R, Python 분석과 프로그래밍의 친구 (by R Friend)

지난번 포스팅에서는 지리공간 레스터 객체 데이터로 부터 일부를 가져오기 (Raster subsetting) 하는 방법(rfriend.tistory.com/629)을 소개하였습니다.

이번 포스팅에서는 지리공간 레스터 객체 데이터로 부터 요약 통계량(summary statistics), 기술 통계량(descriptive statistics)을 계산하고, 시각화(visualization) 하는 방법을 알아보겠습니다.

(1) 레스터 객체 요약 통계량 구하기 (summarizing raster objects)

(2) 레스터 객체 시각화 하기 (visualizing raster objects)

(1) 레스터 객체 요약 통계량 구하기 (summarizing raster objects)

먼저, raster 패키지를 불러오고, 예제로 사용하기 위해 6행 6열, 총 36개의 픽셀로 이루어진 간단한 레스터 객체를 만들어보겠습니다.

레스터 객체를 출력해보면 아래의 예처럼 차원(dimensions), 해상도(resolution), 그리고 X와 Y축의 최소값과 최대값의 범위(extent)에 대한 요약 통계량을 볼 수 있습니다.

## ================================
## GeoSpatial data analysis using R
## : Summarizing raster objects
## ================================

library(raster)

## sample raster object 
elev <- raster(nrows = 6, ncols = 6, 
               xmn = -1.5, xmx = 1.5, ymn = -1.5, ymx = 1.5, 
               vals = 1:36)

elev 
# class      : RasterLayer 
# dimensions : 6, 6, 36  (nrow, ncol, ncell)
# resolution : 0.5, 0.5  (x, y)
# extent     : -1.5, 1.5, -1.5, 1.5  (xmin, xmax, ymin, ymax)
# crs        : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs 
# source     : memory
# names      : layer 
# values     : 1, 36  (min, max)
]

레스터 객체에 대해 summary(raster_obj) 함수를 사용하면 레스터 객체의 픽셀 속성값에 대한 최소값(Minimum value), 1사분위수(1st Quantile), 중위값(Median), 3사분위수(3rd Quantile), 최대값(Maximum value), 결측값 개수(NA's) 에 대한 기술통계량(descriptive statistics)을 확인할 수 있습니다.

## summary() function for raster objects
summary(elev)

# layer
# Min.     1.00
# 1st Qu.  9.75
# Median  18.50
# 3rd Qu. 27.25
# Max.    36.00
# NA's     0.00

레스터 객체의 픽셀 속성값에 대해 cellStats(raster_obj, summary_function) 함수를 사용하여 평균(mean), 분산(variance), 표준편차(standard deviation), 사분위수(quantile), 합계(summation) 를 구할 수 있습니다.

## -- cessStats() function for raster objects

## mean
cellStats(elev, mean)
# [1] 18.5


## variance
cellStats(elev, var)
# [1] 111


## standard deviation
cellStats(elev, sd)
# [1] 10.53565


## quantile
cellStats(elev, quantile)
# 0%   25%   50%   75%  100% 
# 1.00  9.75 18.50 27.25 36.00


## sum
cellStats(elev, sum)
# [1] 666

RasterBlack Calss, RasterStack Class와 같이 여러개의 층을 가지는 레스터 클래스 객체 (multi-layered raster classes objects) 에 대해서 앞서 소개한 요약 통계량을 구하는 함수를 적용하면 각 층별로 따로 따로 요약 통계량이 계산됩니다.

(2) 레스터 객체 시각화 하기 (visualizing raster objects)

## -- visualization of raster objects

## plot()
plot(elev, main = "raster objects")

레스터 객체의 픽셀 속성값에 대해 히스토그램(histogram for raster objects)을 그리려면 hist() 함수를 사용하면 됩니다. 

## histogram
hist(elev, main = "histogram for raster objects")

레스터 객체의 픽셀 속성값에 대해서 raster 패키지의 raster::density() 함수를 사용하여 추정 밀도 곡선(smoothed density estimates curve) 을 그릴 수 있습니다.

## raster::density() : density plot (smoothed density estimates)
density(elev, main = "density plot for raster objects")

레스터 객체의 픽셀 속성값에 대해 boxplot() 함수를 사용하면 상자그림(box plot for raster objects)을 그릴 수 있습니다.

