從柵格中提取沿着定製的圓形條（恆定的徑向距離）的值

Question

我有一個從.tif圖像文件導入的大型柵格對象。我想在距離中心的給定徑向距離處分析這個光柵的像素，以便識別我可以在圖像中注意到的某種軸對稱現象（下圖）。爲此，我想從圖像中心提取與給定半徑（和寬度）的圓形條相交的像素值（如下圖所示）。

我已經探索了幾個選項來做到這一點，包括提取功能和成像器包。在imager軟件包中，您可以很容易地沿着行或列提取值，但是我找不到可以按照我需要的自定義形狀提取值的函數。

我可能會使用帶有SpatialPolygons參數的提取函數，但是爲此我必須輸入多邊形對象中所有點的位置，並且這需要非常高密度的點位置（因爲我認爲這些點，由線元素連接）。此外，我想改變提取像素值（以及後來的平均值）的條的數量密度，因此這種方法既乏味又不靈活。因此，我想知道您是否有任何建議來解決這個問題。

> str(imRaster) 
Formal class 'RasterLayer' [package "raster"] with 12 slots 
    ..@ file :Formal class '.RasterFile' [package "raster"] with 13 slots 
    .. .. ..@ name  : chr "C:\\Users\\Nandu\\input_images\\All\\101_1A_1000ms.tif" 
    .. .. ..@ datanotation: chr "INT2U" 
    .. .. ..@ byteorder : chr "little" 
    .. .. ..@ nodatavalue : num -Inf 
    .. .. ..@ NAchanged : logi FALSE 
    .. .. ..@ nbands  : int 1 
    .. .. ..@ blockrows : int 1 
    .. .. ..@ blockcols : int 1392 
    .. .. ..@ driver  : chr "gdal" 
    .. .. ..@ open  : logi FALSE 
    ..@ data :Formal class '.SingleLayerData' [package "raster"] with 13 slots 
     . 
     . 
     . 

可替換地，如果有其它的方法（比通過導入的.tif圖像光柵其他），這將允許這樣的操作，這可能也是有用的。請告訴我。

在此先感謝！

編輯：爲了使問題重現，我進一步在這裏添加了我想要使用的圖像的鏈接。它是一個TIFF圖像，並且可以從這裏

Link to the tiff image that I am trying to process in R

library(tiff) 
library(raster) 
imRaster = raster(file_path to the image) 
plot(imRaster) 
xy = cbind(684.4228, 599.0458) # Gives a rough location of the center in the image coordinates 

此代碼可運行以獲得上述的光柵和可視化它被下載。希望能幫助到你！

Answer 1

讓我們通過加載柵格和分配一個假座標參考系統（CRS）開始。我們使用度量單位，以便圖像中的1個像素表示地理柵格的僞「」中的一個「米」。

library(raster) 

imRaster <- raster("~/Downloads/46-ECN300448-216.tif") 
imRaster@crs <- CRS("+proj=merc +lon_0=0 +k=1 +x_0=0 +y_0=0 +a=6378137 +b=6378137 +units=m +no_defs") 

plot(imRaster, col = grey.colors(255)) 

之後，正如你所說，我們使用您的中心點xy並將其轉換爲一個SpatialPoint

xy <- cbind(684.4228, 599.0458) 
xySp <- SpatialPoints(coords = xy) 
plot(xySp, add = T) 

然後我們使用rgeos包來創建圍繞該點兩個徑向緩衝區。在這個例子中，我們使用200和300像素/米。

library(rgeos) 

outer <- 300 
inner <- 200 

bufOut <- gBuffer(xySp, width = outer) 
bufIn <- gBuffer(xySp, width = inner) 

strip <- bufOut - bufIn 
plot(strip, add = T, col = "#FF000050") 

最後，我們可以使用strip來掩蓋光柵圖像和計算統計數據（甚至使用原始值）與getValues()。

m <- mask(imRaster, mask = strip) 

# plot(m) # plot the mask if you want to see what it looks like 

mean(getValues(m), na.rm = T) 
# [1] 17004.24 

重要提示：只有具有多邊形內的中心依然是屏蔽後的細胞。你可以通過使用緩衝區來解決這個問題。