Блог

У меня есть растровые данные растрового покрова за несколько лет в R, таблицы атрибутов которых выглядят следующим образом (как скриншот, так и код):

 ID   COUNT   CLASSNAME
11  525631  Open Water                          0   0   255 0.000000    0.000000    1.000000
500 1176    Developed-Upland Deciduous Forest   64  61  168 0.250980    0.239216    0.658824
501 3965    Developed-Upland Evergreen Forest   68  79  137 0.266667    0.309804    0.537255
502 3619    Developed-Upland Mixed Forest   102 119 205 0.400000    0.466667    0.803922
503 49181   Developed-Upland Herbaceous 122 142 245 0.478431    0.556863    0.960784
504 16592   Developed-Upland Shrubland  158 170 215 0.619608    0.666667    0.843137
505 42867   Developed - Low Intensity   255 122 143 1.000000    0.478431    0.560784
506 21570   Developed - Medium Intensity    253 44  79  0.992157    0.172549    0.309804
507 12451   Developed - High Intensity  173 0   28  0.678431    0.000000    0.109804
25  80384   Developed-Roads 1   1   1   0.003922    0.003922    0.003922
  

Я пытаюсь отобразить только следующие категории в приведенной ниже брошюре. Я пробовал перекодирование, пространственную фильтрацию, бинирование с помощью colorBin и ищу новый метод, либо путем прямой фильтрации данных, либо путем изменения графика.

 Developed - Forested", "Developed - herbaceous or shrubland", 
"Developed - Medium Intensity", "Developed - High Intensity", "Cropland",
"Tree Cover 0-50%", "Tree Cover 50-100%", "Shrub Cover", "Herb Cover 0-50%", "Herb Cover 50-100%")
  

Я ищу конечный продукт, подобный этому (с правильными значениями вместо приведенных ниже цветов)

Не могли бы вы не использовать только filter() свои данные перед их отображением?

Без воспроизводимого примера, вот только идея:

 filter_classnames <- c("Developed - Forested", "Developed - herbaceous or shrubland", 
"Developed - Medium Intensity", "Developed - High Intensity", "Cropland",
"Tree Cover 0-50%", "Tree Cover 50-100%", "Shrub Cover", "Herb Cover 0-50%", "Herb Cover 50-100%")

filtered_data <- your_data %>%
  filter(CLASSNAMES %in% filter_classnames)