Question

我正在尝试使用R计算位于两点之间的栅格中所有像素的均值和标准差。我编写了一个函数，该函数执行的操作与此接近，因此我在起点和终点之间创建了一系列均匀间隔的点，从栅格中采样，然后计算均值和标准差。

不幸的是，由于与合作者之间复杂的数据共享协议，我无法在此处共享任何数据，但是可以共享我的脚本。

这是用于计算平均值和标准偏差的功能

meanstdv <- function(data,ras,x,y) {
  require(raster)
  test=SpatialPoints(approx(c(data$X[which((data$OBSERVED==1)&(data$REFID==x-1))],data$X[which((data$REFID==x)&(data$SAMPLEID==y))]),c(data$Y[which((data$OBSERVED==1)&(data$REFID==x-1))],data$Y[which((data$REFID==x)&(data$SAMPLEID==y))]),n=Mod(diff(c(data$Z[which((data$OBSERVED==1)&(data$REFID==x-1))],data$Z[which((data$REFID==x)&(data$SAMPLEID==y))])))))
  averages=mean(extract(ras, test))
  stdevs=sd(extract(ras, test))
  dataindex=which((data$REFID==x)&(data$SAMPLEID==y))
  layerval=cbind(dataindex,averages,stdevs)
  return(layerval)
}

然后我尝试使用以下并行化的Apply函数将此函数应用于我的整个数据框

library(parallel)
cl <- makeCluster(32)
clusterEvalQ(cl, source("meanstdv.R"))
clusterExport(cl, "data")
clusterExport(cl, "raster")

inner_loop = function(i)
{
  onestep = lapply(1:31, function(j) try(meanstdv(data=data,ras=raster,x=i,y=j)))
  onestep2 = do.call(rbind, onestep)
}


outer_loop_parallel = parallel::parLapply(cl,2:length(levels(data$REFID)), function(i) try(inner_loop))
stopCluster(cl)

数据帧有17718843行，并且栅格尺寸为4533 X4991。这似乎可行，但是速度非常慢。一位同事为我做了一些分析，结果表明实际的计算几乎不需要时间，但是90％以上的时间都花在了垃圾收集上。这浪费了过多的时间。我认为这是由于我对栅格数据包的依赖。关于解决方案，我的第一个想法是将栅格加载为矩阵，并使用类似于matlab中的raycast（）函数的函数

Raycast documentation

我在R中找不到与此类似的任何东西，并且不确定如何自己重新创建它。有没有办法在R中创建光线投射函数，或者有其他更有效的方法来实现我想做的事情？

r中的射线广播函数，用于从两点之间的矩阵采样

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