## boxplot
boxplot(elev, main = "box plot for raster objects")

만약 레스터 객체에 대해 시각화를 하려고 하는데 안된다면 values() 또는 getValues() 함수를 사용해서 레스터 객체로 부터 픽셀의 속성값을 반환받은 결과에 대해서 시각화를 하면 됩니다.

[Reference]

[1] "Geocomputation with R - Attritube data operations"
    : geocompr.robinlovelace.net/attr.html

이번 포스팅이 많은 도움이 되었기를 바랍니다.

행복한 데이터 과학자 되세요!  :-)

지난번 포스팅에서는 레스터 데이터의 유형으로 (a) 셀 ID (Cell IDs), (b) 셀 값 (Cell Values) 에 대해서 알아보고, RasterLayer 예제 데이터를 R raster 패키지의 raster() 함수로 불러와서 여러 속성 정보를 살펴보았습니다. (rfriend.tistory.com/605)

이번 포스팅에서는 3가지의 레스터 클래스 (Raster Classes) 의 특장점과 언제 사용하면 좋을지에 대해서 소개하겠습니다.

(1) RasterLayer class
(2) RasterBrick class
(3) RasterStack class

(4) 언제 어떤 레스터 클래스를 사용하는 것이 좋은가?

[ 3가지의 레스터 클래스 (Raster Classes) ]

(1) RasterLayer Class

RasterLayer Class는 레스터 객체 중에서 가장 간단한 형태의 클래스로서, 단 한 개의 층으로 구성되어 있습니다. 

지난번 포스팅에서 소개했던 것처럼, RasterLayer Class 객체를 만드는 가장 쉬운 방법은 기존의 RasterLayer Class 객체 파일을 읽어오는 것입니다.  아래 예에서는 raster 패키지의 raster() 함수를 사용해서 spDataLarge 패키지에 내장되어 있는 srtm.tif 레스터 층 클래스 객체를 읽어와서 raster_layer 라는 이름의 단 한개의 층만을 가진 RasterLayer Class 객체를 만들어보겠습내다 .  nlayers() 함수로 층의 개수를 살펴보면 '1'개 인 것을 확인할 수 있습니다.

## ==========================================
## R Raster Classes
## : RasterLayer, RasterBrick and RasterStack
## ==========================================

library(raster)
library(spDataLarge)

## -- (1) RasterLayer
## : The RasterLayer class represents the simplest form of a raster object, 
##   and consists of only one layer.

## read-in a raster file from disk or from a server
raster_filepath = system.file("raster/srtm.tif", package = "spDataLarge")
raster_filepath
# [1] "/Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.0/Resources/library/spDataLarge/raster/srtm.tif"

raster_layer = raster(raster_filepath)


raster_layer
# class      : RasterLayer 
# dimensions : 457, 465, 212505  (nrow, ncol, ncell)
# resolution : 0.0008333333, 0.0008333333  (x, y)
# extent     : -113.2396, -112.8521, 37.13208, 37.51292  (xmin, xmax, ymin, ymax)
# crs        : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs 
# source     : /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.0/Resources/library/spDataLarge/raster/srtm.tif 
# names      : srtm 
# values     : 1024, 2892  (min, max)


## number of layers
nlayers(raster_layer)
# [1] 1

raster 패키지는 rgdal 패키지의 도움을 받아 수많은 드라이버를 지원합니다. 

아래는 raster::writeFormats() 로 확인해 본, raster 패키지가 지원하는 "쓰기 포맷 (Write Formats)" 들 입니다.

