include.lowest在重分類光柵包[r]中的含義

Question

由於開放式內部（不包括端點）和關閉間隔（包括端點）的定義，因此很容易理解reclassify中的right參數。但我對include.lowest的說法感到困惑。它提到

指示是否等於在RCL的最低值（在第二列中或最高 值，右= FALSE）的值應包括

在RCL中的最低值將是第一個值，根據right默認不包含，因此將include.lowest設置爲true將包含最低值。但關於「第二列最高價值」的部分，我不明白它指的是什麼。 「正確=錯誤」是什麼意思？無論如何，第二列中的最高值應該已經包含在內。

所以如果我有RCL = C（0,1,5，1，天道酬勤，10）默認情況下它意味着0> X> = 1變爲5，且x> 1變成10.如果include.lowest會發生什麼是真的？ 0> = x> = 1和....？

我覺得混淆，因爲在重新分類幫助文件給出的例子表示，

所有值> = 0和< = 0.25成爲1等中號< - C（O，0.25，1， 0.25,0.5,2,0.5,1,3）

但是然後在示例中的重新分類函數不使用include.lowest，所以它不應該是所有值> = 0而是> 0。

編輯：我發現幫助頁面非常混亂，並給出答案在幫助頁面中的示例的說明是錯誤的。

Answer 1

正如我在我的評論中所說的那樣，right和include.lowest的工作方式與R基函數cut中的完全相同。舉個簡單的例子，我將在下面使用cut，與向量1:10和破發點1，5，10

默認情況下，right = TRUE，因此，所有的時間間隔將保持開放和關閉的權利，因此，我們有兩個間隔：(1, 5],(5, 10]。注意這些一起給出另一個左開右關閉區間(1, 10]，其中最低的1不包括在內。 include.lowest = TRUE將考慮[1, 10]並且做[1,5],(5,10]。比較

cut(1:10, right = TRUE, breaks = c(1, 5, 10)) 
# [1] <NA> (1,5] (1,5] (1,5] (1,5] (5,10] (5,10] (5,10] (5,10] (5,10] 
#Levels: (1,5] (5,10] 

cut(1:10, right = TRUE, breaks = c(1, 5, 10), include.lowest = TRUE) 
# [1] [1,5] [1,5] [1,5] [1,5] [1,5] (5,10] (5,10] (5,10] (5,10] (5,10] 
#Levels: [1,5] (5,10] 

現在，如果我們設置right = FALSE，所有間隔將保持關閉，右開：[1, 5)，[5, 10)。在這種情況下，include.lowest = TURE本質上包含最高值。比較

cut(1:10, right = FALSE, breaks = c(1, 5, 10)) 
# [1] [1,5) [1,5) [1,5) [1,5) [5,10) [5,10) [5,10) [5,10) [5,10) <NA> 
#Levels: [1,5) [5,10) 

cut(1:10, right = FALSE, breaks = c(1, 5, 10), include.lowest = TRUE) 
# [1] [1,5) [1,5) [1,5) [1,5) [5,10] [5,10] [5,10] [5,10] [5,10] [5,10] 
#Levels: [1,5) [5,10] 

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返回raster::reclassify。

我覺得困惑，因爲在重分類的幫助文件中給出的例子說，

所有值> = 0和< = 0。25變成1等m <- c(0, 0.25, 1, 0.25, 0.5, 2, 0.5, 1, 3)

爲什麼？通過以上m，你有rcl矩陣：

matrix(m, ncol = 3L, byrow = TRUE, dimnames = list(NULL, c("from", "to", value))) 
#  from to value 
#[1,] 0.00 0.25  1 
#[2,] 0.25 0.50  2 
#[3,] 0.50 1.00  3 

隨着right = TRUE和include.lowest = FALSE（默認行爲），你有

(0.00, 0,25] ---> 1 
(0.25, 0.50] ---> 2 
(0.50, 1.00] ---> 3 

與right = TRUE和include.lowest = TRUE，你有

[0.00, 0,25] ---> 1 
(0.25, 0.50] ---> 2 
(0.50, 1.00] ---> 3