В качестве переменных-предикторов для модели случайного леса у меня 22 растровых индекса растительности.Во время работы модели я решил, что для прогнозирования модели можно использовать только пять индексов растительности (растров).Поэтому, используя только эти пять растровых слоев, я хочу создать карту прогноза, для которой у меня есть данные поля с процентом дефолиации для каждого графика для обучения модели.Здесь я не знаю, как объединить растровые значения индекса растительности с полевыми данными, чтобы я мог составить окончательную карту прогнозирования, используя созданную мной модель.
Я искал несколько кодов и пытался включить своивопрос, но некоторые строки не работают вообще, а некоторые сбивают меня с толку.
###########################################################################
library(rgdal)
library(raster)
setwd('C:\\Users\\rajeev.bhattarai\\Documents\\Research\\3_date_change_stack')
image='prediction_stack.tif'######it is a 5 layered raster file(predictor variables for RF model).
Stack=new("GDALReadOnlyDataset", image)#####when run shows up in data as a Formal class GDALReadonlyDataset
head(stack)
dim(stack) # it shows null
width<-dim(stack)[2]####I don't know what this code is doing, shows null(empty) when run
height<-dim(stack)[1]####I don't know what this code is doing, shows null(empty) when run
imagedata<-data.frame(getRasterTable(stack))#####when run, shows error saying object is not a member of class GDALReadonlyDataset
############# Я застрял в этой точке
Я ожидаю получить карту прогноза с использованием случайного леса