在R中加速rasterFromXYZ

Question

我想从一个有超过一亿个单元的data.table创建一个栅格。目前，我将data.table转换为data.frame，然后使用raster包中的rasterFromXYZ函数。不幸的是，光栅包相当慢，需要4-5个小时来创建光栅。

是否有任何包或已经实现的解决方案来加速此过程？如果没有(这是我假设的)，我认为最快的解决方案应该是划分大的data.table以创建许多小的栅格，然后在最后合并它们？

Answer 1

数据表是按行和列排序的吗?您是否已经知道网格的几何形状？如果是这样，那么您可能可以通过创建一个大小和形状合适的矩阵，然后从该矩阵创建一个栅格并将几何图形分配给它来加快速度。

小小的例子：

> d = data.frame(expand.grid(1:3,1:4),1:12)
> d
   Var1 Var2 X1.12
1     1    1     1
2     2    1     2
3     3    1     3
4     1    2     4
5     2    2     5
6     3    2     6
7     1    3     7
8     2    3     8
9     3    3     9
10    1    4    10
11    2    4    11
12    3    4    12

使用rasterFromXYZ可以得到以下结果：

> r1 = rasterFromXYZ(d)
> r1
class      : RasterLayer 
dimensions : 4, 3, 12  (nrow, ncol, ncell)
resolution : 1, 1  (x, y)
extent     : 0.5, 3.5, 0.5, 4.5  (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs        : NA 
source     : memory
names      : X1.12 
values     : 1, 12  (min, max)

现在，该函数要做的一些工作是通过X和Y坐标来计算网格几何形状。但是，如果您已经知道范围和大小，那么您也可以在几个步骤中创建相同的栅格。

首先，以正确的方式创建一个矩阵-为了在d中进行排序，我需要按行填充矩阵，并将行倒过来以获得正确的顺序。如果您的XYZ表的排序不同，那么您可能需要执行一些其他操作，或者这可能是正确的。注意，这里我必须提前知道有多少行和列：

r2 = raster(matrix(d[,3],ncol=3,nrow=4,byrow=TRUE)[4:1,])

然后设置范围。在这里，我必须预先知道范围，在本例中，比最小和最大值宽半个单元格，我的单元格大小是一个单位：

extent(r2) = c(xmin=0.5, xmax=3.5, ymin=0.5, ymax=4.5)

无论你做什么，都需要花费一段时间在100,000,000个像元栅格上，所以用与你的真实数据格式相似的较小的例子来测试，看看这是否成功。