如何使用R语言terra包为栅格栈所有图层设置levels？

当使用terra包创建栅格栈后，直接通过levels(r) <- cls赋值只会对第一个图层生效，要给所有图层统一应用分类规则，可采用以下两种方法：

问题复现代码 #

library(terra)

set.seed(0)
r1 <- rast(nrows=10, ncols=10)
values(r1) <- sample(3, ncell(r1), replace=TRUE)
r2 <- r1 
r <- c(r1, r2)

cls <- data.frame(id=1:3, cover=c("forest", "water", "urban"))
# 原操作仅修改第一个图层的levels
levels(r) <- cls
plot(r)

解决方案1：批量生成对应图层数量的分类列表 #

利用rep()生成与栅格栈图层数量一致的分类列表，一次性为所有图层设置levels：

library(terra)

set.seed(0)
r1 <- rast(nrows=10, ncols=10)
values(r1) <- sample(3, ncell(r1), replace=TRUE)
r2 <- r1 
r <- c(r1, r2)

cls <- data.frame(id=1:3, cover=c("forest", "water", "urban"))
# 为每个图层重复设置相同的分类规则
levels(r) <- rep(list(cls), nlyr(r))

# 验证：查看所有图层是否均为因子型
is.factor(r)
# 查看各图层的levels
levels(r)

plot(r)

说明：nlyr(r)获取栅格栈的总图层数，rep(list(cls), nlyr(r))生成对应数量的分类列表，terra会自动将列表中每个元素对应到栅格栈的对应图层。

解决方案2：循环逐个设置图层levels #

通过循环遍历栅格栈的每个图层，单独为每个图层设置levels，这种方法更灵活，也支持为不同图层设置不同分类规则：

library(terra)

set.seed(0)
r1 <- rast(nrows=10, ncols=10)
values(r1) <- sample(3, ncell(r1), replace=TRUE)
r2 <- r1 
r <- c(r1, r2)

cls <- data.frame(id=1:3, cover=c("forest", "water", "urban"))
# 循环遍历每个图层设置levels
for(i in 1:nlyr(r)){
  levels(r[[i]]) <- cls
}

plot(r)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者UseR10085