Question

我需要一个线性回归来计算经验参数。 L1是光栅图像，格式为.tif。 L2也是预先计算的光栅图像。两个图像具有相同数量的列和行。

公式是： L1 = a + b * L2，在R中翻译为：

lm(L1 ~ L2)

在第二个公式中，我后来需要 a nd b 。

我现在面临的问题是，两个栅格都包含NA值，我不知道如何为线性回归构建函数。我对R不熟悉所以我坚持这个可能相当简单的问题。我想我必须使用calc，但不确定如何。

编辑：到目前为止，我有这段代码：

s = stack(L1,L2)
fun = function(x) {if (is.na(x[1])) { NA } else {lm(x[1] ~ x[2])$coefficients[2]}}

然而，计算需要很长时间才会产生结果

Answer 1

如果您想进行本地回归，则可以使用root，这是每个网格单元（像素）的单独回归。但是在这种情况下没有任何意义，因为你只有两个栅格;因此每个网格单元只有一个数据点。

在您的情况下，您似乎想要全局回归。你可以这样：

calc

如果s <- stack(L1, L2) v <- data.frame(na.omit(values(s))) # this step may not be necessary names(v) <- c('L1', 'L2') m <- lm(L2 ~ L1, data=v) m太大，您可以执行类似

的操作

等

现在有一些数据（并显示如何获取残差）

v <- sampleRegular(s, 100000)  
v <- data.frame(na.omit(v))

R中两个光栅图像之间的线性回归

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