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r - 有条件地计算 max(raster) 与栅格堆栈的每个栅格层之间的差异

问题描述

我有一个名为r.lst. 我需要计算max(r.lst[[i]])（堆叠栅格）与该栅格堆栈的每个栅格层之间的差异。但是，我想通过考虑对每个像素有条件地执行此操作which.max(r.lst[[i]])。这样每个单元格都从其前一个最大值中扣除，而不是下一个。请看下面的例子：

# example data-------------------------------------------
set.seed(123)
#our list of rasters
r.lst <- as.list(1:3)
# setting up list pf raster stacks
r1 <- raster(nrows = 1, ncols = 1, res = 0.5, xmn = -1.5, xmx = 1.5, ymn = -1.5, ymx = 1.5, vals = runif(36, 1, 5))
r.lst[[1]] <- stack(lapply(1:8, function(i) setValues(r1,runif(ncell(r1)))))
r.lst[[2]] <- stack(lapply(1:6, function(i) setValues(r1,runif(ncell(r1)))))
r.lst[[3]] <- stack(lapply(1:7, function(i) setValues(r1,runif(ncell(r1)))))

我可以很容易地计算出每三个光栅堆栈中每一层的差异，r.lst[[i]]如下所示：

# compute the difference between max and min
x1 <- list()
x2 <- list()
xx <- list()

for (i in 1:length(r.lst)) {
  x1[[i]] <- max(r.lst[[i]])
  x2[[i]] <- which.max(r.lst[[i]])
  x <- list()
  for (j in 1:nlayers(r.lst[[i]])){
    x[[j]] <- x1[[i]]-r.lst[[i]][[j]]
  }
  xx[[i]] <- stack(x)
  print(i)
}

par(mfrow=c(1,4), oma=c(0,0,0,1), mai=c(0.7,0.4,0.7,0.4))
plot(r.lst[[1]][[1]], main="Input.Raster")  #Input from stack
plot(x1[[1]], main="Max")                   #Max of stack
plot(x2[[1]], main="Max.Index")             #Index of Max value in raster stack
plot(xx[[1]][[1]], main="Results")          #OUTPUT (not what I wanted)

在此处输入图像描述

但这不是我想要的。我需要which.max(r.lst[[i]])在每一轮计算中考虑，如果所考虑的层的索引大于which.max(r.lst[[i]])我们计算差异的索引，否则我需要考虑较早的最大层来计算差异。简单地说，每个栅格图层的计算仅与其先前的最大值相比才有效，而不是下一个。

标签： rlistmaxraster

解决方案

我相信你正在寻找类似下面的东西。

示例数据

library(raster)
set.seed(123)
r <- raster(res = 0.5, xmn = -1.5, xmx = 1.5, ymn = -1.5, ymx = 1.5)
r.lst <- list()
r.lst[[1]] <- stack(lapply(1:8, function(i) setValues(r, runif(ncell(r)))))
r.lst[[2]] <- stack(lapply(1:6, function(i) setValues(r, runif(ncell(r)))))
r.lst[[3]] <- stack(lapply(1:7, function(i) setValues(r, runif(ncell(r)))))

解决方案

xx <- list()
for (i in 1:length(r.lst)) {
    xx[[i]] <- cummax( r.lst[[i]] ) -  r.lst[[i]]
}

即可以cummax用来获取先前值的最大值（包括当前值）

x <- c(1:3, 3:1, 4, 3)
cummax(x)
#[1] 1 2 3 3 3 3 4 4
x - cummax(x)
#[1]  0  0  0  0 -1 -2  0 -1

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