R中raster::extract函数未按预期工作的问题与需求实现

你的第一个问题核心原因是**raster::extract默认只提取单元中心落在多边形内的栅格单元**，而不是所有与多边形相交的单元。这就导致那些仅部分被多边形覆盖、但中心不在多边形内的单元没有被统计进去，所以返回的数量比实际相交的少。

另外，你的代码里有个小错误：download.file的第二个参数是保存的文件名，你写的是'downloaded_raster'，但后续加载用的是raster('test.tif')，这会导致加载失败（除非你手动重命名了文件），应该修正为：

download.file('https://raw.githubusercontent.com/JimShady/london_osm_canyons/master/test.tif', 'test.tif')

要正确统计所有与多边形相交的栅格单元数量（包含NA），需要使用weights=TRUE参数，这样extract会返回每个相交单元的覆盖权重（即使权重很小，只要>0就说明单元与多边形相交）。然后我们可以通过统计权重向量的长度来得到相交单元总数：

# 提取每个多边形的栅格值和对应权重
extract_result <- extract(raster, polygons, weights=TRUE, na.rm=FALSE)
# 统计每个多边形的相交单元数（包括NA）
polygons$cell_count <- sapply(extract_result, function(x) nrow(x))

这里extract_result是一个列表，每个元素是一个数据框，包含value（栅格值）和weight（覆盖权重）列，nrow(x)就是该多边形相交的单元总数。

你当前的加权均值代码有问题：当weights=TRUE时，extract会将权重传递给自定义函数，但mean函数不会自动使用这些权重。要实现只要相交单元存在NA就返回NA的加权均值，需要自定义函数调用weighted.mean并设置na.rm=FALSE：

polygons$mean <- round(extract(raster, polygons, weights=TRUE, na.rm=FALSE,
                               fun=function(x, w) weighted.mean(x, w, na.rm=FALSE)), 2)

这样如果任何相交单元的值是NA，weighted.mean就会返回NA，符合你的要求。

同样利用weights=TRUE提取所有相交单元，然后自定义函数统计满足value < 1的单元个数，同时保留NA的影响（即只要有NA就返回NA）：

polygons$almost_zero <- extract(raster, polygons, weights=TRUE, na.rm=FALSE,
                                fun=function(x, w) sum(x$value < 1, na.rm=FALSE))

这里x是包含value列的数据框，sum(x$value < 1, na.rm=FALSE)会统计值小于1的单元数，如果存在NA，结果会是NA（因为na.rm=FALSE）。

• 如果你确实只需要单元中心在多边形内的单元数量，那原来的fun=length是对的，但显然这不是你的需求。
• 当使用weights=TRUE时，extract的计算量会稍大，因为需要计算每个单元与多边形的交集比例，但这是获取所有相交单元的必要步骤。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TheRealJimShady