## write Formats
raster::writeFormats()
#      name        long_name                                
# [1,] "raster"    "R-raster"                               
# [2,] "SAGA"      "SAGA GIS"                               
# [3,] "IDRISI"    "IDRISI"                                 
# [4,] "IDRISIold" "IDRISI (img/doc)"                       
# [5,] "BIL"       "Band by Line"                           
# [6,] "BSQ"       "Band Sequential"                        
# [7,] "BIP"       "Band by Pixel"                          
# [8,] "ascii"     "Arc ASCII"                              
# [9,] "CDF"       "NetCDF"                                 
# [10,] "ADRG"      "ARC Digitized Raster Graphics"          
# [11,] "BMP"       "MS Windows Device Independent Bitmap"   
# [12,] "BT"        "VTP .bt (Binary Terrain) 1.3 Format"    
# [13,] "BYN"       "Natural Resources Canada's Geoid"       
# [14,] "CTable2"   "CTable2 Datum Grid Shift"               
# [15,] "EHdr"      "ESRI .hdr Labelled"                     
# [16,] "ELAS"      "ELAS"                                   
# [17,] "ENVI"      "ENVI .hdr Labelled"                     
# [18,] "ERS"       "ERMapper .ers Labelled"                 
# [19,] "GPKG"      "GeoPackage"                             
# [20,] "GS7BG"     "Golden Software 7 Binary Grid (.grd)"   
# [21,] "GSBG"      "Golden Software Binary Grid (.grd)"     
# [22,] "GTX"       "NOAA Vertical Datum .GTX"               
# [23,] "GTiff"     "GeoTIFF"                                
# [24,] "HDF4Image" "HDF4 Dataset"                           
# [25,] "HFA"       "Erdas Imagine Images (.img)"            
# [26,] "IDA"       "Image Data and Analysis"                
# [27,] "ILWIS"     "ILWIS Raster Map"                       
# [28,] "INGR"      "Intergraph Raster"                      
# [29,] "ISCE"      "ISCE raster"                            
# [30,] "ISIS2"     "USGS Astrogeology ISIS cube (Version 2)"
# [31,] "ISIS3"     "USGS Astrogeology ISIS cube (Version 3)"
# [32,] "KRO"       "KOLOR Raw"                              
# [33,] "LAN"       "Erdas .LAN/.GIS"                        
# [34,] "Leveller"  "Leveller heightfield"                   
# [35,] "MBTiles"   "MBTiles"                                
# [36,] "MRF"       "Meta Raster Format"                     
# [37,] "NGW"       "NextGIS Web"                            
# [38,] "NITF"      "National Imagery Transmission Format"   
# [39,] "NTv2"      "NTv2 Datum Grid Shift"                  
# [40,] "NWT_GRD"   "Northwood Numeric Grid Format .grd/.tab"
# [41,] "PAux"      "PCI .aux Labelled"                      
# [42,] "PCIDSK"    "PCIDSK Database File"                   
# [43,] "PCRaster"  "PCRaster Raster File"                   
# [44,] "PDF"       "Geospatial PDF"                         
# [45,] "PDS4"      "NASA Planetary Data System 4"           
# [46,] "PNM"       "Portable Pixmap Format (netpbm)"        
# [47,] "RMF"       "Raster Matrix Format"                   
# [48,] "ROI_PAC"   "ROI_PAC raster"                         
# [49,] "RRASTER"   "R Raster"                               
# [50,] "RST"       "Idrisi Raster A.1"                      
# [51,] "SAGA"      "SAGA GIS Binary Grid (.sdat, .sg-grd-z)"
# [52,] "SGI"       "SGI Image File Format 1.0"              
# [53,] "Terragen"  "Terragen heightfield"                   
# [54,] "VICAR"     "MIPL VICAR file"                        
# [55,] "netCDF"    "Network Common Data Format" 

그리고 아래는 rgdal::gdalDrivers() 로 확인해 본, rgdal 패키지에서 지원하는 140 여개의 드라이버들입니다. 드라이버별로 생성(create), 복사(copy) 가능 여부는 아래에서 확인이 가능합니다.

