=x, y=y), color="blue", size=3, shape=20) +
  theme_bw()

并且＆＃34;最后，我获取图像所覆盖区域的值并将它们存储到csv或数据库中。＆＃34;

write.csv(as.data.frame(myCropKrig), 'myCropKrig.csv')

希望您觉得这很有用，我会回应您的意思