Экспорт выходной карты "lul cc package" в файл GeoTIFF с использованием R - PullRequest
Новая
       35

Экспорт выходной карты "lul cc package" в файл GeoTIFF с использованием R

0 голосов
/ 16 апреля 2020

Я студент и только учусь R. Мне интересно попробовать «пакет lul cc» Саймона Форда для моделирования землепользования. Я получил выходную карту моделирования для t19 и t20, но я хочу экспортировать только t20 как GeoTIFF, чтобы его можно было открыть в ArcGIS. Как я могу решить это? Надеюсь, любой может помочь и поблагодарить вас заранее.

это выходная карта из сюжета (clues.model) lul cc выходная карта Вот код, работающий на R: 

library(lulcc)

## see lulcc-package examples

## Not run: 

## Plum Island Ecosystems

## load data
data(pie)

## observed maps
obs <- ObsLulcRasterStack(x=pie,
                          pattern="lu", 
                          categories=c(1,2,3), 
                          labels=c("Forest","Built","Other"), 
                          t=c(0,6,14))
obs

plot(obs)

crossTabulate(obs, times=c(0,14))

## explanatory variables
ef <- ExpVarRasterList(x=pie, pattern="ef")
ef

part <- partition(x=obs[[1]], size=0.1, spatial=TRUE)
train.data <- getPredictiveModelInputData(obs=obs, ef=ef, cells=part[["train"]])

forms <- list(Built ~ ef_001+ef_002+ef_003,
              Forest ~ ef_001+ef_002,
              Other ~ ef_001+ef_002)

glm.models <- glmModels(formula=forms, family=binomial, data=train.data, obs=obs)

## test ability of models to predict allocation of forest, built and other
## land uses in testing partition
test.data <- getPredictiveModelInputData(obs=obs, ef=ef, cells=part[["test"]])

glm.pred <- PredictionList(models=glm.models, newdata=test.data)
glm.perf <- PerformanceList(pred=glm.pred, measure="rch")

plot(list(glm=glm.perf, rpart=rpart.perf, rf=rf.perf))

## test ability of models to predict location of urban gain 1985 to 1991
part <- rasterToPoints(obs[[1]], fun=function(x) x != 2, spatial=TRUE)
test.data <- getPredictiveModelInputData(obs=obs, ef=ef, cells=part, t=6)

glm.pred <- PredictionList(models=glm.models[[2]], newdata=test.data)
glm.perf <- PerformanceList(pred=glm.pred, measure="rch")

plot(list(glm=glm.perf))

## obtain demand scenario
dmd <- approxExtrapDemand(obs=obs, tout=19:20)
matplot(dmd, type="l", ylab="Demand (no. of cells)", xlab="Time point",
        lty=1, col=c("Green","Red","Blue"))
legend("topleft", legend=obs@labels, col=c("Green","Red","Blue"), lty=1)

## get neighbourhood values
w <- matrix(data=1, nrow=3, ncol=3)
nb <- NeighbRasterStack(x=obs[[1]], weights=w, categories=2)

## create CLUE-S model object
clues.rules <- matrix(data=1, nrow=3, ncol=3, byrow=TRUE) 

clues.parms <- list(jitter.f=0.0002,
                    scale.f=0.000001,
                    max.iter=1000,
                    max.diff=50, 
                    ave.diff=50) 

clues.model <- CluesModel(obs=obs,
                          ef=ef,
                          models=glm.models,
                          time=19:20,
                          demand=dmd,
                          elas=c(0.2,0.2,0.2),
                          rules=clues.rules,
                          params=clues.parms)

## perform allocation
clues.model <- allocate(clues.model)

plot(clues.model)

1 Ответ

0 голосов
/ 16 апреля 2020

Вы можете использовать пакет raster для экспорта вывода в виде файла .tif, например 

library(raster)
writeRaster(output, "Filename.tif", format = "GTiff",
            datatype = "FLT4S", overwrite = TRUE)
...