问题描述
我的最终目标是将Landcover栅格（.tif）对象转换为一个sf对象，该对象代表栅格的栅格以及每个几何图形中每个像元的原始值。我已经能够对较小的栅格执行以下操作：
library(sf)
library(stars)
# import raster using stars
landcover_stars <- read_stars(my_raster.tif)
# convert to sf object using st_as_sf
landcover_grid_sf <- st_as_sf(landcover_stars)
但是在较大的栅格中（例如，我目前最大的栅格是11482x12607像元），read_stars（）函数将栅格导入为“星星代理”，这是打包处理大型栅格数据集所采取的步骤。尽管st_as_sf函数不接受星形代理对象，但可以在函数中设置“ proxy = FALSE”。但是，如果我在最大的数据集中进行此操作，则对生成的对象运行st_as_sf(landcover_stars)会使笔记本电脑{16 GB RAM，i7 2.70GHz处理器}崩溃。
当将非常大的星体转换为sf时，是否可以减轻我机器的负担？
另外-可能实际上是新生成的sf对象正在耗尽我的机器吗？
这里是一个虚拟栅格，以供您测试，随机生成的整数值范围为1到10：
raster(nrows=12000,ncols=12000,xmn=0,xmx=10,vals = floor(runif(12000*12000,min=0,max=11)))
解决方法
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