在大型柵格時間序列中使用movingFun的最有效方法是什么？

Question

我必須平滑一個較大的時間序列，並且正在使用“柵格”包中的movingFun函數。 我根據以前的帖子測試了一些選項（請參閱下面的選項）。 前兩個工作正常，但使用實際數據時速度非常慢（澳大利亞所有地區的所有MOD13Q1時間序列）。 所以我嘗試了選項3，但失敗了。 如果有人可以幫助指出該功能出了什么問題，我將不勝感激。 我可以訪問內存，但我正在使用具有700GB內存的RStudio服務器，但我不確定執行此工作的最佳方法是什么。 提前致謝。

a）使用movingFun和覆蓋

library(raster)
r <- raster(ncol=10, nrow=10)
r[] <- runif(ncell(r))
s <- brick(r,r*r,r+2,r^5,r*3,r*5)
ptm <- proc.time()
v <- overlay(s, fun=function(x) movingFun(x, fun=mean, n=3, na.rm=TRUE, circular=TRUE)) #works
proc.time() - ptm

   user  system elapsed 
  0.140   0.016   0.982

b）創建一個函數並使用clusterR。 我認為這會比（a）快。

fun1 = function(x) {overlay(x, fun=function(x) movingFun(x, fun=mean, n=6, na.rm=TRUE, circular=TRUE))}

beginCluster(4)
ptm <- proc.time()
v = clusterR(s, fun1, progress = "text")
proc.time() - ptm
endCluster()
   user  system elapsed 
  0.124   0.012   4.069 

c）我發現該文檔是由Robert J. Hijmans撰寫的，我嘗試（但失敗了）編寫一個小插曲中描述的函數。 我無法完全執行該功能中的所有步驟，這就是失敗的原因。

smooth.fun <- function(x, filename='', smooth_n ='',...) { #x could be a stack or list of rasters
  out <- brick(x)
  big <- ! canProcessInMemory(out, 3)
  filename <- trim(filename)
  if (big & filename == '') {
    filename <- rasterTmpFile()
  }
  if (filename != '') {
    out <- writeStart(out, filename, ...)
    todisk <- TRUE
  } else {
    vv <- matrix(ncol=nrow(out), nrow=ncol(out))
    todisk <- FALSE
  }

  bs <- blockSize(out)
  pb <- pbCreate(bs$n)

  if (todisk) {
    for (i in 1:bs$n) {
      v <- getValues(out, row=bs$row[i], nrows=bs$nrows[i] )
      v <- movingFun(v, fun=mean, n=smooth_n, na.rm=TRUE, circular=TRUE)
      out <- writeValues(out, v, bs$row[i])
      pbStep(pb, i)
    }
    out <- writeStop(out)
  } else {
    for (i in 1:bs$n) {
      v <- getValues(out, row=bs$row[i], nrows=bs$nrows[i] )
      v <- movingFun(v, fun=mean, n=smooth_n, na.rm=TRUE, circular=TRUE)
      cols <- bs$row[i]:(bs$row[i]+bs$nrows[i]-1)
      vv[,cols] <- matrix(v, nrow=out@ncols)
      pbStep(pb, i)
    }
    out <- setValues(out, as.vector(vv))
  }
  pbClose(pb)
  return(out)
}

s <- smooth.fun(s, filename='test.tif', smooth_n = 6, format='GTiff', overwrite=TRUE)

 Error in .local(.Object, ...) : 
  `/path-to-dir/test.tif' does not exist in the file system,
and is not recognised as a supported dataset name.

Answer 1

這是我找到的解決方案，這要歸功於我的同事。 它會在20分鍾內計算每年（共23個文件）。 也許有些事情需要改進，但是在現階段，我很高興我每年僅能在20分鍾內完成這項工作。

因此，在這里我使用foreach軟件包同時運行5年。 然后for循環創建一個包含6個文件的數組。 請記住，在MOD13Q1 16天數據集中，我需要一個3個月的移動窗口，即6個文件。 然后，循環使用ColMeans計算數組上的ColMeans ，創建一個空柵格，將平均值分配給新柵格並保存。 請注意，我們重新創建了movingFun函數的circular選項。 因此，第一個日期的均值是基於同一年的最后一個日期得出的。

require(raster)
require(rgdal)
library(foreach)
library(doParallel)

rasterOptions(maxmemory = 3e10, chunksize = 2e10)

ip <- "directory-with-grids"
op <- "directory-where-resuls-are-being-saved"

years = c(2000:2017)   

k <- 6    # moving window size
k2 <- floor((k-1)/2)
slot <- 0

# determine clusters
cl <- makeCluster(5, outfile = "") # make worker prints visible
registerDoParallel(cl)

foreach(j = 1:length(years), .packages=c("raster")) %dopar% {
  ip1 = paste(ip, years[j],sep='/')
  ndvi.files <- list.files(ip1, pattern = 'ndvi.*tif$',full.names = T) 
  nfiles <- length(ndvi.files)

  for (n in (1-(k-1)):nfiles) {
    i <- (n + k2 - 1) %% nfiles + 1
    print(ndvi.files[i])
    r <- raster(ndvi.files[i])
    if (slot == 0) {
      win <- matrix(data = NA, nrow = k, ncol = r@nrows * r@ncols)
    }
    slot <- slot %% k + 1
    win[slot,] <- getValues(r)
    if (n > 0) {
      o <- raster(extent(c(xx,xx,xx ,xx))); res(o)=c(xx,xx) # your extent and resolution
      crs(o) <-'+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0'
      o[] <- colMeans(win)
      o[o<0] <- NA
      # write out m as the nth raster
      fname = paste(names(r),'smoothed',sep='_')
      out.dir =  file.path(op, paste(years[j], sep='/'))
      dir.create(out.dir,showWarnings = FALSE)
      out.path = file.path(out.dir, fname)
      writeRaster(o, out.path, format="Geotiff", overwrite=T,  datatype='INT2S')
    }
  }
}

stopCluster(cl)