Reclassificando mapa baseado em outro mapa e distribuição de probabilidades

[Ricardo Dobrovolski]

Prezados,

Quero reclassificar o map1 de acordo com o map2.

O mapa 2 tem duas categorias, 3 e 2.

Quero que as células do map1 com a categoria 3 virem 2 se elas for sobreposta à categoria 1 do map2, de acordo com uma distribuição de probabilidades empírica, armazenada em change.dist.

Na verdade, preparei uma função para resolver esse problema, mas ela é baseada em um for no qual cada célula é avaliada. E isso é muito lento para a área avaliada.

Além disso, como o modelo é probabilistico, teríamos de fazer isso pelo menos 100 vezes. 

Assim, peço a ajuda dos senhores & senhoras para resolver o problema.

Segue abaixo a função e em anexo os arquivos.

Valeu!

Abraço,

RD.

[Luciano F. Sgarbi]

Não sei se entendi direito

Seria algo deste tipo? 

require(raster)

map1 <- map2 <- raster(nrows=5, ncols=5)

values(map1) <- sample(1:3, 25, r=T)

values(map1) <- sample(1:3, 25, r=T)

values(map1)

values(map2)

values(map1)[values(map1)==3&values(map2==1)] <- 2

values(map1)

Abraço

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Luciano F. Sgarbi

Currículo Lattes

Laboratório de Ecologia Teórica e Síntese
Departamento de Ecologia, Instituto de Ciências Biológicas V.

Universidade Federal de Goiás, campus II, Goiânia-GO, Brasil

[Ricardo Dobrovolski]

Faltou a função!

Em 5 de outubro de 2015 12:37, Ricardo Dobrovolski <rdobro...@gmail.com> escreveu:

[Leonardo Bergamini]

Bom, se ainda estiver precisando aqui vai uma opção:

Mantendo a abordagem do Luciano só falta realizar os sorteios. Pra poupar tempo podemos já selecionar as células pelo critério lógico (que exige menos chamadas de função) e só aplicar o sorteio nas células selecionadas. Seria algo assim:

require(raster)
map1 <- map2 <- raster(nrows=5, ncols=5)
values(map1) <- sample(1:3, 25, r=T)

values(map2) <- sample(1:3, 25, r=T)
values(map1)
values(map2)
change.dist<-runif(300) # simulando sua distribuicao empirica
quais<-values(map1)==3&values(map2==1) # as celulas que satisfazem o primeiro criterio
quantas<-sum(quais) # quantas são
unif<-runif(quantas) # "quantas" valores aleatorios
emp<-sample(change.dist,quantas, r=T) # "quantas" valores da sua distribuicao empirica - eu vi uns NA lá, seria melhor removê-los antes
values(map1)[quais] <- 3-(emp>=unif)
values(map1)

Abraço,

Leonardo L. Bergamini

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