L'objectif de chmloader est de télécharger les données du Canopy Height Model (CHM) issues de ces travaux récents de Tolan et al. (2024). Un résumé de haut niveau de ce travail peut être trouvé ici. Les données sont téléchargées depuis le stockage AWS s3. De plus amples détails sur le bucket peuvent être trouvés ici.
Vous pouvez installer chmloader comme ceci :
# install.packages("pak")
pak :: pkg_install( " TESS-Laboratory/chmloader " ) Ceci est un exemple de base qui vous montre comment télécharger certaines données. La fonction download_chm utilise gdalwarp (via sf::gdal_utils ) pour récupérer efficacement uniquement les données requises de plusieurs tuiles - la résolution par défaut est de 1 m mais cela peut être reprojeté si nécessaire en utilisant l'argument res .
library( chmloader )
parana_cuiana <- sf :: st_point(c( - 61.89 , - 4.12 )) | >
sf :: st_sfc( crs = 4326 ) | >
sf :: st_buffer( 3000 )
pc_chm <- download_chm(
parana_cuiana ,
filename = tempfile( fileext = " .tif " )
)
terra :: plot( pc_chm , col = hcl.colors( 256 , " viridis " ))Ce package fournit également une fonction simple pour créer des tracés permettant de comparer différents CHM. L'intention de cette fonction est de permettre une évaluation simple et robuste de Tolan et al. (2024) Données CHM avec des modèles basés sur LiDAR et d'autres produits dérivés du ML. Le package chmloader est livré avec un petit ensemble d'exemples de jeux de données CHM basés sur LiDAR, dérivés de l'ensemble de données de modèle d'objet de végétation de l'Agence anglaise pour l'environnement. Vous trouverez ci-dessous un exemple utilisant l'un de ces exemples d'ensembles de données de Fingle Woods, Devon, Royaume-Uni :
fingle_woods <- reference_data( " fingle_woods " )
compare_models( fingle_woods , aggregate = 10 , drop_zeros = TRUE )
# > ℹ meta/WRI CHM not provided, downloading now...
# > ✔ CHM downloaded successfully! Notez que dans cet exemple, l'argument aggregate est utilisé pour réduire la résolution du CHM de référence et du Meta/WRI d'un facteur 10 (ce qui donne un modèle de 10 m) et tester à la fois ce modèle à plus petite échelle en plus du modèle original de 1 m. modèle. Cette fonctionnalité peut aider à révéler quelle est la véritable résolution du Meta/WRI CHM et comment elle se compare au modèle basé sur LiDAR à toutes les échelles.
En outre, l'argument drop_zeros est utilisé pour supprimer les valeurs nulles du tracé de densité 2D et des statistiques dérivées, où les valeurs des données de référence/de référence et du Meta/WRI CHM sont toutes deux nulles. Ceci est particulièrement utile lorsque l’intérêt principal est d’évaluer le couvert forestier plutôt que l’absence d’arbres et/ou lorsque le couvert arboré est clairsemé ; cependant, la valeur par défaut drop_zeros est FALSE .
