如何对大栅格rr1中值为2的像素范围内的小栅格rr2像素值求和

实现步骤 #

默认创建的两个栅格空间范围一致，直接按以下步骤操作即可：

1. 创建rr1中值为2的像素掩码
   将rr1里值为2的像素标记为1，其余设为NA，生成掩码栅格：

   # 生成掩码：仅保留值为2的像素，标记为1
   rr1_mask <- rr1
   rr1_mask[rr1_mask != 2] <- NA
   rr1_mask[rr1_mask == 2] <- 1
   

2. 将掩码重采样至rr2的分辨率
   因为rr2分辨率更高，需要把rr1的掩码匹配到rr2的像素尺度，确保每个rr2像素都能被标记是否属于目标区域：

   # 用最近邻法重采样，保证区域归属准确
   rr2_mask <- resample(rr1_mask, rr2, method = "ngb")
   

3. 计算rr2中目标区域的像素总和
   通过掩码筛选rr2的对应像素，再求和：

   # 提取被覆盖的像素值并计算总和
   total_sum <- sum(rr2[!is.na(rr2_mask)], na.rm = TRUE)
   print(total_sum)
   

完整代码 #

library(raster)

# 生成示例栅格
rr1 <- raster(ncol=10, nrow=10)
rr1[] <- runif(ncell(rr1))
rr1[1]=2
rr1[10]=2
rr1[50]=2

rr2 <- raster(ncol=250, nrow=360)
rr2[] <- runif(ncell(rr2))

# 创建掩码
rr1_mask <- rr1
rr1_mask[rr1_mask != 2] <- NA
rr1_mask[rr1_mask == 2] <- 1

# 重采样掩码到rr2分辨率
rr2_mask <- resample(rr1_mask, rr2, method = "ngb")

# 计算总和
total_sum <- sum(rr2[!is.na(rr2_mask)], na.rm = TRUE)
print(total_sum)

补充说明 #

• 采用最近邻法重采样是为了避免插值导致的区域归属错误，确保rr2像素准确对应rr1的原始像素范围。
• 若两个栅格空间范围不一致，需先用extent或projectRaster调整至相同范围后再执行上述步骤。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tpellirn