## gdal Drivers
rgdal::gdalDrivers()
#                    name                                                long_name create  copy isRaster
# 1               AAIGrid                                      Arc/Info ASCII Grid  FALSE  TRUE     TRUE
# 2                  ACE2                                                     ACE2  FALSE FALSE     TRUE
# 3                  ADRG                            ARC Digitized Raster Graphics   TRUE FALSE     TRUE
# 4                   AIG                                     Arc/Info Binary Grid  FALSE FALSE     TRUE
# 5                   ARG                                Azavea Raster Grid format  FALSE  TRUE     TRUE
# 6                AirSAR                                AirSAR Polarimetric Image  FALSE FALSE     TRUE
# 7                   BAG                               Bathymetry Attributed Grid  FALSE  TRUE     TRUE
# 8                BIGGIF                       Graphics Interchange Format (.gif)  FALSE FALSE     TRUE
# 9                   BLX                                     Magellan topo (.blx)  FALSE  TRUE     TRUE
# 10                  BMP                     MS Windows Device Independent Bitmap   TRUE FALSE     TRUE
# 11                  BSB                              Maptech BSB Nautical Charts  FALSE FALSE     TRUE
# 12                   BT                      VTP .bt (Binary Terrain) 1.3 Format   TRUE FALSE     TRUE
# 13                  BYN                         Natural Resources Canada's Geoid   TRUE FALSE     TRUE
# 14                  CAD                                           AutoCAD Driver  FALSE FALSE     TRUE
# 15                 CALS                                            CALS (Type 1)  FALSE  TRUE     TRUE
# 16                 CEOS                                               CEOS Image  FALSE FALSE     TRUE
# 17                COASP                          DRDC COASP SAR Processor Raster  FALSE FALSE     TRUE
# 18                  COG                        Cloud optimized GeoTIFF generator  FALSE  TRUE     TRUE
# 19                COSAR               COSAR Annotated Binary Matrix (TerraSAR-X)  FALSE FALSE     TRUE
# 20                  CPG                                          Convair PolGASP  FALSE FALSE     TRUE
# 21                  CTG                           USGS LULC Composite Theme Grid  FALSE FALSE     TRUE
# 22              CTable2                                 CTable2 Datum Grid Shift   TRUE FALSE     TRUE
# 23                 DAAS          Airbus DS Intelligence Data As A Service driver  FALSE FALSE     TRUE
# 24              DERIVED               Derived datasets using VRT pixel functions  FALSE FALSE     TRUE
# 25                DIMAP                                               SPOT DIMAP  FALSE FALSE     TRUE
# 26                DIPEx                                                    DIPEx  FALSE FALSE     TRUE
# 27                 DOQ1                                     USGS DOQ (Old Style)  FALSE FALSE     TRUE
# 28                 DOQ2                                     USGS DOQ (New Style)  FALSE FALSE     TRUE
# 29                 DTED                                    DTED Elevation Raster  FALSE  TRUE     TRUE
# 30              E00GRID                                 Arc/Info Export E00 GRID  FALSE FALSE     TRUE
# 31              ECRGTOC                                          ECRG TOC format  FALSE FALSE     TRUE
# 32                EEDAI                              Earth Engine Data API Image  FALSE FALSE     TRUE
# 33                 EHdr                                       ESRI .hdr Labelled   TRUE  TRUE     TRUE
# 34                  EIR                                        Erdas Imagine Raw  FALSE FALSE     TRUE
# 35                 ELAS                                                     ELAS   TRUE FALSE     TRUE
# 36                 ENVI                                       ENVI .hdr Labelled   TRUE FALSE     TRUE
# 37                  ERS                                   ERMapper .ers Labelled   TRUE FALSE     TRUE
# 38                 ESAT                                     Envisat Image Format  FALSE FALSE     TRUE
# 39                 FAST                                        EOSAT FAST Format  FALSE FALSE     TRUE
# 40                  FIT                                                FIT Image  FALSE  TRUE     TRUE
# 41              FujiBAS                                   Fuji BAS Scanner Image  FALSE FALSE     TRUE
# 42                  GFF Ground-based SAR Applications Testbed File Format (.gff)  FALSE FALSE     TRUE
# 43                  GIF                       Graphics Interchange Format (.gif)  FALSE  TRUE     TRUE
# 44                  GMT                                   GMT NetCDF Grid Format  FALSE  TRUE     TRUE
# 45                 GPKG                                               GeoPackage   TRUE  TRUE     TRUE
# 46       GRASSASCIIGrid                                         GRASS ASCII Grid  FALSE FALSE     TRUE
# 47                 GRIB                             GRIdded Binary (.grb, .grb2)  FALSE  TRUE     TRUE
# 