R：下载较大的DEM，更改投影并调整为较小的比例

在GIS软件中，此过程仅需几秒钟。我在R中尝试执行此操作会占用大量内存，然后失败。我的代码中有什么问题吗，还是R不能做的事情？我已经读过R可以在Grass内部使用，我可以从R内部使用Grass函数吗？

library(raster)

# I have many environmental rasters in this format
new_r <- raster(ncol=615, nrow=626, xmn=-156.2, xmx=-154.8, ymn=18.89, ymx=20.30)
res(new_r) <- 0.00225
projection(new_r) <- "+proj=longlat +ellps=GRS80 +datum=NAD83 +no_defs +towgs84=0,0,0"

R> new_r ### not too big with a few hundred cells per side
class       : RasterLayer 
dimensions  : 627, 622, 1  (nrow, ncol, nlayers)
ncell       : 389994 
resolution  : 0.00225, 0.00225  (x, y)
projection  : +proj=longlat +ellps=GRS80 +datum=NAD83 +no_defs +towgs84=0,0,0 
extent      : -156.2, -154.8, 18.89, 20.3  (xmin, xmax, ymin, ymax)
values      : none

# I get the DEM at much higher resolution (zipfile is 182Mb)
zipurl <- "ftp://soest.hawaii.edu/coastal/webftp/Hawaii/dem/Hawaii_DEM.zip"
DEMzip <- download.file(zipurl, destfile = "DEMzip")
unzip("DEMzip", exdir = "HIDEM")
HIDEM <- raster("HIDEM/hawaii_dem")

R> HIDEM ### 10m resolution, file is way too big
class       : RasterLayer 
dimensions  : 15067, 13136, 1  (nrow, ncol, nlayers)
ncell       : 197920112 
resolution  : 10, 10  (x, y)
projection  : +proj=utm +zone=5 +ellps=GRS80 +datum=NAD83 +units=m +no_defs +towgs84=0,0,0 
extent      : 179066, 310426, 2093087, 2243757  (xmin, xmax, ymin, ymax)
values      : HIDEM/hawaii_dem 
min value   : 0 
max value   : 4200 

# the following line fails (after a long time)
new_HIDEM <- projectRaster(HIDEM, new_r)

从我的来源raster看，可以猜测数据集是否适合内存，如果可以，则在内存中执行操作，否则在磁盘上执行。您可以通过显式设置chunksize（一次要处理的单元）和maxmemory（要读入内存的最大单元数）来强制其执行计算：

setOptions(chunksize = 1e+04, maxmemory = 1e+06)

或者，您可以直接使用GDAL执行转换：

gdalwarp -t_srs '+proj=utm +zone=5 +ellps=GRS80 +datum=NAD83 +units=m +no_defs +towgs84=0,0,0' HIDEM/hawaii_dem hawaii_dem_utm.tif

这可能是最快的选择，并且不需要显式设置GIS环境。

您也可以使用spgrass6软件包在R和Grass之间进行集成。作者是Roger Bivand（sp的作者）

该软件包具有许多功能，可以完全在R内部运行草（或反向运行）并在R和草之间交换数据

有关更多信息：http : //cran.r-project.org/web/packages/spgrass6/index.html

嗨，

在GIS软件中，该过程仅需几秒钟。我在R中尝试执行此操作会使用大量内存，然后失败。

您回答了问题，使用GRASS或GDAL进行操作，而将R留给其他任务。