Как загрузить и сохранить несколько файлов GeoTiff с помощью цикла for?

Я пытаюсь загрузить и проанализировать файлы GeoTiff и извлечь из них буквенно-цифровые данные. Файлы представлены здесь:

https://www.wpc.ncep.noaa.gov/heatrisk/data.html

Файлы представляют собой категориальные прогнозы риска жары (например, «Высокий», «Очень высокий» и т. д.) в различных регионах штата Калифорния. Данные, которые мне нужны, — это проекции и географические идентификаторы (например, названия округов), связанные с каждой проекцией, а не растровые данные (на данный момент).

(Примечание: файлы .kml, представленные на странице данных, пусты, согласно переписке с NWS.)

Загрузка файлов .tif

Кажется, этот код работает:

#Load Packages
#install.packages("raster")
#install.packages("terra")
#install.packages("vapour")

library(raster)
library(httr)
library(terra)


#Read In GeoTiff Files

#Base URL
base_url <- https://www.wpc.ncep.noaa.gov/heatrisk/data/

#Function to Read in Files
download_heatrisk_geotiff <- function(day_number) {
  url <- paste0(base_url, "?day = ", day_number)
  response <- GET(url)
  
  if (status_code(response) == 200) {
    # Parse the TIFF content
    tif_content <- content(response, "text")
    
    # Save KML content to a file
    writeLines(tif_content, paste0(getwd(), "/data/HeatRisk_", day_number, "_Mercator.tif"))
    cat(paste0("Downloaded HeatRisk_", day_number, "_Mercator.tif\n"))
  } else {
    cat(paste0("Error downloading HeatRisk_", day_number, "_Mercator.tif\n"))
  }
}

# Download .tif files for individual days
for (day in 1:7) {
  download_heatrisk_geotiff(day)
}

Изображение загруженных файлов

Непонятно, что нужные мне данные находятся в скачанных файлах.

Извлечение данных

#Extract Data
geotiff_file <- raster(paste0(getwd(), "/data/HeatRisk_", day_number, "_Mercator.tif"))
geotiff_file2 <- terra::readValues(paste0(getwd(), "/data/HeatRisk_", day_number, "_Mercator.tif"))
geotiff_file3 <- vapour::vapour_read_raster(paste0(getwd(), "/data/HeatRisk_", day_number, "_Mercator.tif"))

Я уже просматривал эти страницы:

Спасибо!

Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
0
57
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы сделали два предположения относительно данных, на которые вы ссылаетесь, которые неверны:

  1. Данные представлены не на уровне «географии субштатов Калифорнии», они относятся ко всем США.
  2. Данные не содержат названий округов, только значения от 0 до 4, обозначающие риск жары, и NA.

Вот рабочий процесс, с которого можно хотя бы начать. Он предполагает загрузку соответствующих файлов .tif и запись их в каталог. Если вам нужны данные на уровне подштата и вы не можете найти источник, вы можете опубликовать новый вопрос о том, как создать эти данные, используя данные из этого примера.

library(terra)
library(httr)

#Base URL
base_url <- "https://www.wpc.ncep.noaa.gov/heatrisk/data/"
  
#Function to Read in Files
download_heatrisk_geotiff <- function(day_number) {
    url <- paste0(base_url, "HeatRisk_", 1, "_Mercator.tif")
    response <- GET(url)
    
    if (status_code(response) == 200) {
      
      r <- rast(response$url)
      writeRaster(r, paste0(getwd(), "/data/HeatRisk_", day_number, "_Mercator.tif"),
                  overwrite = TRUE)
      
      cat(paste0("Downloaded HeatRisk_", day_number, "_Mercator.tif\n"))
      
    } else {
      
      cat(paste0("Error downloading HeatRisk_", day_number, "_Mercator.tif\n"))
      
    }
  }

# Download .tif files for individual days
for (day in 1:7) {
  
  download_heatrisk_geotiff(day)
  
}

# Load raster from directory
geotiff_file <- rast(paste0(getwd(), "/data/HeatRisk_", 1, "_Mercator.tif"))

# Returin metadata
geotiff_file
# class       : SpatRaster 
# dimensions  : 1672, 2866, 1  (nrow, ncol, nlyr)
# resolution  : 2539.703, 2539.703  (x, y)
# extent      : -14326022, -7047233, 2475760, 6722144  (xmin, xmax, ymin, ymax)
# coord. ref. : WGS 84 / Pseudo-Mercator (EPSG:3857) 
# source      : HeatRisk_1_Mercator.tif 
# color table : 1 
# name        : HeatRisk_1_Mercator 
# min value   :                   0 
# max value   :                   4

Спасибо, @L Тайрон. Решающими шагами были r <- rast(response$url) и geotiff_file <- rast([local path]). Я также ценю разъяснения по поводу содержимого файлов. Вы абсолютно правы: именованных геоИД не существует.

David Crow 07.06.2024 20:05

@DavidCrow - пожалуйста. Если вам нужны данные с более высоким пространственным разрешением, например. округ, не стесняйтесь задавать новый вопрос и отмечать меня в комментарии. Приятного кодирования.

L Tyrone 07.06.2024 22:49

Другие вопросы по теме