使用 Terra 在 R 中的多边形边界内随机采样点

大型栅格的高效采样技术

在空间分析领域，特定边界内的采样点是一项常见但有时计算成本高昂的任务。对于那些处理大型栅格和矢量（例如广泛区域的多边形）的人来说，这一挑战变得更加明显。过去，许多用户采用将栅格剪切到多边形图层的方法，但随着数据大小的增长，这种方法很快就会变得低效且占用资源。 🔍

以处理卫星图像和土地使用数据的地理空间分析师为例。如果任务涉及在断开的多边形范围内跨大型栅格数据集采样点，则传统的裁剪方法可能看起来是唯一的解决方案。然而，对于海量数据集（例如 10GB 或 20GB 栅格），裁剪可能会导致严重延迟并对处理能力造成压力。问题出现了：是否有更有效的方法来实现这一目标？ 🌍

幸运的是，在 R 中，像 Terra 包 这样的工具提供了光栅裁剪的替代方法。使用图层边界，可以在多边形范围内对点进行采样，而无需修改栅格本身。这种方法不仅节省时间，还减少内存消耗，使其对于大型项目更具可扩展性。使用此方法，您仍然可以确保随机点仅落在所需的多边形内，而不会导致系统过载。 💡

在本文中，我们将探索如何使用 Terra 在多边形边界内执行 随机采样，引导您完成代码并突出显示关键步骤。最后，您将掌握一种更快、更有效的 R 采样点方法，确保您的地理空间分析既准确又节约资源。那么，让我们深入研究这种方法，看看如何使采样过程更加顺畅和高效！

命令	使用说明
rast()	Terra 包中的此函数用于将栅格对象加载到 R 中。对于以可分析和处理的格式处理大型栅格数据集至关重要。例如，rast("large_raster.tif") 从文件加载栅格数据。
vect()	vect() 函数是 Terra 包的一部分，用于将矢量数据（例如 shapefile）作为空间对象加载到 R 中。例如，vect("polygons.shp") 加载包含将用作采样边界的多边形的矢量文件。
ext()	此函数返回空间对象（例如，多边形图层）的范围。范围定义了多边形图层的边界框，用于指定对随机点进行采样的区域。示例：ext(多边形)。
spatSample()	Terra 中的 spatSample() 函数用于从指定范围或多边形内的栅格对象中采样点。此函数对于从大型栅格数据集中选择随机点非常有用，特别是当您不想裁剪栅格时。示例：spatSample(raster_data, size = num_points, ext = Polygon_bounds)。
st_read()	在 sf 包中，st_read() 用于将矢量数据（例如 shapefile）作为空间特征读取到 R 中。它对于处理和分析矢量数据（例如多边形边界）至关重要。示例：st_read(“polygons.shp”)。
st_transform()	st_transform() 函数用于将空间数据重新投影到不同的坐标参考系统 (CRS) 中。这对于在执行点采样等操作之前确保栅格和矢量数据在空间参考方面正确对齐至关重要。示例：st_transform(多边形, crs = crs(raster_data))。
st_bbox()	st_bbox() 返回 sf 对象的边界框，本质上是对象的空间范围。这用于指定对随机点进行采样的区域。示例：st_bbox(polygons_sf)。
st_sample()	此函数在给定 sf 对象（例如多边形）内生成随机点。这些点根据对象的几何形状随机分布，在本例中用于对多边形边界内的点进行采样。示例：st_sample(polygons_sf, size = num_points)。
plot()	plot() 函数是 R 中用于可视化空间数据的基本函数。在这种情况下，它用于绘制栅格、多边形和随机点，以验证这些点是否在多边形边界内正确采样。示例：plot(random_points, add = TRUE, col = "red")。

脚本如何工作：多边形范围内的高效随机采样

在前面的示例中，目标是有效地对栅格图层的多边形边界内的随机点进行采样，避免裁剪大型栅格的计算负担。在空间分析中处理大型数据集（例如遥感数据或环境建模）时，此任务尤其重要。 R 中提供的解决方案使用 Terra 和 sf 包，允许在矢量多边形的边界内进行采样过程，矢量多边形代表感兴趣的特定地理区域。命令 将栅格数据加载到 R 中，无需实际修改原始栅格即可进行操作和采样，确保即使处理大型文件，该过程也保持高效。

脚本中的第一个关键步骤涉及使用 Terra 包中的函数用于提取多边形数据的范围。这提供了边界框，本质上是一个矩形窗口，它定义了应在其中对随机点进行采样的区域。例如，在土地利用分析中，范围代表一个区域的地理限制，例如森林面积或城市。从多边形导出的边界框可确保仅选择这些预定义区域内的点，从而使分析具体且有意义。这种方法还不需要裁剪栅格本身，从而节省了计算能力。

