使用R将一个栅格的像元值分配给另一个栅格的相邻像元

Question

我有两个不重叠的空间投影栅格对象。 一个栅格（rk）具有可靠的值，而另一个栅格（dnn）的值不可靠。

#reliable
plot(rk)
#unreliable
plot(dnn, add=TRUE, col='gray80')

在此图中 （显示了我的数据的一个子集），颜色表示可靠栅格的值，而我将所有不可靠的栅格像素绘制为灰色。 我想根据可靠值更改不可靠值。 解决该问题的一种更简单的方法可能是将周围可靠像素（均值）的最近邻居值的平均值分配给不可靠像素的平均值，然后将它们合并在一起。

我认为第一步可能是在每个灰色单元格周围找到一个缓冲区，然后在每个缓冲区内找到平均值。 但是，为了处理NA（不包括计算中的NA），我首先确定了非NA索引

library(raster)
#selecting those index that are non-NAs
idx<-is.na(getValues(dnn))
idx<-which(idx==FALSE)
> length(idx)
[1] 602
#proving that the determined idx is correct
> sum(!is.na(getValues(dnn)))
[1] 602

但是在执行缓冲时出现错误

#doing buffer for those idx only
for (i in idx[i]) {b(i)<-buffer(dnn[i], width=500)}
Error in (function (classes, fdef, mtable)  : 
  unable to find an inherited method for function ‘buffer’ for signature ‘"numeric"’

我不确定这是否是正确的方法，即使在获得缓冲区后，计算均值（我希望使用区域统计数据）并将其分配给相应的灰色单元，对我来说也不是一件容易的事。 有什么建议么？？

Answer 1

使用点模式。 将每个不可靠的单元格视为x，y坐标，并将所有可靠的单元格视为x，y，Z值。 将x，y，Z放入空间插值算法中，例如简单的反距离权重或不太简单的Kriging，然后在不可靠的x，y位置进行预测。 将预测值放回正确位置的网格中。

automap gstat包可以在这里为您提供帮助（还有gstat和R Spatial Task View）。