Cómo calcular la superficie de cada clase de suelo de la WRB con el ráster TAXNWRB_250m de 2017?

Question

Para mi investigación, quiero calcular la superficie total de cada clase de suelo de la WRB en cada continente en km2 utilizando el raster de 250 m de la WRB soilgrids. Sin embargo, la superficie total que he calculado es casi 1,3 veces mayor que la superficie terrestre total de la Tierra.

He descargado el ráster TAXNWRB_250m_1l (datos de 2017) desde aquí https://files.isric.org/soilgrids/former/2017-03-10/data/ y lo cargué en arcgis pro. Utilicé "extraer por máscara" para crear una trama para cada continente, utilizando los continentes como máscaras.

Supuse que, dado que el resultado es de 250 m, podría calcular la superficie total en km2 multiplicando el número de celdas de cada clase de suelo por (0,25*0,25). Utilicé la columna "Count" de la tabla de atributos para el número de celdas por clase de suelo. Sin embargo, hay un total de 3.275.963.752 celdas para todos los continentes juntos, lo que da una superficie total de 204 millones de km2.

Esto es notable, ya que la superficie terrestre total es de unos 148 millones de km2. El ráster original que descargué tiene aún más celdas (3.280.092.749), por lo que se sobrestimaría aún más la superficie.

Área = número de celdas* (tamaño_celda*tamaño_celda) es una práctica común, creo, así que esto me hace pensar que tiene que ver con el tamaño de celda que uso.

¿Podría tener esto algo que ver con la proyección, de modo que la resolución de 250 m sólo se aplica en el ecuador y se hace más pequeña en latitudes más altas? El raster sólo tiene un GCS (WGS84) y he probado a proyectarlo tanto a Mollweide como a Homolosine, que dan 217,7 y 224,3 como tamaños de celda, respectivamente, cuando miro en las propiedades. Utilizando estos tamaños de celda, la superficie total sigue superando la superficie terrestre teórica de 148 millones de km2.

Cualquier consejo sobre cómo calcular correctamente estas superficies será bienvenido.

Answer 1

La edición de 2017 de SoilGrids se publicó con una cuadrícula irregular definida en el datum WGS84. Es decir, las celdas ráster son de tamaño y forma variables. Cuando se carga una malla de este tipo en un programa como QGis o ArcGIS, se aplica implícitamente la proyección Marinus of Tyre. Cualquier cálculo de superficie (o distancia) sobre esta proyección carece de sentido.

En efecto, hay que proyectar el mapa con una proyección de igual superficie, asegurándose de obtener una forma de celda abordable. Con gdalwarp parece algo así para la Homolosina:

gdalwarp -t_srs '+proj=igh +lat_0=0 +lon_0=0 +datum=WGS84 +units=m +no_defs' --config CHECK_WITH_INVERT_PROJ TRUE  -tr 250 250 -of GTiff TAXNWRB_250m.tif  TAXNWRB_250m_152160.tif

O para el Mollweide:

gdalwarp -t_srs '+proj=moll +lat_0=0 +lon_0=0 +datum=WGS84 +units=m +no_defs' -tr 250 250 -of GTiff TAXNWRB_250m.tif  TAXNWRB_250m_54009.tif

Después, todo es álgebra de mapas. GRASS, por ejemplo, proporciona módulos que lo hacen todo automáticamente: r.stats y r.report . No sé ArcGIS suficiente, pero mirando a este hilo de la comunidad ESRI parece tener módulos similares. La clave está en acertar con la proyección del mapa.