48                GS7BG                     Golden Software 7 Binary Grid (.grd)   TRUE  TRUE     TRUE
# 49                 GSAG                        Golden Software ASCII Grid (.grd)  FALSE  TRUE     TRUE
# 50                 GSBG                       Golden Software Binary Grid (.grd)   TRUE  TRUE     TRUE
# 51                  GSC                                              GSC Geogrid  FALSE FALSE     TRUE
# 52                  GTX                                 NOAA Vertical Datum .GTX   TRUE FALSE     TRUE
# 53                GTiff                                                  GeoTIFF   TRUE  TRUE     TRUE
# 54                  GXF                             GeoSoft Grid Exchange Format  FALSE FALSE     TRUE
# 55               GenBin                           Generic Binary (.hdr Labelled)  FALSE FALSE     TRUE
# 56                 HDF4                       Hierarchical Data Format Release 4  FALSE FALSE     TRUE
# 57            HDF4Image                                             HDF4 Dataset   TRUE FALSE     TRUE
# 58                 HDF5                       Hierarchical Data Format Release 5  FALSE FALSE     TRUE
# 59            HDF5Image                                             HDF5 Dataset  FALSE FALSE     TRUE
# 60                  HF2                               HF2/HFZ heightfield raster  FALSE  TRUE     TRUE
# 61                  HFA                              Erdas Imagine Images (.img)   TRUE  TRUE     TRUE
# 62                 HTTP                                    HTTP Fetching Wrapper  FALSE FALSE     TRUE
# 63                  IDA                                  Image Data and Analysis   TRUE FALSE     TRUE
# 64  IGNFHeightASCIIGrid                  IGN France height correction ASCII Grid  FALSE FALSE     TRUE
# 65                ILWIS                                         ILWIS Raster Map   TRUE  TRUE     TRUE
# 66                 INGR                                        Intergraph Raster   TRUE  TRUE     TRUE
# 67                 IRIS                             IRIS data (.PPI, .CAPPi etc)  FALSE FALSE     TRUE
# 68                 ISCE                                              ISCE raster   TRUE FALSE     TRUE
# 69                  ISG                      International Service for the Geoid  FALSE FALSE     TRUE
# 70                ISIS2                  USGS Astrogeology ISIS cube (Version 2)   TRUE FALSE     TRUE
# 71                ISIS3                  USGS Astrogeology ISIS cube (Version 3)   TRUE  TRUE     TRUE
# 72           JAXAPALSAR               JAXA PALSAR Product Reader (Level 1.1/1.5)  FALSE FALSE     TRUE
# 73                 JDEM                                      Japanese DEM (.mem)  FALSE FALSE     TRUE
# 74          JP2OpenJPEG               JPEG-2000 driver based on OpenJPEG library  FALSE  TRUE     TRUE
# 75                 JPEG                                                JPEG JFIF  FALSE  TRUE     TRUE
# 76      KMLSUPEROVERLAY                                        Kml Super Overlay  FALSE  TRUE     TRUE
# 77                  KRO                                                KOLOR Raw   TRUE FALSE     TRUE
# 78                  L1B                     NOAA Polar Orbiter Level 1b Data Set  FALSE FALSE     TRUE
# 79                  LAN                                          Erdas .LAN/.GIS   TRUE FALSE     TRUE
# 80                  LCP                        FARSITE v.4 Landscape File (.lcp)  FALSE  TRUE     TRUE
# 81               LOSLAS                        NADCON .los/.las Datum Grid Shift  FALSE FALSE     TRUE
# 82             Leveller                                     Leveller heightfield   TRUE FALSE     TRUE
# 83                  MAP                                         OziExplorer .MAP  FALSE FALSE     TRUE
# 84              MBTiles                                                  MBTiles   TRUE  TRUE     TRUE
# 85                  MEM                                         In Memory Raster   TRUE FALSE     TRUE
# 86                  MFF                                        Vexcel MFF Raster   TRUE  TRUE     TRUE
# 87                 MFF2                                 Vexcel MFF2 (HKV) Raster   TRUE  TRUE     TRUE
# 88                  MRF                                       Meta Raster Format   TRUE  TRUE     TRUE
# 89                 MSGN                           EUMETSAT Archive native (.nat)  FALSE FALSE     TRUE
# 90                  NDF                                        NLAPS Data Format  FALSE FALSE     TRUE
# 91             NGSGEOID                              NOAA NGS Geoid Height Grids  FALSE FALSE     TRUE
# 92                  NGW                                              NextGIS Web   TRUE  TRUE     TRUE
# 93                 NITF                     National Imagery Transmission Format   TRUE  TRUE     TRUE
# 94                 NTv1                                    NTv1 Datum Grid Shift  FALSE FALSE     TRUE
# 95                 NTv2                                    NTv2 Datum Grid Shift   TRUE FALSE     TRUE
# 96              NWT_GRC               Northwood Classified