我最近开始使用 terra
并且必须赞扬开发人员,它使我在 R 中处理许多大型栅格时的生活变得更加轻松。但是,我偶然发现了一个小问题,我正在尝试使用 sapp
将 focal
函数应用于 SpatRater 中的每一层,因为 focal
一次只能应用于一层。
使用一个小的可重现的 RasterSpat,我可以运行以下作为所需输出的示例:
library(terra)
packageVersion("terra")
>[1] ‘1.2.10’
s <- rast(system.file("ex/logo.tif", package="terra"))
s <- ifel(s == 255, 1, NA)
r1 <- terra::focal(s[[1]], w=3, fun = "any", na.only=TRUE)
r2 <- terra::focal(s[[2]], w=3, fun = "any", na.only=TRUE)
r3 <- terra::focal(s[[3]], w=3, fun = "any", na.only=TRUE)
r <- c(r1,r2,r3)
r
#class : SpatRaster
#dimensions : 77, 101, 3 (nrow, ncol, nlyr)
#resolution : 1, 1 (x, y)
#extent : 0, 101, 0, 77 (xmin, xmax, ymin, ymax)
#coord. ref. : +proj=merc +lon_0=0 +k=1 +x_0=0 +y_0=0 +datum=WGS84 +units=m +no_defs
#sources : memory
# memory
# memory
#names : red, green, blue
#min values : 0, 0, 0
#max values : 1, 1, 1
当我使用与 sapp
相同的语法为上述可重现数据运行 sapply
时:
f1 <- sapp(s, fun = function(x){terra::focal(x = x, w = 3, fun = "any", na.only = TRUE)})
我明白了:
<块引用>h(simpleError(msg, call)) 中的错误:在为函数 'rast' 选择方法时评估参数 'x' 时出错:未使用的参数 (wopt = wopt)
如果我尝试:
f <- sapp(s, terra::focal, c(w= 3, fun = "any", na.only = TRUE))
f
我得到以下信息:
#class : SpatRaster
#dimensions : 77, 101, 3 (nrow, ncol, nlyr)
#resolution : 1, 1 (x, y)
#extent : 0, 101, 0, 77 (xmin, xmax, ymin, ymax)
#coord. ref. : +proj=merc +lon_0=0 +k=1 +x_0=0 +y_0=0 +datum=WGS84 +units=m +no_defs
#source : memory
#names : red, green, blue
#min values : 0, 0, 0
#max values : 9, 9, 9
注意图层的最大值。如何调整我的代码以使 sapp 按需要工作?
我可以使用 sapply 获得想要的结果,但我认为如果我可以让它工作,sapp 对于更大的数据会更有效。
f2 <- sapply(as.list(s), function(x){terra::focal(x = x, w= 3, fun = "any", na.only = TRUE)})
f2 <- rast(f2)
f2
#class : SpatRaster
#dimensions : 77, 101, 3 (nrow, ncol, nlyr)
#resolution : 1, 1 (x, y)
#extent : 0, 101, 0, 77 (xmin, xmax, ymin, ymax)
#coord. ref. : +proj=merc +lon_0=0 +k=1 +x_0=0 +y_0=0 +datum=WGS84 +units=m +no_defs
#sources : memory
memory
memory
#names : red, green, blue
#min values : 0, 0, 0
#max values : 1, 1, 1
如果有人可以提供一些帮助,将不胜感激:)
答案 0 :(得分:0)
我已经解决了我的问题。
事实证明,您需要将 ...
参数包含到发送给 fun
的函数中,如下所示:
s <- sapp(s, fun = function(x, ...) {focal(x, fun = "any", w = 3)})
然后就可以了
事实证明,sapp
内部调用 sapply 并且尚未实现并行化并且无法分配多核,因此与实现的 app
相比没有太大的速度提升并行化 vs apply
。
如果有任何机构感兴趣,这里有一些基准......
terra::terraOptions(todisk = TRUE)
s <- rast(system.file("ex/logo.tif", package="terra"))
s <- terra::extend(s, c(500, 500))
s <- disaggregate(s, 10)
s <- terra::ifel(s == 255, 1, 0)
a <- function() {
s <- sapply(as.list(s), function(x){terra::focal(x = x, w= 3, fun = "any")})
s <- rast(s)}
b <- function(){
s <- sapp(s, fun = function(x,...) {focal(x, fun = "any", w = 3)})}
race <- microbenchmark::microbenchmark(
a(),
b(),
times = 5)
结果:
race
Unit: seconds
expr min lq mean median uq max neval cld
a() 63.32553 63.93399 65.03783 65.61699 65.73256 66.58011 5 a
b() 62.88114 63.85961 64.34571 64.16861 65.22703 65.59215 5 a