在 terra 中使用自定义回归模型

Question

我想将自定义回归模型（mblm 包）拟合到时间序列栅格中的每个单元格（每层是一年）。我的光栅操作全部发生在 terra 上，所以如果可能的话，我更愿意继续在那个包世界中。

示例数据集：

d<-rast(lapply(1:10, FUN = function(x){
  rast(matrix(rnorm(100, mean=x), ncol=10))
}))
names(d)<-1:10

我已经研究过回归函数，但我认为我可能误解了它的工作原理。例如，如果我创建一个假设的 10 层年份栅格：

d1<-rast(lapply(names(d)[1:10], function(x) {rast(matrix(x, nrow=10, ncol=10))
}))
names(d1)<-1:10

并在回归中使用内置的 lm:

plot(regress(d, d1))

坡度栅格（标记为“x”的结果全为零）。

Answer 1

由于自变量

d1

对于所有单元格都相同，因此您可以使用单个向量：

regress(d, 1:10)

或者，对于 d 中的其他层数：

regress(d, 1:nlyr(d))

这为您提供了模型参数，例如：

names       : (Intercept),         x 
min values  :   -1.523671, 0.6604291 
max values  :    2.090155, 1.2473721 

这似乎是正确的。老实说，我不知道为什么这会起作用，而使用栅格作为自变量却不起作用。但这无论如何都更简洁，所以除非你对不同的单元格有不同的时间，否则这看起来很好。