Grid Format .grc/.tab  FALSE FALSE     TRUE
# 97              NWT_GRD                  Northwood Numeric Grid Format .grd/.tab   TRUE  TRUE     TRUE
# 98                  OZI                                   OziExplorer Image File  FALSE FALSE     TRUE
# 99                 PAux                                        PCI .aux Labelled   TRUE FALSE     TRUE
# 100              PCIDSK                                     PCIDSK Database File   TRUE FALSE     TRUE
# 101            PCRaster                                     PCRaster Raster File   TRUE  TRUE     TRUE
# 102                 PDF                                           Geospatial PDF   TRUE  TRUE     TRUE
# 103                 PDS                               NASA Planetary Data System  FALSE FALSE     TRUE
# 104                PDS4                             NASA Planetary Data System 4   TRUE  TRUE     TRUE
# 105            PLMOSAIC                                  Planet Labs Mosaics API  FALSE FALSE     TRUE
# 106            PLSCENES                                   Planet Labs Scenes API  FALSE FALSE     TRUE
# 107                 PNG                                Portable Network Graphics  FALSE  TRUE     TRUE
# 108                 PNM                          Portable Pixmap Format (netpbm)   TRUE FALSE     TRUE
# 109                 PRF                                      Racurs PHOTOMOD PRF  FALSE FALSE     TRUE
# 110       PostGISRaster                                    PostGIS Raster driver  FALSE  TRUE     TRUE
# 111                   R                                      R Object Data Store  FALSE  TRUE     TRUE
# 112                 RDA                   DigitalGlobe Raster Data Access driver  FALSE FALSE     TRUE
# 113                 RIK                                  Swedish Grid RIK (.rik)  FALSE FALSE     TRUE
# 114                 RMF                                     Raster Matrix Format   TRUE FALSE     TRUE
# 115             ROI_PAC                                           ROI_PAC raster   TRUE FALSE     TRUE
# 116              RPFTOC                         Raster Product Format TOC format  FALSE FALSE     TRUE
# 117             RRASTER                                                 R Raster   TRUE  TRUE     TRUE
# 118                 RS2                                   RadarSat 2 XML Product  FALSE FALSE     TRUE
# 119                 RST                                        Idrisi Raster A.1   TRUE  TRUE     TRUE
# 120          Rasterlite                                               Rasterlite  FALSE  TRUE     TRUE
# 121                SAFE                              Sentinel-1 SAR SAFE Product  FALSE FALSE     TRUE
# 122                SAGA                  SAGA GIS Binary Grid (.sdat, .sg-grd-z)   TRUE  TRUE     TRUE
# 123            SAR_CEOS                                           CEOS SAR Image  FALSE FALSE     TRUE
# 124                SDTS                                              SDTS Raster  FALSE FALSE     TRUE
# 125           SENTINEL2                                               Sentinel 2  FALSE FALSE     TRUE
# 126                 SGI                                SGI Image File Format 1.0   TRUE FALSE     TRUE
# 127              SIGDEM                       Scaled Integer Gridded DEM .sigdem  FALSE  TRUE     TRUE
# 128              SNODAS                            Snow Data Assimilation System  FALSE FALSE     TRUE
# 129                 SRP                      Standard Raster Product (ASRP/USRP)  FALSE FALSE     TRUE
# 130             SRTMHGT                                      SRTMHGT File Format  FALSE  TRUE     TRUE
# 131                 TIL                                          EarthWatch .TIL  FALSE FALSE     TRUE
# 132                 TSX                                       TerraSAR-X Product  FALSE FALSE     TRUE
# 133            Terragen                                     Terragen heightfield   TRUE FALSE     TRUE
# 134             USGSDEM                       USGS Optional ASCII DEM (and CDED)  FALSE  TRUE     TRUE
# 135               VICAR                                          MIPL VICAR file   TRUE  TRUE     TRUE
# 136                 VRT                                           Virtual Raster   TRUE  TRUE     TRUE
# 137                 WCS                                 OGC Web Coverage Service  FALSE FALSE     TRUE
# 138                WEBP                                                     WEBP  FALSE  TRUE     TRUE
# 139                 WMS                                      OGC Web Map Service  FALSE  TRUE     TRUE
# 140                WMTS                                 OGC Web Map Tile Service  FALSE  TRUE     TRUE
# 141                 XPM                                        X11 PixMap Format  FALSE  TRUE     TRUE
# 142                 XYZ                                        ASCII Gridded XYZ  FALSE  TRUE     TRUE
# 143                ZMap                                           ZMap Plus Grid  FALSE  TRUE     TRUE
# 144              netCDF                               Network Common Data Format   TRUE  TRUE     TRUE

