使用 Terra 在 R 中的多边形边界内随机采样点

在 R 中使用 Terra 进行多边形边界内的随机点采样

该方法利用 R 编程语言以及 Terra 包，这是用于栅格和矢量数据空间分析的强大工具。该方法的目的是在多个断开的多边形的边界内随机采样点，而不需要光栅裁剪，从而确保在处理大型数据集时获得更好的性能。

library(terra)
# Load raster and polygon data
raster_data <- rast("large_raster.tif")
polygons <- vect("polygons.shp")

# Get the extents of polygons
polygon_bounds <- ext(polygons)

# Generate random points within polygon bounds
num_points <- 1000
random_points <- spatSample(raster_data, size = num_points, ext = polygon_bounds)

# Plot the results
plot(raster_data)
plot(polygons, add = TRUE)
plot(random_points, add = TRUE, col = "red")
# End of code

使用空间索引提高效率的优化解决方案

在此解决方案中，再次采用 R 编程语言，但重点是使用 sf 包进行空间索引，以实现更高效的点采样。当处理性能至关重要的非常大的数据集时，此方法特别有用。

library(terra)
library(sf)

# Load raster and polygon data
raster_data <- rast("large_raster.tif")
polygons <- st_read("polygons.shp")

# Use spatial indexing for polygons
polygons_sf <- st_transform(polygons, crs = crs(raster_data))
polygon_bounds <- st_bbox(polygons_sf)

# Randomly sample points using the bounding box of polygons
num_points <- 500
random_points <- st_sample(polygons_sf, size = num_points)

# Plot the results
plot(raster_data)
plot(polygons_sf$geometry, add = TRUE)
plot(random_points, add = TRUE, col = "blue")
# End of code

关于多边形范围内随机采样的常见问题

1. How do I randomly sample points from a raster within specific polygon bounds?
2. 您可以使用 spatSample() R 中 Terra 包中的函数用于对多边形边界内的随机点进行采样。指定栅格对象、点数以及作为采样范围的多边形边界。
3. What is the benefit of using the bounding box of polygons for random sampling?
4. 使用多边形的边界框将随机采样限制在感兴趣的特定地理区域，从而使分析更具相关性并减少大型栅格数据集的不必要计算。
5. Can I use the sf package to sample random points within polygon bounds?
6. 是的，R 中的 sf 包允许您读取矢量数据（例如 shapefile），使用转换它们的坐标系 st_transform()，然后使用采样点 st_sample() 功能。
7. Why is it important to align the coordinate systems of the raster and vector data?
8. 使用对齐坐标系 st_transform() 确保栅格和多边形数据位于同一投影中，防止点采样过程中出现错位，确保结果准确。
9. What other functions are useful when working with random point sampling in R?
10. 其他有用的功能包括 rast() 用于加载栅格数据， ext() 获取多边形的范围，以及 plot() 可视化栅格和多边形边界顶部的采样点。
11. How do I visualize the random points on a raster?
12. 您可以使用 plot() 函数来显示栅格、多边形边界和采样点。这对于验证这些点是否落在预期区域内至关重要。
13. Is random sampling within polygon bounds applicable to other spatial analysis tasks?
14. 是的，多边形边界内的随机采样广泛用于环境建模、栖息地评估、土地覆盖分类，甚至城市规划，以确保采样仅限于感兴趣的区域，例如森林、湿地或农业区。
15. Can I sample points across multiple disconnected polygons?
16. 是的，所描述的方法可以对多个断开的多边形上的点进行采样。多边形图层可以包含多个单独的多边形，并且将在每个多边形内对点进行采样，并尊重其边界。
17. What are the performance benefits of avoiding raster clipping?
18. 避免栅格裁剪可显着减少内存使用和计算负载，尤其是在处理大型数据集时。从多边形边界内的栅格直接采样消除了处理和存储大型中间裁剪数据集的需要。
19. 17 号
20. 是的，您可以通过指定大小参数来控制采样点数 spatSample() 函数或调整点数 st_sample() 函数，具体取决于分析所需的密度。
21. What happens if the raster and polygon layers have different resolutions?
22. 如果栅格图层和面图层具有不同的分辨率，您可能需要对栅格重新采样以匹配面分辨率或调整采样密度以确保两个数据集之间的兼容性。

针对大型数据集的优化采样方法：

对于在 R 中处理空间数据的任何人来说，对大型栅格数据集上的多边形边界内的点进行采样的能力是一项基本技能。 泰拉 通过软件包，我们可以优化点采样过程，使其更快、更高效。直接从栅格数据采样而不进行裁剪可确保资源得到有效利用，特别是对于大规模分析🌿。

总之，使用优化方法在多边形边界内进行随机采样有助于管理大型数据集，同时提供可靠的结果。使用类似的包 泰拉 和 顺丰，研究人员可以避免裁剪的低效率并轻松处理复杂的空间任务。关键要点是，在处理地理空间分析中的大数据时，精度和效率可以齐头并进。