基于netCDF土地利用数据与KBA shp数据的空间分析后续步骤咨询

数据说明 #

• netCDF文件SSP119.nc：包含2015至2100年土地利用变化数据，共14种用地类型，分辨率为0.25×0.25度网格，网格值为对应用地类型的占比（如0.6表示该网格内60%为该用地类型）
• KBA矢量数据：全球关键生物多样性区域的shp多边形文件

核心需求 #

计算指定年份中，特定土地利用类型与KBA多边形重叠区域的土地面积

已完成的R语言代码 #

# 从netCDF文件加载"primary forested area"用地类型的栅格栈
SSP119_r_primf <- stack("SSP119.nc", varname = "primf")

# 查看栅格栈信息
SSP119_r_primf
# 输出如下：
# class      : RasterStack 
# dimensions : 720, 1440, 1036800, 86  (nrow, ncol, ncell, nlayers)
# resolution : 0.25, 0.25  (x, y)
# extent     : -180, 180, -90, 90  (xmin, xmax, ymin, ymax)
# crs        : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs 
# names      : X0, X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X10, X11, X12, X13, X14, ... 
# years since 2015-01-01 0:0:0: 0 - 85 (range)

# 设置坐标系（EPSG:4326）
proj4string(SSP119_r_primf) = CRS("+init=EPSG:4326")

# 绘制所有年份的原始森林覆盖图（共86幅，对应2015-2100年）
plot(SSP119_r_primf)

# 提取2100年的原始森林覆盖栅格（第86层对应2015+85=2100年）
primf_2100 <- subset(SSP119_r_primf, 86)

# 绘制2100年的原始森林覆盖图（对应可视化图为2100年原始森林覆盖分布）
plot(primf_2100)

# 读取KBA矢量多边形数据
KBA <- readOGR("KBAsGlobal_2022_September_02_POL.shp")

咨询内容 #

请提供后续操作步骤，以实现核心需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Conor Ó Beoláin