这就是我绘制多个栅格的方式
library(raster)
x <- raster::getData('worldclim', var='tmin', res = 10)
var.list <- c("tmin1","tmin2","tmin3","tmin4")
ras.stack <- stack()
for(i in var.list){
stack.list <- stack(stack.list, x[[paste0(i)]])
}
spplot(stack.list)
我想对具有共同属性的4个形状文件执行相同的操作 叫做“ mean.value”
fra <- raster::getData('GADM',country = 'FRA', level = 2)
shp.stack <- stack()
for(i in 1:4){
mean.value <- data.frame(NAME_2 = fra@data$NAME_2, sample(1:200, 96))
my.shp <- merge(fra, mean.value, by = 'NAME_2')
shp.stack <- stack(shp.stack, my.shp)
}
sapply(x,fromDisk)和sapply(x,inMemory)中的错误:操作 仅适用于数字,逻辑或复杂类型
我该如何解决?
答案 0 :(得分:0)
您必须先将SpatialPolygonsDataFrame
转换为光栅对象,然后才能对其进行堆叠。您还可以根据raster::stack
的手册转换为SpatialGrid *,SpatialPixels *-对象。
所以您的第二个代码将变成这样:
library(raster)
fra <- raster::getData('GADM',country = 'FRA', level = 2)
shp.stack <- stack()
for(i in 1:4){
mean.value <- data.frame(NAME_2 = fra@data$NAME_2, sample(1:200, 96))
my.shp <- raster::merge(fra, mean.value, by = 'NAME_2')
r <- raster(ncol=180, nrow=180)
extent(r) <- extent(my.shp)
rp <- rasterize(x = my.shp, y = r)
shp.stack <- raster::stack(shp.stack, rp)
}
plot(shp.stack)