要实现并行化的terra::crop
,可以使用parallel
包来实现。以下是一个示例代码:
library(terra)
library(parallel)
# 创建一个raster对象
r <- rast(system.file("ex/logo.tif", package="terra"))
# 定义一个函数,用于并行化执行crop操作
crop_parallel <- function(r, extent) {
# 并行化操作
cl <- makeCluster(detectCores())
clusterExport(cl, "r")
crop_list <- clusterApply(cl, extent, function(e) terra::crop(r, e))
stopCluster(cl)
# 合并结果
cropped_raster <- do.call(terra::merge, crop_list)
return(cropped_raster)
}
# 定义要裁剪的范围
extents <- c(ext(r)[1:2], ext(r)[3:4])
# 并行化执行crop操作
cropped_raster <- crop_parallel(r, extents)
在上面的代码中,我们首先加载了terra
和parallel
包。然后,我们创建一个raster
对象r
,该对象是我们要裁剪的栅格数据。接下来,我们定义了一个名为crop_parallel
的函数,该函数接受一个raster对象和一个范围(extent)作为参数,并使用parallel
包中的函数来并行执行crop操作。我们使用makeCluster
函数创建一个并行计算的集群,然后使用clusterExport
函数将需要的变量导出到集群中。然后,我们使用clusterApply
函数在集群中并行执行crop操作。最后,我们使用do.call
函数将crop的结果合并为一个raster对象,并返回该对象。
在示例代码的最后,我们定义了一个要裁剪的范围extents
,并通过调用crop_parallel
函数来执行并行化的crop操作。
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