RasterLayer 클래스 객체를 raster() 함수를 사용해서 처음부터 직접 만들 수도 있습니다.

아래의 예는 8개의 행과 8개의 열을 가진, 총 64 개의 셀(or 픽셀)을 가진 RasterLayer 클래스를 직접 만들어본 것입니다. 이때 레스터 객체의 좌표 참조 시스템(CRS, Coordinates Reference System)은 WGS84 가 기본 설정값이며, 이는 해상도(resolution)의 단위가 도 (in degrees) 라는 의미입니다. 아래 예에서는 res = 0.5 로서 해상도를 0.5도로 설정해주었습니다. 각 셀의 값은 왼쪽 상단부터 시작하여, 행 방향(row-wise)으로 왼쪽에서 오른쪽으로 채워나가게 됩니다. 아래 예는 총 64개 셀의 각 셀의 값을 1~64 의 정수값을 좌측 상단에서 시작하여 우측으로 한 줄씩 채워나가도록 했으며, 제일 아래에 8*8 셀들의 값과 오른쪽에 plot()으로 시각화한 결과를 확인해보시기 바랍니다.

## -- Rasters can also be created from scratch using the raster() function.
## RasterLayer object, The CRS is the default of raster objects: WGS84.
## raster of 64 cells (pixels) = 8 rows * 8 cols (row-wise)
my_raster = raster(nrows = 8, ncols = 8, res = 0.5, 
                   xmn = -2.0, xmx = 2.0, ymn = -2.0, ymx = 2.0,
                   vals = 1:64)


my_raster
# class      : RasterLayer 
# dimensions : 8, 8, 64  (nrow, ncol, ncell)
# resolution : 0.5, 0.5  (x, y)
# extent     : -2, 2, -2, 2  (xmin, xmax, ymin, ymax)
# crs        : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs 
# source     : memory
# names      : layer 
# values     : 1, 64  (min, max)


## plotting
plot(my_raster, main = "my raster (64 cells = 8 rows * 8 cols)")

(2) RasterBrick Class

위 (1) 의 RasterLayer 클래스가 단지 1개 층 (only 1 layer) 으로만 구성되는 가장 간단한 형태의 레스터 클래스라고 소개했는데요, (2) RasterBrick 클래스와 (3) RasterStack 클래스는 여러개의 층(multiple layers)을 가질 수 있습니다.

특히, RasterBrick 클래스는 단일 다중 스펙트럼 위성 파일 (a single multispectral satellite file) 이나 또는 메모리의 단일 다층 객체 (a single multilayer object in memory) 의 형태로 다층의 레스터 객체를 구성합니다.

아래의 예는 raster 패키지의 brick() 함수를 사용해서 spDataLarge 패키지에 들어있는 landsat.tif 의 다층 레스터 파일을 RasterBrick 클래스 객체로 불러온 것입니다. 

nlayers() 함수로 총 몇 개의 층이 있는지 확인해 보니 4개의 층이 하나의 파일에 들어있네요.

plot() 함수로 RasterBrick 클래스 객체의 4개 층을 모두 시각화보면 아래와 같습니다.

## -- (2) RasterBrick
## : A RasterBrick consists of multiple layers, 
##  which typically correspond to a single multispectral satellite file 
##  or a single multilayer object in memory. 
multi_raster_file = system.file("raster/landsat.tif", package = "spDataLarge")
raster_brick = brick(multi_raster_file)

## 4 layers
raster_brick
# class      : RasterBrick 
# dimensions : 1428, 1128, 1610784, 4  (nrow, ncol, ncell, nlayers)
# resolution : 30, 30  (x, y)
# extent     : 301905, 335745, 4111245, 4154085  (xmin, xmax, ymin, ymax)
# crs        : +proj=utm +zone=12 +datum=WGS84 +units=m +no_defs 
# source     : /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.0/Resources/library/spDataLarge/raster/landsat.tif 
# names      : landsat.1, landsat.2, landsat.3, landsat.4 
# min values :      7550,      6404,      5678,      5252 
# max values :     19071,     22051,     25780,     31961


## nlayers() : number of layers in a Raster* object
nlayers(raster_brick)
# [1] 4


## plotting RasterBrick object with 4 layers
plot(raster_brick)

(3) RasterStack Class

세번째 레스터 클래스인 RasterStack 클래스도 다 층 (multi-layers) 레스터 객체로 구성이 됩니다. 같은 범위와 해상도를 가진 여러개의 RasterLayer 클래스 객체들을 리스트로 묶어서 RasterStack 클래스 객체를 만들 수 있습니다.

