本文主要是介绍栅格数据实现最优参数地理探测器（OPGD）详细教程！（上），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
数据准备
要探寻一堆因素对因变量的影响，首先你要确定要用哪些自变量来影响哪个因变量
想好了之后
你需要到相应的网站去下载你的研究区的自变量和因变量数据的栅格数据（可以是离散的，也可以是连续的）
后续操作是到Arcgis里对你的数据处理一下
由于不是教程的重点，这里就不展开介绍了
大致的处理就是按掩膜提取出研究区范围的栅格影像，重采样至同一分辨率
将处理后的Tif影像都存储到一个文件夹里
栅格数据读取与预处理
虽然你已经进行重采样了
但是当你用R来读取栅格影像时还有一定可能会出现错误
下面我们先来读取数据把
如果你没有这个包的话，装一下
install.packages("raster")
接下来，输入如下的代码，从而将刚刚配置好的raster包导入。
library(sp)
library(raster)
此时，在RStudio右下方的“Packages”中，可以看到raster包以及其所依赖的sp包都处于选中的状态，表明二者都已经配置成功，且完成导入
我们需要将存放有大量栅格图像的文件夹明确，并将其带入list.files()函数中；这一函数可以对指定路径下的文件加以遍历。其中，pattern是对文件名称加以匹配，我们用".tif$"表示只筛选出文件名称是以.tif结尾的文件；full.names表示是否将文件的全名（即路径名称加文件名称）返回，ignore.case表示是否不考虑匹配文件名称时的大小写差异。
tif_file_path <- list.files(r"(D:/lky/中科院/第三篇/驱动因素/TIFworkplace)", pattern = ".tif$", full.names = TRUE, ignore.case = TRUE)
tif_file_path
tif_file_all <- stack(tif_file_path)
tif_file_all
plot(tif_file_all)
如果没有错误的话，会这样
但如果有错误：
说明每一个tif影像的行列数不一致，这就需要我们根据所有tif影像中行列数最少的一张影像去重采样其他影像
# 定义参考文件路径
ref_file <- "D:/lky/中科院/第三篇/驱动因素/影响因子/500m/dem.tif" #这是参考影像！！！！！# 获取所有 .tif 文件的完整路径
tif_files <- list.files("D:/lky/中科院/第三篇/驱动因素/影响因子/500m", pattern = "\\.tif$", full.names = TRUE, ignore.case = TRUE)# 读取参考文件
ref_raster <- raster(ref_file)
ref_extent <- extent(ref_raster)# 创建输出目录
output_dir <- "D:/lky/中科院/第三篇/驱动因素/TIFworkplace"
dir.create(output_dir,这篇关于栅格数据实现最优参数地理探测器（OPGD）详细教程！（上）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
