sea*_*k23 1 loops r crop raster
我有 4 个栅格,我想裁剪到相同的程度。在这个脚本的未来迭代中,我将拥有超过 4 个,因此我尝试编写一个循环,将目录中的所有栅格裁剪到相同的程度。下载的栅格包含至少 4 个波段的 Sentinel-2 产品,这些波段已使用 sen2r() 库转换为 GeoTIFF。我尝试过处理此处发布的类似问题的答案,但在此过程中以某种方式丢失了波段,并且稍后我将需要这些波段进行一些栅格数学运算。
到目前为止的代码:
raster_files <- list.files(here::here("data", "s2_rasters")) #dir with 4 rasters
raster_paths <- paste0(here::here("data", "s2_rasters", raster_files))
wp_shp <- readOGR(here::here("data", "wp_boundary.shp"))
e <- extent(wp_shp)
n <- length(raster_paths)
for (i in 1:n) {
m <- raster_paths[i]
crop(x = m, y = e)
}
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编辑:我认识到我的循环没有意义。我对此很陌生,不知道我在做什么。到目前为止,在脚本中,我一直在使用文件的路径来执行操作(构建虚拟栅格、应用大气校正等)。
这是我为单一作物所做的一个例子,效果很好。
extent <- extent(802331.9, 802503.7, 9884986, 9885133)
ras_crop <- stack(here::here("data", "s2_rasters", "sample_raster.tif")) %>%
crop(extent) %>%
writeRaster(filename=file.path(here::here("data", "s2_rasters"), "raster1_crop.tif"))
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根据我的收集,你应该能够做这样的事情
# input filenames
inf <- list.files("data/s2_rasters", pattern="tif$", full.names=TRUE)
# create output filenames and folder
outf <- gsub("data/s2_rasters", "output", inf)
dir.create("output", FALSE, FALSE)
library(raster)
wp_shp <- shapefile("data/wp_boundary.shp")
e <- extent(wp_shp)
for (i in 1:length(inf)) {
b <- brick(inf[i])
crop(b, e, filename=outf[i])
}
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