如何解决生锈砖的快速子集化
我有一个多边形列表，我想用它来对 terra::rast 砖块进行子集化。为此，我将 terra::crop 与 lapply 一起使用，如下所示，但速度相当慢。是否有一种矢量化的方式来对多边形进行子集化，而不是通过多边形lapply？
示例
首先，我加载库并创建一个 rast 对象。
# Load library
library(terra)
library(geohashTools)
# Create raster
r <- rast(matrix(runif(360 * 2 * 180 *2),ncol = 360 * 2))
# Set extent
ext(r) <- c(-180,180,-90,90)
# examine raster
r
## class : SpatRaster
## dimensions : 360,720,1 (nrow,ncol,nlyr)
## resolution : 0.5,0.5 (x,y)
## extent : -180,90 (xmin,xmax,ymin,ymax)
## coord. ref. :
## source : memory
## name : lyr.1
## min value : 7.853378e-07
## max value : 0.9999981
接下来，我创建了这些对象的砖块。
# Create a brick
b <- c(r,r,r)
## class : SpatRaster
## dimensions : 360,5 (nrow,ymax)
## coord. ref. :
## sources : memory
## memory
## memory
## ... and 2 more source(s)
## names : lyr.1,lyr.1,lyr.1
## min values : 7.853378e-07,7.853378e-07,7.853378e-07
## max values : 0.9999981,0.9999981,0.9999981
# All possible coordinates
coords <- expand.grid(-180:180,-90:89)
# Get all unique geohashes for raster
geohashes <- unique(gh_encode(coords$Var2,coords$Var1,precision = 4L))
# Convert to spatial polygons
sp <- geohashTools::gh_to_sp(geohashes)
最后，我遍历每个多边形并使用它来裁剪我的砖块。
# Crop raster using geohash polygon
b_cropped <- lapply(seq_along(sp),function(x) terra::crop(b,sp[x]))
问：有没有更快的方法来完成最后一步？
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
