R焦点（光栅包）：如何对背景数据子集应用过滤器？

我想知道你们中是否有人可以帮助我完成以下任务，处理R raster包中的focal（）函数

默认情况下，focal（）函数将运行给定光栅（“背景”光栅）的每个单元格，并将给定函数应用于用户定义的移动窗口定义的相邻值。为了优化和加速大型光栅/研究区域的计算，我希望仅当“背景”光栅在“移动窗口”覆盖的范围内具有某些值（例如大于零）并跳过所有其他焦点单元时，才应用此功能（过滤器）。这样，过滤器就不会在不需要计算焦点值的地方花费时间

下面是一个可复制的小示例和在线注释：

library(raster)

x <- matrix(1:25, ncol=5)
x[c(1,2,3,6,7,8,11,12,13)] <- 0
r <- raster(x)

#Apply filter to focal cells and return values using a 3x3 moving window...ONLY IF 
#ALL values found within the window are > 0. Skip focal cell otherwise.

r3 <- focal(r, w=matrix(1/9,nrow=3,ncol=3), FUN=sum)

库（光栅）
xwindows幻灯片在所有焦点像素位置都运行。不可能跳过/跳转位置。但是，您可以检查所有元素/矩阵单元是否满足您的阈值条件，如下所示：

myfunc = function (x){
  if(all(x > threshold)){
    print(x)
    x = sum(x)
  }else{
    x = 0}
}
r3 <- focal(x=r>1, w=matrix(1/9,nrow=3,ncol=3), fun=sum)

myfunc=函数（x）{
如果（全部（x>阈值））{
打印（x）
x=总和（x）
}否则{
x=0}
}
R31，w=矩阵（1/9，nrow=3，ncol=3），fun=sum）
我不确定它是否会更快，但您也可以检查中心单元格是否符合某些标准（例如，为NA或>0）。这样，焦点计算将仅在满足这些条件时运行

w=matrix(1,5,5)

skipNA_avgFunc <- function(x) {

  # general definition of center cell for weight matrices with odd dims
  center <- x[ceiling(length(x)/2)]

  if (is.na(center)) { # handle NA values
    return(center)
  }

  else if (center >= 0) { # calculate mean
    mean(x, na.rm=TRUE)
  }
}
r3 <- focal(r, w=w, fun=skipNA_avgFunc, pad=TRUE, padValue=NA)

w=矩阵（1,5,5）
skipNA_avgFunc