Заменить все значения ячеек в растре из обновленных совокупных значений полигонов (т. е. обновить оценки численности населения, привязанные к сетке)

Цель: создать обновленный растр населения с координатной сеткой на 2023 год на основе растра населения с координатной сеткой 2020 года и полигональных оценок населения 2023 года.

Для этого я применил подход, пытаясь обновить все значения ячеек в растре новыми значениями ячеек, хранящимися в таблице по номеру ячейки.

У меня есть большой растр с оценками численности населения по сетке за 2020 год, полигонами округов и таблицей численности населения по округам в 2023 году. Я хотел бы обновить значения ячеек в растре 2020 года с тем же распределением/плотностью, но с учетом населения 2023 года.

Я начал со следующего:

1. Используйте exactextractr::exact_extract, чтобы суммировать значения ячеек 2020 года (население) в каждом полигоне округа.
2. Используйте terra:extract, чтобы извлечь все значения ячеек в растре 2020 года.
3. Соединили 1 и 2, чтобы вычислить долю населения округа для каждой ячейки (т. е. значение ячейки/население округа).
4. Соединил оценки численности населения округа на 2023 год с 3 и рассчитал новые значения ячеек, отражающие население округа 2023 года (население округа 2023 года * доля населения округа в каждой ячейке).
5. Кажется, я не могу понять, как перенести новые значения ячеек в растр 2020 года.

У меня есть таблица с идентификатором округа, номером ячейки, старым значением ячейки и новым значением ячейки, но я не знаю, как обновить растр 2020 года новыми значениями. Если бы это был фрейм данных, я бы присоединился по номеру ячейки или просто напрямую присвоил новые значения, предполагая тот же порядок строк. Я просмотрел следующие статьи SO (и многие другие), но, похоже, они касаются только замены условного значения.

• обновление растровых значений вектором или матрицей значений на основе полигонального поля в R terra
• Замените значение в растре значением из другого растра
• https://rdrr.io/cran/raster/man/replacement.html
• https://rdrr.io/cran/terra/man/subst.html

Ниже приведен несколько воспроизводимый пример (спасибо Зональной статистике R (растр/полигон) за общий растр и полигоны). Номера ячеек на шаге extract отображаются не так, как в реальных данных, но в остальном они очень похожи. В идеале я хотел бы присоединиться по номеру ячейки, чтобы иметь некоторое спокойствие и не зависеть от порядка строк.

library(terra)
library(exactextractr)
library(tidyverse)


# Create raster
ras <- raster(nrows=100, ncols=80, xmn=0, xmx=1000, ymn=0, ymx=800)
val <- runif (ncell(ras))
values(ras) <- val

# Create polygon within raster extent
xym <- cbind(runif (3,0,1000), runif (3,0,800))
p <- Polygons(list(Polygon(xym)),1)
sp <- SpatialPolygons(list(p))
spdf <- SpatialPolygonsDataFrame(sp, data=data.frame(1))

# Mask raster to within polygon
r2 <- mask(ras, spdf)

plot(r2)
lines(spdf)

#Create table of for new polygon value
new_tbl <- 
  tibble(X1 = 1,
         new_sum = 10000)

#1. Use ```extact_extractr::exact_extract``` to sum the 2020 cell values within each polygon.

poly_pop <- exact_extract(
  r2, 
  spdf, 
  fun = 'sum',
  weights = 'area',
  append_cols = T
) 

#2. Use ```terra:extract``` to extract all cell values in the old raster

r2_cell_values <- 
  terra::extract(
  r2, # raster file
  spdf, # polygons
  df = TRUE, 
  cells = TRUE, # Include cell numbers
  ID = TRUE,  # Include polygon IDs
  exact = TRUE # Include the proportion of the cell covered by the polygon
)

#3. Joined 1 and 2 to calculate the proportion of the value for each cell (i.e. cell value / polygon sum).

cell_props <-
r2_cell_values %>%
  filter(!is.na(layer)) %>% # Remove NA values
  left_join(poly_pop, by = c("ID" = "X1")) %>%
  mutate(
    cell_prop = layer / sum
  )

#4. Joined thenew values to 3 and calculated new cell values reflecting the mew polygon value (new polygon value * proportion of old polygon value in each cell)

new_cell_tbl <- 
cell_props %>%
  left_join(new_tbl, by = c("ID" = "X1")) %>%
  mutate(new_cell_value = cell_prop * new_sum)

#5. I can't seem to figure out how to get the new cell values into the 2020 raster. 

x <- rasterize(spdf, r2, 1)
cellStats(x, 'sum') == nrow(new_cell_tbl) # Check whether number of values in r2 and new_cell_tbl are the same

values(r2) <- new_cell_tbl$new_cell_value

В итоге я получаю следующее сообщение об ошибке: Error in setValues(x, value) : length(values) is not equal to ncell(x), or to 1, хотя я пытаюсь проверить, одинаково ли количество растровых ячеек и длина нового вектора на предыдущем шаге.

Я новичок в этом, поэтому буду признателен за любые рекомендации о том, как обновить ячейки 2020 года на основе значений административной области 2023 года. Спасибо!