zaman aralığı boyunca komşu pikseller için ortalama korelasyonu hesaplar

Question

4 dizi yığınım var. Bir piksel ile 8 komşusunun her biri arasındaki zaman arasındaki ortalama ilişkiyi istiyorum.

bazı veriler: NE 8 komşu olan, x konumuna, bir piksel için çok

library(raster) 

r1=raster(matrix(runif(25),nrow=5)) 
r2=raster(matrix(runif(25),nrow=5)) 
r3=raster(matrix(runif(25),nrow=5)) 
r4=raster(matrix(runif(25),nrow=5)) 
s=stack(r1,r2,r3,r4) 

, D, GD, S vb pozisyonları, I ortalama isteyen

cor(x,NE) 
cor(x,E) 
cor(x,SE) 
cor(x,S) 
cor(x,SW) 
cor(x,W) 
cor(x,NW) 
cor(x,N) 

ve oluşan rasterdeki x pozisyonunda kaydedilen ortalama değer. Kenar hücreleri NA olabilir ya da mümkünse, sadece dokunduğu hücrelerle (3 ya da 5 hücre) ortalama korelasyonu hesaplayan bir bayrak olacaktır. Teşekkürler!

Answer 1

@ Pascal'ın focal() kullanım önerisinin işe yaramayacağına inanıyorum çünkü focal(), bir yığın olarak değil, tek bir raster katmanı alır. Anlaması en kolay çözüm budur. Her bir fokal hücre için değerleri çıkardığınız zaman sayısını en aza indirerek daha verimli hale getirilebilir:

library(raster) 

set.seed(2002) 
r1 <- raster(matrix(runif(25),nrow=5)) 
r2 <- raster(matrix(runif(25),nrow=5)) 
r3 <- raster(matrix(runif(25),nrow=5)) 
r4 <- raster(matrix(runif(25),nrow=5)) 
s <- stack(r1,r2,r3,r4) 

## Calculate adjacent raster cells for each focal cell: 
a <- adjacent(s, 1:ncell(s), directions=8, sorted=T) 

## Create column to store correlations: 
out <- data.frame(a) 
out$cors <- NA 

## Loop over all focal cells and their adjacencies, 
## extract the values across all layers and calculate 
## the correlation, storing it in the appropriate row of 
## our output data.frame: 
for (i in 1:nrow(a)) { 
    out$cors[i] <- cor(c(s[a[i,1]]), c(s[a[i,2]])) 
} 

## Take the mean of the correlations by focal cell ID: 
r_out_vals <- aggregate(out$cors, by=list(out$from), FUN=mean) 

## Create a new raster object to store our mean correlations in 
## the focal cell locations: 
r_out <- s[[1]] 
r_out[] <- r_out_vals$x 

plot(r_out)