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本文也是本教程的一部分在FME中怎么做呢|下一步:从点生成轮廓数据
这个RCallertransformer允许比StatisticsCalculator变压器。此示例显示如何使用RCaller从点创建光栅。克里格是一种插值方法,用于从单元信号点数据中生成一个估计曲面。
CSV格式的单元信号点数据。
使用数据检查器查看源CSV数据
下载kriging_FME2016.1.fmwt是完整的工作区。如果您想自己创建工作区,请下载DataPoints.csv,并按照以下步骤创建它。
请注意,工作空间要求用户安装“geoR”和“sp”R模块。
1.阅读源数据
使用CSV读取器读取datapoints.csv。
2.Reproject
使用重投影程序将数据从纬度/经度(度)重投影到UTM83-10(米)
3.提取坐标值
CoordinateExtractor提取点的X和Y坐标值,并将其添加为名为“东距(X)”和“北距(Y)”的属性。东距和北距将用于创建地图,并用于RCaller中的克里格。
4.为光栅输出创建一个临时文件
其中一个功能用于使用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.添加一个RCaller
r脚本将点插值到光栅中,并在临时文件位置创建光栅png。对于r脚本,请指定以下内容:
library(sp)library(geor)map=spacealpointsdataframe(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),data=map$质量,ini=c(1000010000),nug=10)kc<-krige.conv(coords=coordinates(map),data=map$quality,loc=pred.grid,krige=krige.control(obj.m=m l))png(cellsignals$pathname[1])图像(kc,loc=pred.grid,col=gray(seq(1,0,l=30)),xlab=“coord x”,ylab=“coord y”)dev.off()fmeoutput<-data.frame(pathname=cellsignals$pathname[1])
RCaller参数
6.读取光栅png
featurereader读取在rcaller中创建的光栅png,这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,rcaller可以用于从点数据生成光栅。请注意,此示例可能在统计上不准确。
克里金输出显示在数据检查
可选:直接从RCaller读取R光栅对象
在FME 2019.0 Betas中(从19074版本开始),可以直接从RCaller输出R光栅对象,以便在FME中进一步使用。对于希望使用r包进行光栅处理,然后继续执行fme工作流的用户,此方案非常理想。亚搏在线
关于这个过程的详细文档将在春季发布,但是现在,您可以找到一个显示该方法的附加模板。基本过程是:
附加的模板kriging_FME2019_raster_object.fmwt包含一个这样的例子。
在早期版本的FME中也可以得到类似的结果,但是您不能直接从RCaller输出光栅对象。相反,你必须写一个临时的栅格。光栅包的writeRaster()函数),然后使用FeatureReader和file path属性将其读入工作区。
你好,欧文,
我已经添加了一个简短的部分,并上传了一个模板(kriging-fme2019-raster-object.fmwt)来显示你如何输出一个地理参考栅格,而不是剧情。请注意,您需要的FME 2019.0测试版的这个功能,以轻松地工作。在旧的版本中是可能的,但是它更复杂一些。请查看模板,看看它是否适合您的需要。我很乐意回答你关于它的使用的任何问题。
我们希望在春季发布这个功能的更全面和更完善的示例。
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