数据
.tif数据DEM是一个行政区划的高程值。我上传它
除了分区以外的区域我不想在情节上给他们看。
我的目标
用plt.pcolormesh绘制这个部门的催眠图(PS:我在阅读.tif时发现,plt.imshow()比pcolormesh__快得多。)我也不知道为什么)。
这里我展示了一个我从互联网上剪下来的例子。
我的尝试
### Using GDAL to read the .tif data
from osgeo import gdal
### Read the .tif
pathToRaster = r'./dem.tif'
raster = gda
我试图使用来自zonal_stats包的函数rasterstats从.shp文件中的每个形状的.tif文件中获取光栅统计信息。我设法在QGIS中做到了这一点,没有任何问题,但我必须对200多个文件进行同样的操作,这将需要很长时间,所以我正在尝试Python方法。文件和复制代码都在我的中。
我的剧本是:
import rasterio
import geopandas as gpd
import numpy as np
from rasterio.plot import show
from rasterstats import zonal_stats
from rasterio.transfor
我成功地在R中编写了一个for循环,这是好的,我很高兴它能工作。但是我也想了解我所做的事情,因为我在以后的分析中也要使用循环。
我使用Raster Data (DEM)。我将它们作为光栅加载到环境中,然后在循环中使用getValues函数,因为我想做一些计算。情况如下:
list <- dir(pattern=".tif", full.names=T)
tif.files <- list()
tif.files.values <- tif.files
for (i in 1: length(list)){
tif.files[[i]] <- r
我是一个R新手,尤其是在空间数据方面。我正在尝试找到一种方法来高效地将多个(~600)个单波段光栅(.tif)文件导入到R中,所有这些文件都存储在同一个文件夹中。不确定这是否重要,但请注意,当在我的Mac和Windows并行虚拟机上的文件夹中查看时,每个.tif = .TIF;.tfw;.TIF.aux.xml;.TIF.ovr;.TIF.xml有以下五(5)种文件格式。无论如何,以下代码(以及我尝试过的其他类似变体)似乎不起作用:
library(sp)
library(rgdal)
library(raster)
#path to where all .tif files are loc
我使用raster读取栅格( GeoTIFF),然后将其转换为表,这样我就可以进行一些分析,并对一些值进行重新分类。如下所示: r_ndvi <- raster(paste0(path, "ndvi.tif")) #read in as raster
rdf_ndvi <- as.data.frame(r_ndvi) #turn tif into df of DN 完成这些计算后,我希望将表转换回光栅格式,以便可以在QGIS中将其作为图像打开。我如何才能做到这一点呢?
我有一个.tif格式的栅格,我试图用平面图在R中可视化。以下是我迄今所做的工作:
library(raster)
library(lattice)
data_tif <- raster("fthrt14_21.tif", RAT = TRUE)
data_tif
rat <- read.dbf("fthrt14_21.tif.vat.dbf")
rat
data_tif <- ratify(data_tif)
colnames(rat)[1] <- "ID"
levels(data_tif) <- rat
l
我正在服务器中使用R运行一个物种分布模型。我正在保存我的所有R环境,但是当我试图可视化和绘制保存的对象时,我得到了一个错误"Error in file(fn,"rb"):cannot open the connection In file(fn,"rb")“:警告消息: In file (fn,”rb“):cannot open file '/localscratch/anandam.9761522.0/RtmpnCnH0y/raster/r_tmp_2020-07-13_195526_260024_04625.gri':No to f