Terra栅格重采样丢失小区域：原因及保留小区域的方法

问题现象 #

• 原始栅格叠加效果：
• 重采样后效果：

精细栅格分辨率为0.1m，粗糙栅格分辨率为0.5m。将精细栅格重采样至粗糙栅格分辨率时，仅包含少量精细像素的粗糙单元格直接消失了。

使用的代码如下：

# 绘制原始栅格
plot(fine, col = "red")
plot(rough, add = T)
  
# 最大值法重采样
resampled <- resample(fine, rough, "max")

# 绘制重采样后的栅格
plot(resampled , col = "red")

需求：输出栅格中，只要精细栅格存在至少一个像素的区域都能保留。

问题原因 #

核心原因是**resample默认的"max"方法未忽略NA值**：当粗糙栅格的单元格内同时包含精细栅格的非NA像素和大量NA像素时，未设置na.rm=TRUE的max计算会直接返回NA，导致这些仅含少量精细像素的单元格被判定为无值区域，绘图时自然消失。

少数情况下也可能存在栅格对齐偏差：精细栅格与粗糙栅格的原点、范围未完全匹配，导致小区域的精细像素刚好落在粗糙栅格单元格的采样范围之外，但从叠加图来看这种概率极低。

解决方法 #

针对需求，有两种直接可行的方案：

方案1：自定义重采样函数（保留原始像素最大值） #

使用带na.rm=TRUE的自定义max函数，确保只要单元格内有非NA像素，就返回其最大值：

# 绘制原始栅格
plot(fine, col = "red")
plot(rough, add = T)

# 自定义max重采样，忽略NA值
resampled <- resample(fine, rough, fun = function(x) max(x, na.rm = TRUE))

# 替换全NA单元格产生的NaN为标准NA（保证栅格格式一致）
resampled[is.nan(resampled)] <- NA

# 绘制重采样后的栅格
plot(resampled, col = "red")

方案2：二进制标记（仅保留存在性） #

如果只需要标记“是否存在精细栅格像素”，不需要保留原始值，可以先将精细栅格转为二进制栅格，再用"any"方法重采样：

# 将精细栅格转为二进制（非NA为1，NA为0）
fine_binary <- classify(fine, cbind(NA, 0), right=TRUE)
fine_binary[!is.na(fine)] <- 1

# 重采样：只要单元格内有1（即存在精细像素）就返回1
resampled_binary <- resample(fine_binary, rough, fun = any)

# 绘制结果
plot(resampled_binary, col = "red")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Zoe