Respostas:
Aqui está o código de exemplo. É bastante simples adaptar esse código para trabalhar em loop para processar todos os seus rasters. Se seus rasters compartilham uma extensão e resolução comuns, você pode criar uma pilha de varredura e percorrer as faixas da pilha. Para criar um vetor contendo todas as rasters em um diretório, em um formato específico, você pode usar "list.files" e depois passar esse vetor para a pilha.
Exemplo:
rlist=list.files(getwd(), pattern="img$", full.names=TRUE)
r <- stack(rlist)
# Add required libraries
require(raster)
require(sp)
require(rgdal)
# Set working directory, raster, in and out shapefiles
setwd("C:/test")
inshp="MyPolys"
outshp="PolyMeans"
rdata <- "Year2012.img"
# Read polygon feature class shapefile
sdata <- readOGR(dsn=getwd(), layer=inshp)
# Read raster
r <- raster(rdata)
# Extract raster values to list object
r.vals <- extract(r, sdata)
# Use list apply to calculate mean for each polygon
r.mean <- lapply(r.vals, FUN=mean)
# Join mean values to polygon data
sdata@data <- data.frame(sdata@data, m2012=r.mean)
# Write results
writeOGR(sdata, getwd(), outshp, driver="ESRI Shapefile", check_exists=TRUE,
overwrite_layer=TRUE)
data.frame(sdata@data, m2012=r.mean)
polígono sabe qual atribuir qual valor?
Leia o shapefile em um SpatialPolygonsDataFrame
( readOGR
função do pacote rgdal
)
Leia a varredura em um Raster
objeto ( raster
função do pacote raster
)
Use extract(raster, spdf)
para obter as células da grade em cada polígono. Então corra mean
neles.
Repita o processo em conjunto de imagens rasterizadas ...