R语言空间数据处理笔记—矢量-栅格数据交互

1. 裁剪栅格（cropping）

• 统一投影坐标系

vector = st_transform(vector,projection(raster))

• 设定矢量数据范围外栅格数据的值为NA

raster_masked= mask(raster,as(vector,'Spatial')

2. 栅格数据提取

• 点

vector$feature=raster::extract(raster,as(vector,'Spatial')
vector$buffer_feature=raster::extract(raster,vector,dist=n)#提取点的n米缓冲区内栅格数值

• 线

line_list=raster::extrac(raster,as(line,'Spatial'),along=T,cellnumbers=T)
#返回的对象是一个包裹在list对象里的矩阵，矩阵共两列，一列为raster对象的cellID,另一列为每个cell的值
line_df=map_dfr(zion_line$elev,as_data_frame,.id='ID') #提取栅格值矩阵
line_coords = xyFromCell(raster, line_df$cell) #根据cellID提取每个栅格的坐标
line_df$dist = c(0, cumsum(geosphere::distGeo(line_coords))) #计算累积点距离
最后形成的结果可以用来绘制沿线高程图。

• 面

polygon_raster_values=raster::extract(raster,as(polygon,'Spatial'）,df=T）#返回对象为一个数据框，ID列为面对象的ID，数值列为ID所对应的面对象内的栅格值
dplyr::select(polygon_raster_values,ID,levels) %>% 
  gather(key,value,-ID) %>%  group_by(ID,key,value)%>%
  tally() %>% 
  spread(value,n,fill=0)#统计面对象内部不同类型栅格数量

3. 栅格化

首先，建立一个栅格模板

raster_template= raster(extent(vector),resolution,
                 crs=st_crs(vector)$proj4string)

利用栅格模板对sf对象进行栅格化

vector_raster = raster(vector,raster_template,parameter)

raster函数具有很强的灵活性

vector_raster_1= raster(vector,raster_template,field='ID',fun='count'or'sum',etc.)
#field参数选择为每个观测值都各不相同的列，则单个cell的数值如果为1的话，即表示该栅格不空；否则表明该栅格为空，此种类型的地理要素并不存在于此单元格中。
#fun函数为多个汇总函数，包括count\sum\min\max等，对于spatialLine对象，length函数也可以使用

线对象也可以进行栅格化，

line_raster= rasterize (as(line,'Spatial'),raster_template)

raster 函数的问题在于它比较慢，可以用fasterize::fasterize函数取代（不过目前支持面对象的栅格化）。
此外，gdalUtils::gdal_rasterize函数可以处理更多类型的矢量数据，

4 矢量化

• 点对象

point_vector = rasterToPoints(raster,spatial=T) %>% st_as_sf 
#spatial=T 目的是为了保证转换后的对象是空间对象而非矩阵

• 线对象
  线对象的矢量化常用于生成等值线。等值线的生成可用的函数主要有raster::rasterToContour，而仅用于等值线可视化的话常用的一些函数主要有basic::contour rasterVis::contourPlot tmap::tm_iso。

tm_shape(raster) +tm_raster() +tm_shape(rasterToContour(raster))+tm_iso()
#tmap包的用法似乎比较繁琐

• 面对象
  常用函数为raster::rasterToPolygons ，栅格值会被存在column 列中。另外一个更为高效的函数是spex:polygonize，且该函数返回对象为sf类型。
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