使用terra::focal处理分类栅格时如何保留原始分类格式？

使用terra::focal填充分类栅格的缺失数据时，函数返回的栅格会变成数值型，无法保留原始的点分隔分类格式（如"1.1.1"）。以下是可复现代码：

set.seed(1)

## Build a raster with categories
r <- terra::rast(matrix(1:25, ncol = 5), crs = "EPSG:3857")
as_tbl <- tibble::as_tibble(r, xy = TRUE)
as_tbl$lyr.1 <- as.factor(paste0(sample(1:10, size = dim(as_tbl)[1], replace = TRUE), ".", sample(1:10, size = dim(as_tbl)[1], replace = TRUE), ".", sample(1:10, size = dim(as_tbl)[1], replace = TRUE)))
newrast <- tidyterra::as_spatraster(as_tbl, crs = "EPSG:3857")
print(newrast)

## Replace cells with NA
newrast[2,2] <- NA
newrast[3,4] <- NA
## plot(newrast)

## Appy the focal function
test <- terra::focal(newrast, w = matrix(1, nrow = 3, ncol = 3), fun = "modal", na.policy = "only", na.rm = TRUE)
print(test)
## plot(test)

注：实际处理的栅格维度为258行、600列、1层。

terra::focal处理因子型栅格时，会自动将因子转换为对应的整数编码（数值型）计算。要恢复原始分类格式，只需基于原始栅格的因子水平映射关系，将处理后的数值型栅格转回因子型即可：

1. 提取原始栅格的因子水平与标签映射

# 获取原始栅格的因子水平和对应标签
cat_levels <- levels(newrast)[[1]]

2. 执行focal计算
   保留你原有的计算逻辑，得到数值型结果：

test <- terra::focal(newrast, w = matrix(1, nrow = 3, ncol = 3), fun = "modal", na.policy = "only", na.rm = TRUE)

3. 将数值型结果转回因子型并恢复分类标签
   利用提取的映射关系，把数值替换为原始分类标签：

# 将数值型栅格转换为因子，复用原始的水平标签
test_factor <- terra::as.factor(test)
levels(test_factor) <- cat_levels

4. 验证结果
   查看处理后的栅格，确认分类格式已保留：

print(test_factor)

关键说明 #

• 该方法效率较高，适合大尺寸栅格：仅需一次映射操作，避免了在focal中直接处理字符型数据的性能损耗。
• 因子水平的映射关系由原始栅格自动提取，无需手动匹配，保证了标签对应关系的准确性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sophie Père