大型栅格的最佳 wopt 选项

如何解决大型栅格的最佳 wopt 选项

使用 terra:: 处理大型栅格时，最好的 wopt 和 gdal 选项是什么？ 我想将栅格堆栈 (2.5arcmin) 与分辨率更高 (500*500m) 的栅格相匹配。工作流程：尽可能地分解，然后重新采样，最后屏蔽。这有效，但输出 tif > 100gb 并且该过程需要永远。

r <- rast("rasterstack_004166deg.tif") 
r_template <- rast("rasterstack_000449deg.tif") 

wopt_options <- list(gdal = c("BIGTIFF=YES","PREDICTOR = 2","NUM_THREADS = ALL_cpuS"),tempdir = "/somewhere_I_have_a_lot_of_space",todisk = TRUE)

r_processed <- disaggregate(r,fact = 9) %>% 
  resample(.,r_template) %>% 
  mask(.,r_template,filename = "outputfile.tif",wopt = wopt_options)

wopt_options 是否也应该放在 terra::disaggregate() 和 terra::resample() 中？有没有办法减小文件大小并加快进程？

我还尝试了以下 gdal 选项 gdal=c("COMPRESS=DEFLATE","TFW=YES") 或 gdal=c("COMPRESS=LZW","TFW=YES")，但没有真正改变。也试过没有任何 gdal 选项。

此外，我还使用 raster::projectRaster() 函数（使用分解的 r）执行此操作，该函数速度更快且 outputfile.tif 更小。但是，我想我应该避免在此处使用 projecRaster()：

beginCluster()
r_processed<- 
  projectRaster(stack(r_disaggregated),raster(r_template),filename = "outputfile.tif")
endCluster()

r 栅格如下所示：

解决方法

以下是一些可能有帮助的评论。 terra 的默认行为是在必要时将 BIGTIFF 设置为 true，因此您通常不需要指定它。此外，默认情况下使用 LZW 压缩，因此如果将压缩设置为 NONE，您应该会看到不同之处。

要设置 tempdir，请使用

terraOptions(tempdir="/somewhere_I_have_a_lot_of_space")`
terraOptions()
#memfrac   : 0.6
#tempdir   : /somewhere_I_have_a_lot_of_space

您不应设置 todisk=TRUE，它仅用于调试。

现在我们有

x <- disaggregate(r,fact = 9) 
y <- resample(x,r_template) 
z <- mask(y,r,filename="outputfile.tif",wopt=wopt_options)      
   

我将其拆分，因为这样更易于阅读和调试。您使用 r_template 进行屏蔽，但应该使用 r。如果您想在所有三个步骤中都使用这些选项，则需要每次都使用 wopt 参数，而不仅仅是最后一次。

你能show(r)让我做一个可重现的例子吗？

我假设问题出在 resample 上，因为它的实现方式略有不同，但这可能会随着开发版本而有所改善。你可以这样安装：

install.packages('terra',repos='https://rspatial.r-universe.dev')