R中的GIMMS NDVI 3g.v1处理

时间：2019-07-01 09:33:23

标签： r date process stack r-raster

我想用R下载和处理GIMMS NDVI 3g.v1集合。使用gimms包，我设法下载了完整的集合，但是我不知道如何在文件上分配日期。我的最终结果是，我要成为一个具有高质量（零标志值）NDVI的栅格堆栈。因此，每年每月2次观察。我真的很感谢您的帮助。 

my_dir <-  "my_directory_here"
my_gimms_files <- downloadGimms(dsn = my_dir)
my_ndvi <- stack(my_gimms_files , varname = "ndvi")
my_flags<-stack(my_gimms_files , varname = "percentile")#and from this point, I do not know how to deal with the files.

有什么建议吗？

1 个答案:

答案 0 :(得分：1)

我建议您查看Florian Detsch' s（软件包维护者）有关使用软件包的博客文章。为什么？ Florian出色地强调了如何使用 Gimms 导入文件，以及包如何使用 update_inventory（）临时解决文件组织问题（即按时间顺序） > 和 rearrangeFiles（） -我的感觉是您遇到的问题。

我希望这可以为您指明正确的方向。

弗洛里安（Florian）还为该包装写了一个书指南：

上面介绍了软件包的使用和应用。

引用的文章（为简单起见导入）

这是Florian Detsch

的来宾帖子

这是怎么回事

随着AVHRR GIMMS数据收集的最新更新到NDVI3g（Pinzon和Tucker，2014年），我们决定使用迄今为止编写的所有功能创建一个程序包，以便从NASA ECOCAST服务器下载和处理GIMMS二进制文件。 。该软件包称为gimms，具有将数据导入R所需的基本工作步骤的集合：

  • updateInventory以列出所有在线可用的GIMMS文件，并且
  • rearrangeFiles按日期对文件（在线或本地）进行排序
  • downloadGimms下载所选文件，
  • rasterizeGimms将二进制数据作为“ Raster *”对象导入R和
  • monthlyComposite，将两个月的数据集聚合为月度值组合。

如何安装

gimms 软件包（0.1.1版）现已正式在CRAN上，可以直接通过

安装 
## install 'gimms' package
install.packages("gimms")

## load 'gimms' package
library(gimms)

要使用开发版本（不承担任何责任），请参阅位于GitHub的'develop'分支。在这里，您还将找到有关该软件包的最新新闻和更新。

library(devtools)
install_github("environmentalinformatics-marburg/gimms", ref = "develop")

列出可用文件

updateInventory将online file inventory的最新版本作为“字符”向量导入R。通过设置sort = TRUE，它同时是对rerangeFiles的包装，因为输出向量将按日期而不是按日期排序按字母顺序。当考虑使用GIMMS文件命名约定时，后一种功能特别有用，例如“ geo13jul15a.n19-VI3g”表示2013年7月上半年。如果没有可用的互联网连接，则updateInventory会自动导入文件清单的最新离线版本。

gimms_files <- updateInventory()

## Trying to update GIMMS inventory from server...
## Online update of the GIMMS file inventory successful!

gimms_files[1:5]

## [1] "<span class="skimlinks-unlinked">http://ecocast.arc.nasa.gov/data/pub/gimms/3g.v0/1980s_new/geo81jul15a.n07-VI3g</span>"
## [2] "<span class="skimlinks-unlinked">http://ecocast.arc.nasa.gov/data/pub/gimms/3g.v0/1980s_new/geo81jul15b.n07-VI3g</span>"
## [3] "<span class="skimlinks-unlinked">http://ecocast.arc.nasa.gov/data/pub/gimms/3g.v0/1980s_new/geo81aug15a.n07-VI3g</span>"
## [4] "<span class="skimlinks-unlinked">http://ecocast.arc.nasa.gov/data/pub/gimms/3g.v0/1980s_new/geo81aug15b.n07-VI3g</span>"
## [5] "<span class="skimlinks-unlinked">http://ecocast.arc.nasa.gov/data/pub/gimms/3g.v0/1980s_new/geo81sep15a.n07-VI3g</span>"

下载文件

gimms 处理链的下一个逻辑步骤是下载选定的（如果不是全部）每两个月的数据集。这可以通过运行接受各种输入参数的downloadGimms来实现。

-“缺少”输入→下载整个集合：不指定任何特定输入可能是最简单的数据采集方法。该功能将自动开始下载整个文件集（当前为1981年7月至2013年12月），并将数据写入dsn。

## download entire gimms collection
downloadGimms(dsn = paste0(getwd(), "/data"))

-'数字'输入→下载时间范围 还可能指定开始年（x）和/或结束年（y），以限制要下载的数据集的时间范围。如果缺少x（或y），则数据下载将自动从可用的第一年（或最后一年）开始。 

## download gimms data from 1998-2000
downloadGimms(x = 1998, y = 2000, 
              dsn = paste0(getwd(), "/data"))

-“字符”输入→下载特定文件 作为运行downloadGimms的第三种也是最后一种可能性，还可以提供由有效在线文件路径组成的“字符”向量。后者可以很容易地从updateInventory中检索（如上所述），并直接传递给输入参数x。

## download manually selected files
downloadGimms(x = gimms_files[769:780], 
                  dsn = paste0(getwd(), "/data"))

光栅化下载的数据

rasterizeGimms将从本地二进制文件中检索到的GIMMS数据转换为通用的“ GeoTiff”格式，并使单层在R中可用作普通的“ Raster *”对象。因此，由用户决定是否丢弃“ mask-water”值（-10,000）和“ mask-nodata”值（-5,000）（另请参见official NDVI3g README）并应用缩放比例系数（1 / 10,000）。由于栅格化通常需要一些时间，因此我们强烈建议您使用自动调用raster :: writeRaster的filename参数。

## list available files
gimms_files <- rearrangeFiles(dsn = paste0(getwd(), "/data"), 
                              pattern = "^geo13", <span class="skimlinks-unlinked">full.names</span> = TRUE)

## rasterize files
gimms_raster <- rasterizeGimms(gimms_files, 
                               filename = paste0(gimms_files, ".tif"))

通过一点点的努力和RColorBrewer和sp的帮助，这就是我们到目前为止创建的内容。

Global bi-monthly GIMMS NDVI3g images from July to December 2013

每月生成合成

有时，用户需要从每两个月的GIMMS数据集中计算月度综合值。以确保与其他某些遥感产品的时间重叠。为此， gimms 还具有一个称为monthlyComposite的函数，该函数可同时处理文件名的矢量和整个“ RasterStack”对象（理想情况下由rasterizeGimms返回），并根据用户定义的函数（例如， fun = max以创建每月的MVC层）。该功能主要基于光栅包中的stackApply，所需的编码工作非常简单。

## 'GeoTiff' files created during the previous step
gimms_files_tif <- sapply(gimms_raster@layers, function(i) attr(i@file, "name"))

## create monthly maximum value composites
gimms_raster_mvc <- monthlyComposite(gimms_files_tif)

Global monthly composite GIMMS NDVI3g images from July to December 2013.

最后的话

可以在https://github.com/environmentalinformatics-marburg/gimms在线找到有关gimms软件包的简短介绍的更全面版本，其中包括一些用例（尤其是结合R的并行功能）。高度赞赏有关如何改进软件包，可能的错误报告等的任何评论！

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