如何将纯数据矩阵转换为指定LCC投影的栅格图层？

问题出在你直接用raster(mx, crs=mycrs)的时候，这个方法默认会给栅格设置一个extent(0,1,0,1)的范围——不管你指定的CRS是什么单位，这个默认范围都是0到1，自然会导致分辨率完全不符合你的7500米要求。要解决这个问题，我们需要先给栅格指定正确的地理范围（对应你提供的经纬度边界），再匹配行列数和分辨率，最后把矩阵值填充进去。

下面是具体的步骤和代码：

• 先把你给出的经纬度边界点转换为目标LCC投影下的坐标（因为你的CRS是米单位的LCC，不能直接用经纬度作为extent）；
• 用转换后的LCC坐标创建正确的栅格范围（extent）；
• 创建匹配你矩阵行列数的空栅格模板，指定CRS和extent；
• 将矩阵的值赋值给这个栅格模板。

library(raster)
library(sp)

# 你的原始矩阵
mx <- matrix(rep(1, 13770), nrow=90, ncol=153)

# 定义目标LCC投影参数
mycrs <- CRS("+proj=lcc +lat_1=30 +lat_2=60 +lat_0=37.99787 +lon_0=127.4592 +datum=WGS84 +units=m +no_defs")

# 你提供的经纬度边界点（WGS84坐标系）
lat_lon_bounds <- data.frame(
  lon = c(123.25, 131.78, 123.80, 131.01),
  lat = c(43.23, 43.17, 32.73, 32.68)
)

# 转换为空间点对象，指定经纬度坐标系（WGS84）
sp_latlon <- SpatialPoints(lat_lon_bounds, proj4string = CRS("+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs"))

# 将经纬度点转换到目标LCC投影
sp_lcc <- spTransform(sp_latlon, mycrs)

# 获取转换后的LCC坐标
lcc_coords <- coordinates(sp_lcc)

# 计算栅格的extent（取转换后坐标的极值）
r_extent <- extent(
  xmin = min(lcc_coords[, 1]),
  xmax = max(lcc_coords[, 1]),
  ymin = min(lcc_coords[, 2]),
  ymax = max(lcc_coords[, 2])
)

# 创建空栅格模板：匹配矩阵的行列数，指定extent和CRS
r <- raster(
  ext = r_extent,
  crs = mycrs,
  nrow = nrow(mx),
  ncol = ncol(mx)
)

# 将矩阵的值赋值给栅格
values(r) <- mx

# 查看最终栅格信息
print(r)

当你直接用raster(mx, crs=mycrs)时，raster()函数会默认把矩阵的行列映射到*(0,1)的x和y范围，计算出来的分辨率就是1/(ncol-1)和1/(nrow-1)——这和你需要的7500米完全不相关。而且此时你不能直接设置res=7500，因为这个分辨率和默认的0-1范围、矩阵的行列数无法匹配（计算出来的范围会是0到1537500，和默认的0-1冲突），所以会报错。

如果你的经纬度边界是严格的规则矩形（四个角点的经度/纬度完全对齐），转换后的LCC范围会更规整。现在你的边界有细微偏差（比如右上角纬度比左上角略低），用极值生成的extent会覆盖所有点，是合理的处理方式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kongsol