机器学习之用R处理NASA数据（.hdf 或.nc文件）

辣椒种子

于 2024-01-02 22:49:07 发布

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分类专栏：机器学习文章标签：机器学习 r语言人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lijunhcn/article/details/135351986

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本文介绍了如何在R中下载NASA的LandCover和Rainfall数据，处理HDF文件，将其转换为raster格式，然后进行地理空间分析和绘图，最后展示了在中国地图上应用这些数据的实例和两种不同的数据可视化方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.下载NASA数据

这里不在赘述，参考如何获取NASA数据，下面的例子根据下载的LandCover与Rainfall数据进行展示，如何利用R语音进行读取，然后绘图。先加载所需R包及地图文件

library(ncdf4)
library(rgdal)
library(gdalUtils)
library(raster)
library(rasterVis)
library(sf)
library(exactextractr)
library(maptools)
library(cleangeo)
library(rworldmap)
rm(list=ls())
# continental shapefile
cont = getMap()
cont = clgeo_Clean(cont)
cont = sapply(levels(cont$continent),
               FUN = function(i){
                 poly = gUnionCascaded(subset(cont, continent == i))
                 poly = spChFIDs(poly, i)
                 SpatialPolygonsDataFrame(poly,

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