使用R从WorldClim中提取数据？[关闭]

我有一个具有1000个不同纬度-经度的数据集。我希望针对这些坐标分别提取年平均气温和年降水量。这些数据可以很容易地从WorldClim获得并使用DIVA-GIS处理。

反正有在R上执行此操作吗？

我希望我的最终输出是一个数据帧，其中包含每个坐标的年温度和降水量。我是R中的GIS的新手，因此我寻求基本的代码块以及此输出所需的库。

您可以使用raster软件包下载WorldClim数据，?getdata以了解有关分辨率，变量和坐标的信息。

例如：

library(raster)
library(sp)

r <- getData("worldclim",var="bio",res=10)

Bio 1和Bio12是平均年温度和年降水量：

r <- r[[c(1,12)]]
names(r) <- c("Temp","Prec")

我以随机点为例，在您的情况下，使用坐标创建SpatialPoint对象。

points <- spsample(as(r@extent, 'SpatialPolygons'),n=100, type="random")    

最后，使用extract。使用cbind.data.frame和，coordinates您将获得所需的data.frame。

values <- extract(r,points)

df <- cbind.data.frame(coordinates(points),values)

我使用随机点，所以得到了很多NA。可以预料的。

head(df)
           x          y Temp Prec
1  112.95985  52.092650  -37  388
2  163.54612  85.281643   NA   NA
3   30.95257   5.932434  270  950
4   64.66979  40.912583  150  150
5 -169.40479 -58.889104   NA   NA
6   51.46045  54.813600   36  549

plot(r[[1]])
plot(points,add=T)

不要忘记WorldClim数据的比例因子为10，Temp = -37-3.7ºC也是如此。

带有坐标示例：

library(raster)
library(sp)

r <- getData("worldclim",var="bio",res=10)

r <- r[[c(1,12)]]
names(r) <- c("Temp","Prec")

lats <- c(9.093028 , 9.396111, 9.161417)
lons <- c(-11.7235, -11.72975, -11.709417) 

coords <- data.frame(x=lons,y=lats)

points <- SpatialPoints(coords, proj4string = r@crs)

values <- extract(r,points)

df <- cbind.data.frame(coordinates(points),values)

df
          x        y Temp Prec
1 -11.72350 9.093028  257 2752
2 -11.72975 9.396111  257 2377
3 -11.70942 9.161417  257 2752