R 从光栅中删除异常值

我想知道是否有可能从光栅数据集中删除异常值

>库（光栅）
>ras箱线图（ras）
>摘要（ras）
08_sa.tif
最小值-6.010734e+17
第一区-4.292327e+15
中位数3.456345e+15
第三区5.913508e+15
最大值3.954778e+17
NA的0.000000e+00
>dput（ras）
不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，
不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，
不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不
)，偏移量=0，增益=1，内存=TRUE，从磁盘=FALSE，
isfactor=FALSE，attributes=list（），haveminmax=TRUE，
最小值=213381595136，最大值=395477771117133824，频带=1L，
unit=“”，name=“Data”），图例=新（“.RasterLegend”，
类型=字符（0），值=逻辑（0），颜色=逻辑（0），
名称=逻辑（0），颜色表=逻辑（0）），标题=字符（0），
区段=新的（“区段”，xmin=60.514678955，xmax=97.416931152，
ymin=-0.701358795，ymax=38.49804306），旋转=FALSE，
旋转=新（“.rotation”，geotrans=数值（0），transfun=函数（）
空），ncols=369L，nrows=392L，crs=new（“crs”，projargs=“+proj=longlat+datum=WGS84+no_defs+ellps=WGS84+towgs84=0,0,0”），
历史=列表（），z=列表（））

>as.data.frame（ras，xy=TRUE）->df.ras
>colnames（df.ras）df.ras$value[！df.ras$value%in%boxplot.stats（df.ras$value）$out]->否大纲视图
>箱线图（大纲视图编号）
>绘图（大纲视图编号）
>摘要（编号：大纲视图）
最小第一个曲中位数平均第三个曲最大NA's
2.134e+11 3.315e+15 5.084e+15 4.936e+15 6.538e+15 1.145e+16 113153

如果没有离群值，“否。离群值”已失去其地理位置 在删除异常值之前绘制“ras”

尝试以下操作：

# load package raster
library(raster)

# load your data
ras <- raster("08_sa.tif")

# make a df
as.data.frame(ras,xy=TRUE) -> df.ras

# adjust col names
colnames(df.ras) <- c("x","y","value")

# remove outliner
df.ras$value[!df.ras$value %in% boxplot.stats(df.ras$value)$out] -> no.outliner

# draw boxplot without outliner 
boxplot(no.outliner)

#加载包光栅
图书馆（光栅）
#加载数据
ras df.ras
#调整列名称
colnames（df.ras）编号大纲视图
#不使用大纲视图绘制箱线图
箱线图（大纲视图编号）

试试这个：

# load package raster
library(raster)

# load your data
ras <- raster("08_sa.tif")

# make a df
as.data.frame(ras,xy=TRUE) -> df.ras

# adjust col names
colnames(df.ras) <- c("x","y","value")

# remove outliner
df.ras$value[!df.ras$value %in% boxplot.stats(df.ras$value)$out] -> no.outliner

# draw boxplot without outliner 
boxplot(no.outliner)

#加载包光栅
图书馆（光栅）
#加载数据
ras df.ras
#调整列名称
colnames（df.ras）编号大纲视图
#不使用大纲视图绘制箱线图
箱线图（大纲视图编号）

我查看直方图和箱线图，注意到异常值范围，并使用重新分类删除。再次感谢@val您的重新分类提示在r中是值得的

> x1 <- reclassify(ras, cbind(1.5e+16,Inf, NA), right=FALSE) 
> spplot(x1)
> boxplot(x1)
> hist(x1)

>x1-spplot（x1）
>箱线图（x1）
>历史（x1）

---

我查看了直方图和箱线图，注意到了异常值的范围，并使用重新分类删除了异常值。再次感谢@val您的重新分类提示在r中是值得的

> x1 <- reclassify(ras, cbind(1.5e+16,Inf, NA), right=FALSE) 
> spplot(x1)
> boxplot(x1)
> hist(x1)

>x1-spplot（x1）
>箱线图（x1）
>历史（x1）

---

您能发布08_sa.tif吗？它发布在链接数据中下载数据的链接不是好做法。如果可能，请使用

dput

，或者生成一个小的测试数据集来再现您的问题/question@val这是一个只有234 kb大小的测试数据集。问题已用dput更新。@Dipu它与大小无关，只是让人们可以方便（安全）地帮助您。顺便说一句，请发布

dput（ras）

not

dput（ras[1:10，1:10]）

的输出。你能发布08_sa.tif吗？它发布在链接数据中下载数据的链接不是好做法。如果可能，请使用

dput

，或者生成一个小的测试数据集来再现您的问题/question@val这是一个只有234 kb大小的测试数据集。问题已用dput更新。@Dipu它与大小无关，只是让人们可以方便（安全）地帮助您。顺便说一句，请发布

dput（ras）

not

dput（ras[1:10，1:10]）

的输出。我认为它删除了异常值，但失去了地理位置。我认为它删除了异常值，但失去了地理位置