raster 相关问题

）因为数据集太大，所以我应该选择一些子集。该变量具有4个维度：Rho点的时间，深度，纬度和经度。我需要从阿拉斯加湾的特定位置（自然坐标中知道）推断数据集。我的问题是如何获取这些数据？ R上有什么命令获取此数据？我需要寻找特定的东西吗？我尝试使用其他软件包（栅格或OCE），但它实际上并没有起作用。我在Rho点和自然坐标中都有最大和最小纬度和经度。我试图要求聊天gpt以获取一些命令（例如“邻居方法”），这些命令可以帮助我查明所需的区域，但也无法正常工作。到目前为止，这是我的代码：<- ncvar_get(nc, "pH")`) ) because the dataset is too big, so I should choose some subsets...

r raster ncdf4

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使用python

> from osgeo import gdal rasin = "location of raster file.tif" output = "destination of clipped raster file.tif" shpin = "location of shapefile.shp" gdal.Warp(output, rasin, cutlineDSName = shpin, format="GTiff", cropToCutline = True) rasterio将是一个不错的选择。 import fiona import rasterio import rasterio.mask src_raster_path = r'LC09_L2SP_007025_20220703_20220705_02_T1_SR_B2.TIF' shp_file_path = "water_polygons.shp" output_raster_path = src_raster_path[:-3] + 'water_masked.tif' with fiona.open(shp_file_path, "r") as shapefile: shapes = [feature["geometry"] for feature in shapefile] with rasterio.open(src_raster_path) as src: out_image, out_transform = rasterio.mask.mask(src, shapes, crop=True) out_meta = src.meta out_meta.update({"driver": "GTiff", "height": out_image.shape[1], "width": out_image.shape[2], "transform": out_transform}) with rasterio.open(output_raster_path, "w", **out_meta) as dest: dest.write(out_image)

python raster gdal shapefile clip

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使用基于另一个栅格的索引索引在条件下子集栅格层

可以使用另一个栅格作为索引有条件地子集（并汇总）栅格？我有一组横雷，可以显示多年来的每月数据。对于每个点，我需要...

r raster terra

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使用terra ::提取物与矢量数据

文档和

r extract raster terra

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当横raster的数量变化时，在特定位置加入多个横司我想将它们全部结合在单个图中，以使每行完全有4张图像。对于n> 4，应该创建一个新的行，依此类推。因此，

mag_montage <- list() for(ii in 1:n){ filelist_crop <- list.files()[grep(".png",list.files())] mag_montagetemp <- image_read(filelist_crop) mag_montage[[ii]] <- image_montage(mag_montagetemp) }

r raster magick

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如何将python目录下创建的tiff图像文件下载到本地电脑存储？

我使用 GDAL 来处理光栅图像，具体将光栅划分为多个图块，这些图块本身就是单独的光栅文件。它们存储在目录中，但我想自动化...

python image-processing raster gdal

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在 Terra 中重新采样栅格：只是重新采样，还是在重新采样之前聚合？

我正在使用两个光栅，两者具有相同的投影，但其中一个的分辨率提高了 4 倍，并且具有不同的原点。我需要重新采样高分辨率光栅以匹配...

r raster resampling terra

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从大型 SpatRaster 堆栈中提取值时，使用 `terra::` 来避免 std::bad_alloc 错误

希望使用 terra:: 从大型光栅堆栈中提取值，并绕过我通过其他方式遇到的内存错误。我正在使用的已发布代码（Mokany 等人，2022）是用...开发的。