R 估计未定义曲面的梯度

我想估计未定义曲面（即函数未知）的坡度（坡度和坡向）。为了测试我的方法，以下是测试数据：

require(raster); require(rasterVis)            
set.seed(123)
x <- runif(100, min = 0, max = 1)
y <- runif(100, min = 0, max = 1)
e <- 0.5 * rnorm(100)
test <- expand.grid(sort(x),sort(y))
names(test)<-c('X','Y')
z1 <- (5 * test$X^3 + sin(3*pi*test$Y))
realy <- matrix(z1, 100, 100, byrow = F)
# And a few plots for demonstration #
persp(sort(x), sort(y), realy, 
      xlab = 'X', ylab = "Y", zlab = 'Z',
      main = 'Real function (3d)', theta = 30, 
      phi = 30, ticktype = "simple", cex=1.4)
      contour(sort(x), sort(y), realy, 
      xlab = 'X', ylab = "Y",
      main = 'Real function (contours)', cex=1.4)

但是，我需要一个斜率值矩阵。据我所知，vectorplot使用raster:：terrain函数：

terr.mast <- list("slope" = matrix(nrow = 100, 
                                   ncol = 100, 
                                   terrain(test.rast, 
                                           opt = "slope", 
                                           unit = "degrees",
                                           reverse = TRUE, 
                                           neighbors = 8)@data@values, 
                                    byrow = T),
                  "aspect" = matrix(nrow = 100, 
                                    ncol = 100, 
                                    terrain(test.rast, 
                                            opt = "aspect", 
                                            unit = "degrees",
                                            reverse = TRUE, 
                                            neighbors = 8)@data@values, 
                                     byrow = T))

如果我画斜率和坡向，它们似乎和矢量图不一致

plot(terrain(test.rast, opt = c("slope", "aspect"), unit = "degrees", 
     reverse = TRUE, neighbors = 8))

我的想法：

矢量图必须平滑坡度，但如何平滑

我相当肯定，

graster:：terrain

正在使用一种流动窗口方法来计算坡度。也许窗户太小了。。。这能扩大吗

我这样做是不是不恰当？否则我如何估计未定义曲面的坡度

---

我使用

光栅

中的函数使用您的数据构建一个

光栅层

：

library(raster)
library(rasterVis)

test.rast <- raster(ncol=100, nrow=100, xmn = 0, xmx = 1,  ymn = 0, ymx = 1)
xy <- xyFromCell(test.rast, 1:ncell(test.rast))
test.rast[] <- 5*xy[,1] + sin(3*pi*xy[,2])

和带有

矢量图的梯度矢量场：

levelplot(test.rast)

vectorplot(test.rast)


如果您只需要坡度，则可以使用
地形
：

slope <- terrain(test.rast, unit='degrees')

levelplot(slope, par.settings=BTCTheme())

由于原始光栅层
的结构
水平分量几乎是常数，所以让我们画
注意垂直部分。下一个代码覆盖
此垂直分量上的向量场箭头

levelplot(dXY, layers=2, par.settings=RdBuTheme()) +
    vectorplot(test.rast, region=FALSE)


最后，如果需要坡度和坡向的值，请使用
getValues
：

saVals <- getValues(sa)

saVals您也可以为此使用
imager
功能：

library(imager)

# view (plot) image matrix
image(realy)

# compute gradient
gradient <- imgradient(as.cimg(realy), "xy")

# view x and y gradients
plot(gradient$x)
plot(gradient$y)

# access matrix values
mat.x <- as.matrix(gradient$x)
mat.y <- as.matrix(gradient$y)

库（成像仪）
#查看（打印）图像矩阵
图像（真实）
#计算梯度
渐变该对象的数据槽中的单位不是“度”，而是“”。此外，test.rast不是一个S3对象，它返回一个带有
test.rast$slope
的错误。我看你拼写了“terr.mast”。你有其他东西在附近砰砰响吗？？？谢谢你的帮助。这正是我想要的。
dXY <- overlay(sa, fun=function(slope, aspect, ...){
    dx <- slope*sin(aspect) ##sin due to the angular definition of aspect
    dy <- slope*cos(aspect)
    c(dx, dy)
    })

levelplot(dXY, layers=2, par.settings=RdBuTheme()) +
    vectorplot(test.rast, region=FALSE)

saVals <- getValues(sa)

library(imager)

# view (plot) image matrix
image(realy)

# compute gradient
gradient <- imgradient(as.cimg(realy), "xy")

# view x and y gradients
plot(gradient$x)
plot(gradient$y)

# access matrix values
mat.x <- as.matrix(gradient$x)
mat.y <- as.matrix(gradient$y)