Question

我有800个分类的光栅图像（7个类），一个图像的每个类需要以平方米计算。到目前为止，它适用于一个图像，但不适用于循环。我该怎么做才能解决它？

report_files<-list(list of 800 tif files)
    for( i in report_files){
  reportfiles_single<-raster(report_files[i])
  df<-as.data.frame(table(reportfiles_single))
  df2<-as.data.frame(df$Freq*(0.070218*0.070218))
  {report_mean<- df2}
}

此部分适用于一个 - 并且有一个示例文件：https://ufile.io/rb7tj

a<-raster("test060707.tif")
val<-values(a)
table_val<-data.frame(val)
df<-as.data.frame(table(table_val))
df2<-as.data.frame(df$Freq*(0.070218*0.070218))

Answer 1

你的循环不正确。您执行for( i in report_files){，但稍后使用i，就好像您有for( i in 1:length(report_files)){

一样

在循环内部执行table(reportfiles_single)，而在您使用的工作代码示例中，等效值为table(values(reportfiles_single))。

此外，您不会保留任何结果，因为您在每次迭代中覆盖report_mean。

因此，您应该首先了解循环的工作原理，然后首先做一些简单的示例。

另外，您确定数据的空间分辨率大约是7 x 7厘米吗？这是可能的，但似乎不太可能。

以下是您可能会做的一个示例。我使用freq方法，因为它与内存安全无关，与table(values())

不同

library(raster)
f <- system.file("external/test.grd", package="raster")
report_files <- c(f, f, f)

res <- list()
for( i in 1:length(report_files)){
    r <- raster(report_files[i])
    # note the -2 for this example, you probably do not want that with your data
    f <- freq(r, digits= -2)
    cellsize <- prod(res(r))
    f[,2] <- f[,2] * cellsize
    res[[i]] <- f
}

您可以执行以下操作，而不是使用循环：

s <- stack(report_files)
x <- freq(s, digits=-2)

稍后再加上细胞大小。

分类的光栅图像在R中提取信息循环

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