범위, 원점 및 해상도를 일치시키기 위해 래스터를 조작하는 적절한 워크 플로

Question

원본, 범위 및 해상도가 다른 두 개의 래스터로 작업하고 있습니다. 나는 더 높은 해상도 (x = 0.0008333333, y = 0.0008333333)와 많은 공간적 범위를 가진 수심 측정 래스터를 가지고 있습니다. 나는 또한 훨씬 더 거친 해상도 (x = 0.04166667, y = 0.04166667)를 갖는 해수 표면 온도 래스터를 가지고있다. 두 래스터 모두 동일한 투영법을 사용합니다 (longlat, datum = WGS84).

해수면 온도 래스터의 범위, 원점 및 해상도와 일치하게 측량 래스터를 조작하고 싶습니다. 그러나 나는 경험이 거의 없으며 '모범 사례'에 대해 잘 모릅니다.

나는 두 가지 다른 방법을 시도했으며, 어느 것이 더 나은지 알고 싶습니다. 그리고 기본 프로세스 측면에서 어떻게 다른지에 대한 설명을 듣고 싶습니다. 또한 데이터를 보존하는 것이 더 나은 다른 방법에 대해서도 열려 있습니다.

방법 1 : 1) 우선, I는 두 번째 가능한

library(raster) 
bathycoarse<-aggregate(bathymetry, fact=c(48,50), fun=mean) 

2)로 SST 래스터하는 것이 아니라 유사하게하기 수심 측량 래스터 집계, I는 SST 래스터하여 수심 측량 래스터 자른

bathycoarsecrop<-crop(bathycoarse,sst) 

3) 셋째, SST 래스터를 사용하여 수위 측정기 래스터를 다시 샘플링하여 동일한 출처와 범위를 얻었습니다.

bathyresample<-resample(bathycoarsecrop, sst, method="bilinear") 

방법 2 : 나는 함수 projectRaster()

bathy2<-projectRaster(bathymetry, sst, method="bilinear") 

분명히 방법이 훨씬 간단을 사용했다. 그러나 함수가 무엇을하는지 이해하지 못하기 때문에 올바른 방법으로 목표를 달성하고 있는지 확인하고 싶습니다.

Answer 1

"projectRaster"함수는 "resample"함수와 동일한 리샘플링을 사용합니다 (리샘플링 메서드는 "bilinear"로 설정 한 "method"인수로 정의 됨 - 쌍 선형 보간을 나타냄). 연속 숫자 데이터 세트 다루기). 그래서 함수를 사용하면 잘 작동합니다.

"projectRaster"기능으로 자동 병렬 처리가 가능하도록 "beginCluster"기능으로 클러스터를 시작하여 "projectRaster"기능으로 병렬 처리를 쉽게 사용할 수 있습니다.

beginCluster(4) # use the number of cores you want to use 
bathy2 <- projectRaster(bathymetry, sst, method="bilinear") 
endCluster()