in Raster-File attribute ändern

Wie rufe ich R-Funktionen auf, wie selektiere ich Daten, ich weiß nicht genau ....

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jessi
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in Raster-File attribute ändern

Beitrag von jessi » Mo Sep 24, 2018 1:57 pm

Liebe Forum-Profis,

ich habe ein Rasterlayer welches verschiedene Länderklassen enthält und wie folgt aufgebaut ist:

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r
class       : RasterLayer 
dimensions  : 100, 100, 10000  (nrow, ncol, ncell)
resolution  : 0.07629955, 0.02648415  (x, y)
extent      : 19.530786, 27.16074, 36.3723, 59.02071  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
data source : in memory
names       : layer 
values      : 1, 27  (min, max)
attributes  :
       ID key              gebiet                           name
 from:  1   25DB      1.1               Virgina - LampStreet
 to  : 27     E3         8.1               Westvirginia - Tiefland
Die Variable "gebiet" liegt jetzt von 1 bis 9 vor, allerdings mit 1.1, 1.2, ... 9.5, wobei alle einser zur Hauptkategorie Virginia gehörten, alle achter zu Westvirgina.

Jetzt möchte ich alle Unterpunkte mit 1 zu 1 zusammenfassen, 2 zu 2 und so weiter, dass am Ende nur noch neun Gebiete übrig bleiben anstatt der 27.
Probiert habe ich das mal so:

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library(raster) 
rat <- levels(r)[[1]]
rat$land <- c(1:27)
rat

   ID key         gebiet                     name                                        land
0   1   25DB      1.1                  Virgina - LampStreet                         1
1   2   25DF      1.2                  Virgina - University                            2
2   3   25E7      4.1                    DC - Capitol                                    3
3   4   25E8      2.2                     Maryland - Mainstreet                     4
...

r[r %in% c(1.1:1.4)] <- 1
r[r %in% c(2.1:2.4)] <- 2
r[r %in% c(3.1:3.4)] <- 3
r[r %in% c(4.1:4.4)] <- 4
r[r%in% c(5.1:5.4)] <- 5
r[r %in% c(6.1:6.4)] <- 6
r[r %in% c(7.1:7.4)] <- 7
r[r %in% c(8.1:8.4)] <- 8
r[r %in% c(9.1:9.4)] <- 9

r
class       : RasterLayer 
dimensions  : 100, 100, 10000  (nrow, ncol, ncell)
resolution  : 0.07629955, 0.02648415  (x, y)
extent      : 19.530786, 27.16074, 36.3723, 59.02071  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
data source : in memory
names       : layer 
values      : 1, 27  (min, max)
attributes  :
       ID key              gebiet                           name
 from:  1   25DB      1.1               Virgina - LampStreet
 to  : 27     E3         8.1               Westvirginia - Tiefland

r <- raster::ratify(r)
rat <- data.frame(ID = 1:9,  land = c("a","b","c","d","e","f","g","h","j"))
levels(r) <- rat

Warnmeldungen:
1: In .checkLevels(levels(x)[[1]], value) :
  the number of rows in the raster attributes (factors) data.frame is unexpected
2: In .checkLevels(levels(x)[[1]], value) :
  the values in the "ID" column in the raster attributes (factors) data.frame have changed

r
class       : RasterLayer 
dimensions  : 100, 100, 10000  (nrow, ncol, ncell)
resolution  : 0.07629955, 0.02648415  (x, y)
extent      : 19.530786, 27.16074, 36.3723, 59.02071  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
data source : in memory
names       : layer 
values      : 1, 27  (min, max)
attributes  :
       ID land
 from:  1    a
 to  :  9    j

Jetzt bekomme ich beim Zuordnen von diese Warnmeldung, lasse ich mir r aber ausgeben, haben sich die attribute geändert. Nur sollten sich mit diesem Code-Zeilen nicht auch die vales reduzieren, dass statt (1,27) nach dem Zuordnen nur noch (1,9) dasteht? Denn eigentlich wollte ich ja genau das erreichen. Es geht mir eigentlich darum, dass wenn ich z.B.

Code: Alles auswählen

v <- values(r)
table(v)
mache, ich eine Auflistung von 1 bis 9 bekomme, wobei 1 = dem Staat Virgina (hier jetzt mal a) entspricht.

Habe ich hier irgendwo einen Denkfehler, oder stimmt der Ansatz zumindest und ich habe einen Fehler beim ausprogrammieren gemacht?

Wäre toll, wenn mal ein geschultes Auge von euch drüber schauen könnte.

Danke vielmals.
Jessi

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