chm加载器

chm加载器

chmloader 的目标是从 Tolan 等人最近的工作中下载树冠高度模型 (CHM) 数据。 （2024）。可以在此处找到这项工作的高级摘要。数据是从 AWS s3 存储下载的 - 有关存储桶的更多详细信息可以在此处找到

安装

你可以像这样安装 chmloader：

 # install.packages("pak")
pak :: pkg_install( " TESS-Laboratory/chmloader " )

例子

这是一个基本示例，向您展示如何下载一些数据。 download_chm函数使用 gdalwarp （通过sf::gdal_utils ）有效地从多个图块中仅检索所需的数据 - 默认分辨率为 1 m，但可以根据需要使用res参数重新投影。

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 " ))

该软件包还提供了一个简单的函数来创建用于比较不同 CHM 的绘图。该函数的目的是能够对 Tolan 等人的结果进行简单而稳健的评估。 (2024) CHM 数据以及基于 LiDAR 的模型和其他 ML 衍生产品。 chmloader 包附带一小组基于 LiDAR 的 CHM 示例数据集，这些数据集源自英国环境局的植被对象模型数据集。下面是使用来自英国德文郡 Fingle Woods 的示例数据集之一的示例：

ℹ meta/WRI CHM not provided, downloading now... #> ✔ CHM downloaded successfully!">

 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!

请注意，在此示例中， aggregate参数用于将参考和 Meta/WRI CHM 的分辨率降低 10 倍（生成 10 m 模型），并除了原始 1 m 之外还测试此较粗比例模型模型。此功能可能有助于揭示 Meta/WRI CHM 的真实分辨率，以及它与基于 LiDAR 的跨尺度模型的比较。

此外， drop_zeros参数用于从二维密度图和派生统计数据中删除零值，其中参考/基准数据和 Meta/WRI CHM 的值均为零。当主要兴趣是评估树冠而不是没有树木和/或树木覆盖稀疏的情况下，这特别有用；但是，默认drop_zeros值为FALSE 。