r - 从栅格中提取值并追加到现有数据框

Question

我正在尝试从栅格堆栈中提取值并将其附加到现有数据帧。这些值是指标的集合(来自 r 包 SDMtools 的 PatchStat)，我能够将其提取为列表格式，但我在尝试将这些值绑定到现有数据帧时遇到了困难。

输入数据：

library(sp)
library(sf)
library(raster)
library(dplyr)
library(SDMTools)
mydata <- read.table(header=TRUE, text = "
animal        X       Y ord.year
1 pb_20414 157978.9 2323819     2009168
2 pb_20414 156476.3 2325586     2009168
3 pb_06817 188512.0 2299679     2006263
4 pb_06817 207270.9 2287248     2006264")
# add rasters
s <- stack(system.file("external/rlogo.grd", package="raster")) 
names(s) <- c('masie_ice_r00_v01_2009168_4km', 'masie_ice_r00_v01_2006263_4km', 'masie_ice_r00_v01_2006264_4km')
# Create sp object
projection <-CRS('+proj=stere +lat_0=90 +lat_ts=60 +lon_0=-80 +k=1 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +units=m + datum=WGS84 +no_defs +towgs84=0,0,0') # matches MASIE raster
coords <- cbind(mydata$X, mydata$Y)
mydata.sp <- SpatialPointsDataFrame(coords = coords, data = mydata, proj4string = projection)
# Create sf object
mydata.sf <- st_as_sf(mydata) 
mydata.buf30 <- st_buffer(mydata.sf, 30000)

我的目标是按日期(mydata$ord.year)将每个GPS点(X，Y)与正确的GeoTIFF进行匹配，将栅格裁剪为(空间明确)30公里缓冲区，在程序SDMtools for R中运行PatchStat，并将结果追加到原始数据帧。问题是 PatchStat 结果是在数据帧中提供的，因此我无法将这些结果与现有数据帧匹配。

以下是我运行 PatchStat 时提供的结果示例：

patchID n.cell n.core.cell n.edges.perimeter n.edges.internal area core.area perimeter
2       3     73          13                86              206   73        13        86
perim.area.ratio shape.index frac.dim.index core.area.index
2         1.178082    2.388889       1.430175       0.1780822 

以下是我到目前为止能够做的事情：

# separate date component of TIF name to correspond to mydata$ord.year 
stack <- list()
date<-vector()
for (i in 1:length(rasterlist)) {
stack[[i]]<-raster(rasterlist[i])
tt<-unlist(strsplit(names(stack[[i]]), "[_]"))
date[i]<-tt[which(nchar(tt)==max(nchar(tt)))]
}
st <- stack(stack) # Create rasterstack object
# crop raster to buffer
mydata.sp <- as(mydata.sf, 'Spatial') # back to sp object
# pull raster data from GeoTIFF that corresponds to ordinal date
pat <- list()
for (i in 1:nrow(mydata.sp)) {
st2<-st[[which(date==mydata.sp$ord.year[i])]]
GeoCrop <- raster::crop(st2, mydata.sp[i,])
GeoCrop_mask <- raster::mask(GeoCrop, mydata.sp[i,])
pat[[i]] <- PatchStat(GeoCrop_mask)}

此外，我还删除了两种土地覆被类型中的一种，以便列表中的每个元素只有一行：pat2 <- lapply(pat, `[`, -1,) # remove first row in each list element so only one row remains (using program plyr for R)

现在，我想将这些行与我的原始数据帧匹配，以便pat2[[1]]附加到mydata.sp[1,]中，如下所示(假设 a、b 和 c 是原始空间点数据帧中的元数据列)。我希望添加来自 PatchStat 的所有数据列，但为了节省时间和空间，我在这里只包含前三列：

a   b   c   PatchID   n.cell   n.core.cell 
1   2   3   3         73       13

注意：如果可能的话，我希望将整个过程包含在for循环中，以最大程度地减少错误空间和处理时间。

非常感谢！

Answer 1

感谢您努力提供示例数据。但它仍然不完整(它指的是我们没有的文件。你可以到这个

library(raster)
library(SDMTools)
s <- stack(system.file("external/rlogo.grd", package="raster")) 
s <- round(s / 50) # to have fewer patches
names(s) <- c('masie_ice_r00_v01_2009168_4km', 'masie_ice_r00_v01_2006263_4km', 'masie_ice_r00_v01_2006264_4km')
df <- data.frame(ord.year=c("2009168", "2009168", "2006263", "2006264"))
pts <- SpatialPoints(cbind(c(20,40,60,80), c(20,40,60,20)))
crs(pts) <- crs(s)
pts <- SpatialPointsDataFrame(pts, df)

创建缓冲区

b <- buffer(pts, 15, dissolve=FALSE)

获取匹配的名称

nms <- names(s)
nms <- gsub('masie_ice_r00_v01_', '', nms)
nms <- gsub('_4km', '', nms)

循环以匹配名称，并将结果放入列表中

p <- list()
for (i in 1:length(b)) {
j <- which(b$ord.year[i] == nms)
r <- s[[j]]
z <- crop(r, b[i,])
z <- mask(z, b[i,])
p[[i]] <- PatchStat(z)
}

请注意，p 的每个元素都有一个包含多行和多列的 data.frame。

p[[1]]
#patchID n.cell n.core.cell n.edges.perimeter n.edges.internal area core.area perimeter perim.area.ratio shape.index frac.dim.index core.area.index
#1       1     53           5                68              144   53         5        68        1.2830189    2.266667       1.427207      0.09433962
#2       2    123           8               182              310  123         8       182        1.4796748    3.956522       1.586686      0.06504065
#3       3    149          31               190              406  149        31       190        1.2751678    3.800000       1.543074      0.20805369
#4       4     54           2               114              102   54         2       114        2.1111111    3.800000       1.679578      0.03703704
#5       5    337         206               146             1202  337       206       146        0.4332344    1.972973       1.236172      0.61127596

如果您只想要第一行

pp <- t(sapply(p, function(i) i[1,]))

将其与原始数据帧相结合现在变得微不足道

dfpp <- cbind(df, pp)

Answer 2

好吧，我做了一件非常丑陋的事情，得到了我想要的。但我不喜欢它。如果有人有更好的主意，我很想听听！

# Change objects to df  
pat2 <- lapply(pat, `[`, -1,) # remove first row in each list element
library(plyr) # ldply command
pat3 <- ldply (pat2, data.frame)
pat4 <- bind_cols(pb, pat3)