R 有条件地计算max（光栅）和光栅堆栈的每个光栅层之间的差异

我有一个名为

r.lst

的光栅堆栈列表。我需要计算

max（r.lst[[I]]）

（堆叠光栅）和该光栅堆栈的每个光栅层之间的差异。但是，我想通过考虑

哪个.max（r.lst[[I]]）

有条件地对每个像素执行此操作。因此，中的每个单元格将从其上一个最大值中扣除，而不是从下一个中扣除。请参见以下示例：

# example data-------------------------------------------
set.seed(123)
#our list of rasters
r.lst <- as.list(1:3)
# setting up list pf raster stacks
r1 <- raster(nrows = 1, ncols = 1, res = 0.5, xmn = -1.5, xmx = 1.5, ymn = -1.5, ymx = 1.5, vals = runif(36, 1, 5))
r.lst[[1]] <- stack(lapply(1:8, function(i) setValues(r1,runif(ncell(r1)))))
r.lst[[2]] <- stack(lapply(1:6, function(i) setValues(r1,runif(ncell(r1)))))
r.lst[[3]] <- stack(lapply(1:7, function(i) setValues(r1,runif(ncell(r1)))))

---

但这不是我想要的。在每一轮计算中，需要考虑<代码> .max（r.LSt[[i]），这样如果所考虑的层的索引大于<代码>的索引。max（r.LSt[[i]）< /C>我们计算差异，如果没有，则需要考虑较早的最大层的差异。简单地说，每个光栅层的计算仅在与之前的最大值相比时有效，而不是与下一个最大值相比有效。

我相信您正在寻找类似于以下内容的内容

示例数据

library(raster)
set.seed(123)
r <- raster(res = 0.5, xmn = -1.5, xmx = 1.5, ymn = -1.5, ymx = 1.5)
r.lst <- list()
r.lst[[1]] <- stack(lapply(1:8, function(i) setValues(r, runif(ncell(r)))))
r.lst[[2]] <- stack(lapply(1:6, function(i) setValues(r, runif(ncell(r)))))
r.lst[[3]] <- stack(lapply(1:7, function(i) setValues(r, runif(ncell(r)))))

---

TL；DR.但我的第一印象是，您只需要一个附加变量

max

，该变量在for循环之前启动，并且仅当

max（r.lst[[i]]）>max

时，才会在每次迭代中增加。还是这不是你想要的？@symbolrush谢谢你的帮助。这不是我想要的。该条件将基于

which.max（r.lst[[i]]）

和

r.lst[[i]][[j]]

索引本身的相应单个光栅单元。简单的

max（r.lst[[i]]]>max

在这里没有真正的帮助。谢谢Rob。我不知道cummax的事。那么，为什么所有堆栈的第一个光栅始终为空？我已尝试使用

Max.Index

光栅从脚本中屏蔽每个

xx

，以仔细检查值，您的解决方案工作正常。但是，我对每个堆栈的第一个光栅始终为空感到困惑。第一层只有零，因为输入的第一层的值始终与仅考虑该层时的最大值相同。由于没有早期值（图层），因此不能考虑其他值。

library(raster)
set.seed(123)
r <- raster(res = 0.5, xmn = -1.5, xmx = 1.5, ymn = -1.5, ymx = 1.5)
r.lst <- list()
r.lst[[1]] <- stack(lapply(1:8, function(i) setValues(r, runif(ncell(r)))))
r.lst[[2]] <- stack(lapply(1:6, function(i) setValues(r, runif(ncell(r)))))
r.lst[[3]] <- stack(lapply(1:7, function(i) setValues(r, runif(ncell(r)))))

xx <- list()
for (i in 1:length(r.lst)) {
    xx[[i]] <- cummax( r.lst[[i]] ) -  r.lst[[i]]
}

x <- c(1:3, 3:1, 4, 3)
cummax(x)
#[1] 1 2 3 3 3 3 4 4
x - cummax(x)
#[1]  0  0  0  0 -1 -2  0 -1