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r - 在 R 中加速 rasterFromXYZ

问题描述

我想从具有超过 1 亿个单元格的 data.table 创建一个栅格。目前，我将其转换data.table为 a data.frame，然后使用包中的rasterFromXYZ函数raster。不幸的是，光栅包非常慢，创建光栅需要 4-5 小时。

是否有任何软件包或已经实施的解决方案来加速这个过程？如果不是（这就是我的假设），我认为最快的解决方案应该是划分大 data.table 以创建许多小栅格，然后在最后合并它们？

标签： rparallel-processingrasterr-raster

解决方案

数据表是否按行和列排序，您是否已经知道网格的几何形状？如果是这样，那么您可能可以通过创建正确大小和形状的矩阵来加快速度，然后从该矩阵创建一个栅格并将几何分配给它。

小例子：

> d = data.frame(expand.grid(1:3,1:4),1:12)
> d
   Var1 Var2 X1.12
1     1    1     1
2     2    1     2
3     3    1     3
4     1    2     4
5     2    2     5
6     3    2     6
7     1    3     7
8     2    3     8
9     3    3     9
10    1    4    10
11    2    4    11
12    3    4    12

使用rasterFromXYZ让我得到这个：

> r1 = rasterFromXYZ(d)
> r1
class      : RasterLayer 
dimensions : 4, 3, 12  (nrow, ncol, ncell)
resolution : 1, 1  (x, y)
extent     : 0.5, 3.5, 0.5, 4.5  (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs        : NA 
source     : memory
names      : X1.12 
values     : 1, 12  (min, max)

现在，该函数必须做的一些事情是通过 X 和 Y 坐标来计算网格几何形状。但是，如果您已经知道范围和大小，那么您也可以通过几个步骤创建相同的栅格。

首先以正确的方式制作一个矩阵 - 对于我的排序，d我需要按行填充矩阵并将行翻转以获得正确的顺序。如果您的 XYZ 表的顺序不同，那么您可能需要进行一些其他操作，或者它可能是正确的。注意这里我必须提前知道有多少行和列：

r2 = raster(matrix(d[,3],ncol=3,nrow=4,byrow=TRUE)[4:1,])

然后设置范围。在这里我必须提前知道范围，在这种情况下，比最小值和最大值宽半个单元格，我的单元格大小是一个单位：

extent(r2) = c(xmin=0.5, xmax=3.5, ymin=0.5, ymax=4.5)

无论您在 100,000,000 个单元格栅格上做什么，都需要一段时间，因此请使用与您的真实数据类似的格式对较小的示例进行测试，看看它是否成功。

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