斯潘8
斯潘4
简介:开始使用RCallerγ上一篇:RCaller:树高和树宽是否相关?
本文也是本教程的一部分在FME中我该怎么做?γ下一步:从点生成轮廓数据
这个拉客Transformer允许比统计计算器变压器。此示例显示如何使用RCaller从点创建光栅。克里金,插值法,用于根据单元信号点数据创建估计曲面。
csv格式的单元信号点数据。
使用数据检查器查看的源csv数据
下载克里金fme2016.1.fmwt是完整的工作区。如果您想自己创建工作区,请下载DATAPONTCS.CSV,然后按照下面的步骤创建它。
请注意,工作区需要用户安装“geor”,以及“SP”R模块。
1。读取源数据
使用csv阅读器读取datapoints.csv。
2。重新设计
使用回转器将数据从lat/long(度)重新投影到utm83-10(米)。
三。提取坐标值
coordinatextractor提取点的X和Y坐标值,并将它们作为名为“东距(X)”和“北距(Y)”的属性添加。东距和北距将用于创建地图,并在RCaller中用于克里格。
4。为光栅输出创建临时文件
一个功能用于使用tempPathNameCreator生成临时文件。来自RCaller的光栅图像将临时保存到此位置。
5。添加呼叫器
R脚本将点插入光栅,并在临时文件位置创建光栅PNG。对于R脚本,请说明以下内容:
library(sp)library(geor)map=空间点数据帧(data=cellsignals,coords=cbind(cellsignals$东距,cellsignals$北距))pred.grid<-expand.grid(seq(min(cellsignals$东距),max(cellsignals$东距),50),seq(min(cellsignals$北距),max(cellsignals$北距),50))ml=likfit(coords=坐标(map),数据=地图质量,Ini=c(10000100001000)nug=10)kc<-krige.conv(coords=坐标(map),数据=地图质量,LoC=PRE.GRID,krige=krige.control(obj.m=ml))png(cellsignals$pathname[1])图像(kc,loc=预网格,col=灰色(seq(1,0,l=30)),XLAB =“COORD X”,ylab=“coord y”)dev.off()fmeoutput<-data.frame(pathname=cellsignals$pathname[1])
RCaller参数
6。读取光栅PNG
FeatureReader读取在RCaller中创建的光栅png,它允许我们查看输出数据。
7。查看结果
在数据检查器中检查输出光栅。结果表明,该方法可用于从点数据生成光栅。注意,这个例子在统计上可能不准确。
在数据检查器中显示克里格输出
可选:直接从RCaller读取R光栅对象
在FME 2019.0 betas中(从19074年开始)您可以直接从RCaller输出一个R光栅对象,以便在FME中进一步使用。此方案非常适合希望使用R包进行光栅处理,然后在FME工作流中继续的用户。亚搏在线
有关此过程的详细文档将在春季发布,但是现在,您可以找到显示该方法的附加模板。基本流程是:
所附模板kriging_fme2019_graster_object.fmwt包含此示例。
在早期版本的FME中,技术上也可能出现类似的结果,但您将无法直接从RCaller输出光栅对象。相反,您必须编写一个临时光栅(例如光栅包的writeRaster()函数)然后使用FeatureReader和文件路径属性将其读回到工作区。
你好,欧文,
我添加了一个简短的部分并上载了一个模板(kriging-fme2019-graster-object.fmwt)显示如何输出地理参考光栅而不是打印。请注意,您需要使用FME 2019.0测试版才能轻松工作。在旧版本中是可能的,但这有点复杂。请看一下模板,看它是否适合您的需要。我很乐意回答你对它的使用可能有任何疑问。
我们希望在春季发布一个更全面、更完善的功能示例。
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