从开源GIS解决方案中的多边形叠加层获取栅格值

我有两层。包含许多图块的多边形形状层和包含CORINE 2006土地覆盖物的栅格层，并在色图中包含许多类别。我想为shapelayer中的每个多边形获取栅格图层的每个土地覆盖类别的总和。

例如，有一个ID为'2'的多边形，我要为此多边形设置这样的属性（以百分比或平方米为单位）：

• 耕地：15％
• 森林：11％
• 街道：2％（...等等）

我试图在草，qgis（无功能），saga（将每个总和求和成一个总值）r（总和）中做到这一点，但我仍然没有找到解决方案。大多数插件（qgis中的区域统计信息）仅支持0-1栅格图层。v.rast.stats也没有帮助。Iam接受任何优秀而明智的解决方案！也许我什至使用了错误的方法或犯了错误。

如果记得正确的话，在Arcgis中，此任务非常容易，但是对于您的日常linux用户，我仍然缺少一个好的解决方案。

我正在运行一个debian linux系统，这就是为什么我只能为此操作系统使用程序的原因。

编辑：因为这个问题仍然有这么多的视图和访问者：我写了一个QGIS插件，它也能够计算栅格图层的土地覆盖。我还没有编写多边形叠加层的代码，但是它确实经过了规划。在此处找到插件，然后首先安装Scipy库。

使用“提取”在栅格上覆盖SpatialPolygonsDataFrame（可以使用maptools：readShapeSpatial从shapefile读取）中的面要素，然后使用“表”进行汇总。例：

> c=raster("cumbria.tif") # this is my CORINE land use raster
> summary(spd)
Object of class SpatialPolygonsDataFrame
[...]
> nrow(spd)  # how many polygons:
[1] 2
> ovR = extract(c,spd)
> str(ovR)
List of 2
 $ : num [1:542] 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 ...
 $ : num [1:958] 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 ...

因此，我的第一个多边形覆盖542个像素，第二个多边形覆盖958个像素。我可以总结一下每个像素：

> lapply(ovR,table)
[[1]]

 26  27 
287 255 

[[2]]

  2  11  18 
 67  99 792 

因此，我的第一个多边形是26类的287像素，以及27类的255像素。求和，求和除以100即可得到百分比。

我想报告，我在这里。Spacedman的解决方案效果很好，我能够导出形状中每个多边形的所有信息。以防万一有人有相同的问题，这是我之前的方式：

...
tab <- apply(ovR,table)
# Calculate percentage of landcover types for each polygon-field.
# landcover is a datastream with the names of every polygon
for(i in 1:length(tab)){
 s <- sum(tab[[i]])
 mat <- as.matrix(tab[[i]])
 landcover[i,paste("X",row.names(mat),sep="")] <- as.numeric(tab[[i]]/s)
}

如果我正确理解您想要的内容，并假设您的GRASS GIS数据库中已经具有矢量层“ mypolygonlayer”和栅格层“ corina”，则：

首先，我将向量转换为栅格。这只猫将确保您为每个多边形拥有一个唯一的标识符。如果您的列具有唯一的数字标识符，则可以改用该列。labelcolumn是可选的：

v.to.rast输入= mypolygonlayer图层= 1输出= mypolygons使用= cat labelcolumn = NameMappingUnit

然后运行r.stats以获得统计信息：

r.stats -a -l input = mypolygons，科琳娜分隔符=; 输出= / home / paulo / corinastats.csv

最后一步是在例如LibreOffice中打开corinastats.csv并创建数据透视表或使用R创建交叉表

我知道这篇文章已经很老了，但是最近我希望进行同样的分析，但是下载诸如R之类的程序在我的工作计算机上有点麻烦，需要批准。经过数小时的研究，我只能使用QGis和Excel来使用此方法，我发现此方法对我来说效果最好，并希望将其提供给处于相同情况的人们。

1. 将多边形剪切到栅格图层（栅格→提取→ 剪切器：输入文件=栅格图层，选择输出名称和位置，单击遮罩层，选择多边形→确定）

2. 使裁剪器层多边形化（栅格→转换→多边形化：输入文件=您的裁剪层，保存输出→确定）

3. 计算像素数（单击刚创建的形状文件→打开字段计算器：勾选“创建新字段”并添加字段名称，功能=几何形状→面积→确定）。现在，您应该在属性表中有一个新列，显示像素数。

4. 保存多边形图层（右键单击多边形图层，另存为：格式= DBF文件，另存为→确定）

5. 汇总每个栖息地的像素数（启动excel，打开文件，如果您没有标题，请为每列现在添加一个像素，单击一个空单元格，转到“数据”选项卡，合并，确保其总和是正确的，然后单击“浏览…”旁边的红色箭头，然后选择两列（包括标题），单击“添加”，然后在“顶行”和“左列”框中打勾，然后单击确定。

6. 如果像我一样，有很多多边形需要分析，并且需要在同一张表中进行比较，那么此步骤将很有帮助。在新的Excel工作簿中，将栖息地编号列在A列中（对我来说是1到48），然后将刚刚合并的两列放在B和C列中（B中的栖息地，C中的像素数）。在单元格D1中，编写以下公式：= IFNA（INDEX（C：C; MATCH（A2; B：B; 0））;“”）并将（或双击右下角）向下拖动到您的最后一个值（因此，您有48个栖息地，直到单元格D48）。现在，像素数位于您所栖息的相应单元格中，您可以对所有多边形重复此过程。

如何使用QGIS（“ 栅格”>“转换”>“多边形”），然后使用“联合”功能（“ 向量”>“地理处理工具”>“联合”）将CORINE数据转换为矢量多边形数据集，以与多边形组合。所得的矢量数据集将包含每个多边形中每个CORINE类的面积。

QGIS。

在QGIS中继中，还有另一个可用的ZonalStats版本，称为Zonal Statistics。

这将执行您需要的功能。

至于工作流程，我不清楚您有多少个栅格，或者它们只是栅格中的带状？

与上述大多数答案相反，我认为更好的选择是对多边形进行栅格化，而不是使用两个栅格数据集而不是两个多边形数据集。这要少得多的处理强度，因此是在R中处理大栅格和大多边形文件的唯一易于实现的解决方案。

将多边形栅格化到与栅格数据完全相同的程度和分辨率之后，您可以按此处说明的方式将汇总统计信息制成表格，如果栅格适合内存（中/小型栅格图层），或者可以使用reclass函数对每个类别进行二值化，则这是适当的然后计算zonal每个类别的统计信息。这是一个将栅格化和区域统计信息合并到一个函数中的解决方案，并且可以很好地处理非常大的数据集。