如何提取所有年份的价值？

问题描述

我正在遵循https://github.com/CornellLabofOrnithology/ebird-best-practices/blob/master/03_covariates.Rmd

中给出的代码

到达此代码后：

# extract landcover values within neighborhoods,only needed most recent year
lc_extract_ext <- landcover[[paste0("y",max_lc_year)]] %>% 
                  exact_extract(r_cells,progress = FALSE)
lc_extract_cnt <- map(lc_extract_ext,~ count(.,landcover = value)) %>% 
                  tibble(id = r_cells$id,data = .)
lc_extract_pred <- unnest(lc_extract_cnt,data)

我希望多年来能在社区中提取土地覆盖价值。

我没有使用这段代码max_lc_year，而是这样：

# I have thought of using
 all_lc_year <- names(landcover) %>% 
                str_extract("[0-9]{4}") %>% 
                as.integer()

但是，要提取所有年份，它将在此代码段返回此错误：

lc_extract_cnt <- map(lc_extract_ext,data = .)

错误：mutate()输入landcover出现问题。找不到x对象“值” i输入landcover为value。

多年来，我想我需要使用map或for循环进行循环，并将结果数据帧绑定在一起。

编辑：注意前面的步骤不起作用。他们在这里，正在工作并得到纠正！

我已经在这里将Landcover .tif文件上传到我的Github： https://github.com/lime-n/Landcover.git

然后您可以实现此代码以将它们堆叠到R中：

library(sf)
library(raster)
library(exactextractr)
library(viridis)
library(tidyverse)
# resolve namespace conflicts
select <- dplyr::select
map <- purrr::map
projection <- raster::projection


landcover <- list.files("insert_folder_name_here","^modis_mcd12q1_umd",full.names = TRUE) %>% 
             stack()
# label layers with year
landcover <- names(landcover) %>% 
             str_extract("(?<=modis_mcd12q1_umd_)[0-9]{4}") %>% 
             paste0("y",.) %>% 
             setNames(landcover,.)
landcover

neighborhood_radius <- 5 * ceiling(max(res(landcover))) / 2
我已将r数据上传到我的github上，以产生r_cells数据：https://github.com/lime-n/Landcover/blob/master/prediction-surface.tif

和以下代码获取r_cell：

r <- raster("data/prediction-surface.tif")
r_centers <- rasterToPoints(r,spatial = TRUE) %>% 
             st_as_sf() %>% 
             transmute(id = row_number())
r_cells <- st_buffer(r_centers,dist = neighborhood_radius)

我了解下载和实施过程可能需要几分钟。但是，这段代码困扰了我好几个星期！任何帮助表示赞赏。

解决方法

发现使用all_lc_year[1],all_lc_year[2] etc ...为每一年分别编写代码，然后使用rbind(lc_extract_pred,lc_extract_pred_two,lc_extract_pred_three #...etc)合并所有行

r r r-raster