이때, 위 (2)번의 RasterBrick 클래스가 동일한 복수개의 RasterLayer 층으로 구성되는 반면에, 이번 (3)번의 RasterStack 클래스는 여러개의 RasterLayer와 RasterBrick 클래스 객체가 혼합되어서 구성할 수 있다는 점입니다.  연산 속도면에서 보면 일반적으로 RasterBrick 클래스가 RasterStack 클래스보다 빠릅니다.

RasterBrick 클래스와 RasterStack 객체에 대한 연산은 보통은 RasterBrack 클래스 객체를 반환합니다.

아래 예에서는 (a) raster(raster_brick, layer = 1) 함수를 사용해서 위의 (2)번에서 불러왔던 RasterBrick 클래스 객체의 1번째 층만 가져다가 raster_on_disk 라는 이름으로 레스터 객체를 하나 만들고, (b) raster() 함수로 동일한 범위와 해상도, 좌표 참조 시스템(CRS)를 가지고 난수로 셀의 값을 채운 raster_in_memory 라는 이름의 메모리에 있는 RasterLayer 클래스 객체를 만들었습니다. 다음에 stac() 함수로 raster_stack = stack(raster_in_memory, raster_on_disk) 처럼 (a) + (b) 하여 쌓아서 raster_stack 라는 이름의 RasterStack 클래스 객체를 만들었습니다. 

마지막으로 plot() 함수로 RasterStack 클래스 객체에 쌓여 있는 2개의 객체를 시각화해보았습니다. (raster_in_memory 는 난수를 발생시켜 셀 값을 채웠기 때문에 시각화했을 때 아무런 패턴이 없습니다.)

## -- (3) RasterStack
## : RasterStack allows you to connect several raster objects 
##   stored in different files or multiple objects in memory.

raster_on_disk = raster(raster_brick, layer = 1)

raster_in_memory = raster(xmn = 301905, xmx = 335745,
                          ymn = 4111245, ymx = 4154085, 
                          res = 30)
values(raster_in_memory) = sample(seq_len(ncell(raster_in_memory)))
crs(raster_in_memory) = crs(raster_on_disk)


## RasterStack is a list of RasterLayer objects with the same extent and resolution.
raster_stack = stack(raster_in_memory, raster_on_disk)
raster_stack
# dimensions : 1428, 1128, 1610784, 2  (nrow, ncol, ncell, nlayers)
# resolution : 30, 30  (x, y)
# extent     : 301905, 335745, 4111245, 4154085  (xmin, xmax, ymin, ymax)
# crs        : +proj=utm +zone=12 +datum=WGS84 +units=m +no_defs 
# names      :   layer, landsat.1 
# min values :       1,      7550 
# max values : 1610784,     19071


## plotting RasterStack (raster_in_memory + raster_on_disk)
plot(raster_stack)

(4) 언제 어떤 레스터 클래스를 사용하는 것이 좋은가?

위의 (1), (2), (3)에서 소개한 RasterLayer 클래스, RasterBrick 클래스, RasterStack 클래스의 특징과 서로 간의 차이점을 보면 알겠지만 다시 한번 정리하자면요, Raster* 클래스 중에서 무엇을 사용할 지는 투입 데이터 (input data)의 특징이 무엇이냐에 따라 달라집니다.

하나의 다층 레스터 파일이나 객체(a single multilayer file or object)를 처리하는 것이라면 RasterBrick 이 적합합니다.

반면에, 여러개의 레스터 파일들(many files)이나 여러 종류의 레스터 클래스 (many Raster*) 를 한꺼번에 연결해서 연산하고 처리해야 하는 경우라면 RasterStack Class 가 적합하겠습니다.

[ Reference ]

* Geographic data in R : geocompr.robinlovelace.net/spatial-class.html

이번 포스팅이 많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

행복한 데이터 과학자 되세요!  :-)