这 然后使用函数根据定义的多边形边界从栅格中采样随机点。该函数允许我们指定点应该出现的多边形的精确范围，从而确保样本在空间上限制在感兴趣的区域。例如，如果多边形代表大型国家公园中的不同森林斑块，则随机点将仅落在这些森林区域内，避免多边形边界之外的区域，例如水体或城市区域。这可确保样本与分析准确且相关，而无需进行不必要的数据操作或内存消耗。

第二个解决方案包含 sf 包，引入了 和 功能。这些命令允许将矢量数据作为空间特征读入 R。例如， st_read() 用于导入包含定义采样区域的多边形的 shapefile。随后， st_transform() 函数确保多边形的坐标参考系（CRS）与栅格数据的坐标参考系匹配。这种对齐对于准确采样至关重要，因为不匹配的 CRS 可能会导致错误或不正确的点位置。例如，如果多边形数据位于与栅格不同的投影中，则可能会导致采样点位于预期区域之外。通过转换 CRS，无论输入数据投影如何，该解决方案都变得更加稳健且普遍适用。

最后， sf 包中的函数用于在多边形内生成随机点。此功能非常强大，因为它尊重多边形的几何形状并确保点在空间上分布在正确的边界内。在环境监测的背景下，如果您正在研究不同生态系统内的生物多样性，您可以使用此功能对森林斑块内的随机点进行采样，然后将其用于进一步分析，例如植被调查或土壤采样。这些优化命令的组合提供了一种可靠、高效的方法来在多边形边界内进行随机采样，使其成为在 R 中处理大型栅格和矢量数据集的重要工具。🌍

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

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

R中随机点采样的关键命令解释

下表描述了前面示例中使用的一些关键 R 命令。这些命令对于有效采样多边形边界内的随机点至关重要，重点关注性能优化和空间分析。

优化多边形边界内点的随机采样

对大型栅格数据集上特定多边形边界内的随机点进行采样可能是一项具有计算挑战性的任务。传统上，用户会使用多边形裁剪栅格，然后从裁剪的数据中采样点。虽然这种方法有效，但在处理大型栅格文件时，特别是在遥感或环境建模中，它会占用大量资源且效率低下。随着 R 中 Terra 和 sf 等空间分析包的进步，出现了一种更优化的方法。我们可以直接在多边形边界内采样，而不是进行裁剪，从而减少不必要的数据处理和内存使用。这种方法利用多边形的边界框来限制随机点采样的区域，从而提供更高效和可扩展的解决方案。

通过使用 Terra 包中的 spatSample() 函数，用户可以直接从多边形边界内的栅格中采样随机点。该函数允许用户指定要采样的点数以及采样发生的范围（即边界框）。这样就无需操作整个栅格，从而节省了处理时间和系统内存。它还确保采样点代表多边形，这对于土地覆盖分类或栖息地分析等仅需要分析特定区域的研究至关重要。例如，在生态研究中，采样可以限制在森林地区，不包括水体或城市区域，使分析更有针对性和更有意义。

另一个重要的考虑因素是如何将 sf 包与 Terra 包结合使用来进行矢量数据处理。 st_transform() 和 st_sample() 函数通过转换多边形的投影以匹配栅格的坐标参考系统 (CRS)，允许正确对齐矢量和栅格数据集。此步骤对于准确的点采样至关重要，因为不匹配的投影可能会导致采样错误。一旦矢量数据正确对齐，就可以使用 st_sample() 在多边形内对随机点进行采样。该方法在处理多边形形状文件或其他空间矢量格式时特别有用，为空间数据分析提供了更加集成和全面的解决方案。 🌲

2. 您可以使用 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。
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。
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 ，然后使用采样点 功能。
8. 使用对齐坐标系 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。
10. 其他有用的功能包括 用于加载栅格数据， 获取多边形的范围，以及 可视化栅格和多边形边界顶部的采样点。
12. 您可以使用 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。
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。
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。
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。
20. 是的，您可以通过指定大小参数来控制采样点数 函数或调整点数 函数，具体取决于分析所需的密度。
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。

本文讨论的方法 来自特定多边形内的大型栅格数据集的点 。随着数据集变得越来越大，传统的裁剪方法可能效率低下，因此使用像 提供优化的解决方案。直接在多边形边界内采样有助于减少处理时间 记忆 使用，使其更有效地执行环境建模等空间分析任务。

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。 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 和 ，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。