如何根据经纬度列表从栅格堆栈中提取数据？

Question

我有一个包含 100 多个文件的光栅堆栈。 我想从每个文件中提取特定经纬度位置的值。 这为我提供了一个经纬度组合的值列表。

plist <- list.files(pattern = "\\.tif$", include.dirs = TRUE)
pstack <- stack(plist)
#levelplot(pstack)

for (i in 1:length(plist))
  t[i]=extract(pstack[[i]], 35,-90)

当我在单独的文件/数据框中拥有经纬度位置时，我该如何为数千个位置执行此操作。 我也想在最终列表中保留一个位置 ID：

Lat Long LocID
35 -90   001
35 -95   221
30 -95.4 226
31.5 - 90 776

我的最终目标是拥有这种类型的数据框：

Lat Long LocID value
35 -90   001   0.5
35 -95   221   1.4
30 -95.4 226   2.5
31.5 - 90 776  4.5

虽然如果不可能保留 LocID，那也没关系。

其中一个文件： https : //www.dropbox.com/s/ank4uxjbjk3chaz/new_conus.tif?dl=0

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从评论中测试解决方案：

latlong<-structure(list(lon = c(-71.506667, -71.506667, -71.506667, -71.215278, 
-71.215278, -71.215278, -71.215278, -71.215278, -71.215278, -71.215278
), lat = c(42.8575, 42.8575, 42.8575, 42.568056, 42.568056, 42.568056, 
42.568056, 42.568056, 42.568056, 42.568056)), .Names = c("lon", 
"lat"), row.names = c(NA, 10L), class = "data.frame")

ext<-extract(pstack,latlong)

给

UseMethod("extract_") 中的错误：没有适用于 'extract_' 的方法应用于类 "c('RasterStack', 'Raster', 'RasterStackBrick', 'BasicRaster')"

更新#2：

错误是因为它与另一个包冲突。 这有效：

raster::extract(pstack,latlong)

Answer 1

您可以在raster库中使用extract功能。 首先，您读入数据框并选择lon 、 lat列。 假设您有dataframe dat和pstack的光栅堆栈

loc <- dat[,c("long", "lat")]
ext <- extract(pstack, loc)
new_d <- cbind(dat, ext) # bind the extracted values back to the previous dataframe

Answer 2

我通常不处理这种类型的数据，但如何处理：

library(sp)
library(raster)
library(rgdal)

# coordinate data
coords <- read.table(text = 'Lat Long LocID
35 -90   001
35 -95   221
30 -95.4 226
31.5 -90 776', header = T)

# list of all files
plist <- c('~/Downloads/new_conus.tif', '~/Downloads/new_conus copy.tif')

# image stack
data.images <- stack(plist)

# make a master data frame containing all necessary data
data.master <- data.frame(file = rep(plist, each = nrow(coords)), file.id = rep(1:length(plist), each = nrow(coords)), coords)

此时，我们有一个主数据框，如下所示：

                            file file.id  Lat  Long LocID
1      ~/Downloads/new_conus.tif       1 35.0 -90.0     1
2      ~/Downloads/new_conus.tif       1 35.0 -95.0   221
3      ~/Downloads/new_conus.tif       1 30.0 -95.4   226
4      ~/Downloads/new_conus.tif       1 31.5 -90.0   776
5 ~/Downloads/new_conus copy.tif       2 35.0 -90.0     1
6 ~/Downloads/new_conus copy.tif       2 35.0 -95.0   221
7 ~/Downloads/new_conus copy.tif       2 30.0 -95.4   226
8 ~/Downloads/new_conus copy.tif       2 31.5 -90.0   776

现在我们只提取数据框每一行数据对应的值：

# extract values for each row in the master data frame
data.master$value <- NA
for (i in 1:nrow(data.master)) {
    data.master$value[i] <- with(data.master, extract(data.images[[file.id[i]]], Lat[i], Long[i]))
}

                            file file.id  Lat  Long LocID value
1      ~/Downloads/new_conus.tif       1 35.0 -90.0     1   255
2      ~/Downloads/new_conus.tif       1 35.0 -95.0   221   255
3      ~/Downloads/new_conus.tif       1 30.0 -95.4   226   259
4      ~/Downloads/new_conus.tif       1 31.5 -90.0   776   249
5 ~/Downloads/new_conus copy.tif       2 35.0 -90.0     1   255
6 ~/Downloads/new_conus copy.tif       2 35.0 -95.0   221   255
7 ~/Downloads/new_conus copy.tif       2 30.0 -95.4   226   259
8 ~/Downloads/new_conus copy.tif       2 31.5 -90.0   776   249