Iterar a través de un ráster en R y aplicar declaraciones condicionales

Question

Tengo un conjunto de datos raster en R con valores numéricos que van de 0 a 61,5, e incluye algunos NAs aleatorios en todo el conjunto. Me gustaría proporcionar un conjunto de datos reproducible, pero no sé cómo crear un raster con NAs aleatorios y no puedo compartir mis datos reales en línea. Simplemente necesito iterar a través de cada valor del raster y aplicar la siguiente lógica:

> for (i in 1:length(raster){  
>  if (value(i) >= 5.1) {value(i) = 1}  
>  else if (value(i) < 5.1) {value(i) = value(i)/5.1}  
>  else (is.na(value(i)) == TRUE) {value(i) = 0.000001} 
> }

A menudo hago bucles en data frames en R pero soy nuevo en el formato raster y no puedo lograr que esto funcione. No estoy seguro de cómo acceder a cada valor del raster en un bucle for y aplicar mis declaraciones condicionales. Si algo no está claro, hágamelo saber en los comentarios y corregiré mi pregunta según sea necesario.

Answer 1

Si puedes hacer esto en un vector, puedes hacerlo en un raster.

Para hacer esto en un vector, primero configura un vector de prueba para ver si funciona.

x = c(0, 1, 2, 3, NA, 5, 5.1, NA, 6, 7)

si entiendo la primera parte, todo lo >= 5.1 se convierte en 1, todo lo menor se escala por 5.1. Eso es esto:

ifelse(x>=5.1, 1, x/5.1)

que luce así:

[1] 0.0000000 0.1960784 0.3921569 0.5882353        NA 0.9803922 1.0000000
[8]        NA 1.0000000 1.0000000

y ahora usamos ifelse en los NAs para establecerlos en 0.000001:

> ifelse(is.na(x),.000001, ifelse(x>=5.1, 1, x/5.1))
 [1] 0.0000000 0.1960784 0.3921569 0.5882353 0.0000010 0.9803922 1.0000000
 [8] 0.0000010 1.0000000 1.0000000

un poco difícil decir cómo se ha mapeado todo, así que combinémoslo con el original:

> cbind(x, ifelse(is.na(x),.000001, ifelse(x>=5.1, 1, x/5.1)))
        x          
 [1,] 0.0 0.0000000
 [2,] 1.0 0.1960784
 [3,] 2.0 0.3921569
 [4,] 3.0 0.5882353
 [5,]  NA 0.0000010
 [6,] 5.0 0.9803922
 [7,] 5.1 1.0000000
 [8,]  NA 0.0000010
 [9,] 6.0 1.0000000
[10,] 7.0 1.0000000

todo luce bien.

Para trabajar esto en un raster, puedes tratar r[] como el vector de valores en el raster. Hagamos un ejemplo de x:

> r = raster(matrix(x, ncol=2))

entonces es un raster de 2x5:

> as.matrix(r)
     [,1] [,2]
[1,]    0  5.0
[2,]    1  5.1
[3,]    2   NA
[4,]    3  6.0
[5,]   NA  7.0

luego usa r[] en todas partes donde teníamos x y reemplaza los valores en r:

> r[] =  ifelse(is.na(r[]),.000001, ifelse(r[]>=5.1, 1, r[]/5.1))

dando:

> as.matrix(r)
          [,1]      [,2]
[1,] 0.0000000 0.9803922
[2,] 0.1960784 1.0000000
[3,] 0.3921569 0.0000010
[4,] 0.5882353 1.0000000
[5,] 0.0000010 1.0000000

Resultados del aprendizaje: R puede trabajar en vectores enteros y es mucho más rápido cuando haces eso en lugar de usar ciclos for; puedes crear un ejemplo reproducible aunque no puedas proporcionar los datos; haz ejemplos pequeños para poder verificar visualmente que tu código funcione; los rasters son vectores: si puedes hacer algo en un vector en R, puedes hacerlo en un raster.