İnterpolasyon olmadan düzensiz nokta verilerinden RASTER nasıl yapılır

Düzensiz aralıklı bir nokta veritabanından raster görüntü yapmaya çalışıyordum. Veriler

> head(s100_ras)
         x       y         z
1 267573.9 2633781 213.29545
2 262224.4 2633781  69.78261
3 263742.7 2633781  51.21951
4 259328.4 2633781 301.98413
5 264109.8 2633781 141.72414
6 255094.8 2633781  88.90244

Bu 'z' değerlerini oluşturduğum bir kafes içinde istiyorum

# Create a fine mesh grid
my_mesh=expand.grid(seq(min(s100_ras$Y),max(s100_ras$Y),l=100),
                    seq(min(s100_ras$X),max(s100_ras$X),l=100))

Ayrıca veri noktalarının dışındaki kafes noktaları için z değerlerinin 'NA' olarak atanmasını istiyorum. Böyle örgü görünüyor üzerinde puan: https://drive.google.com/file/d/0B6GUNg-8d30vYzlwTkhvaHBFTnc/edit?usp=sharing zaman I arsa

plot(my_mesh)
points(s100_ras$Y, s100_ras$X, pch="*", col='blue')

Sorun, bu nasıl yapılacağından emin değilim, kafes ızgaralarım ve veri puanlarım aynı ölçekte olmadığından aşağıdaki adımlar işe yaramıyor!

library(rgdal)
library(raster)
xyz<-cbind(my_mesh, s100_ras)
r <- rasterFromXYZ(xyz)
image(r)

Sadece veri noktalarını kullanarak (herhangi bir kafes olmadan) bir raster yapmaya çalışırsam, verilerim düzensiz aralıklı olduğu için R bir hata atar!

library(sp)
s100_ras <- data.frame(expand.grid(x = s100_ras$Y, y = s100_ras$X), 
                       z = as.vector(s100_ras$mean))
coordinates(s100_ras) <- ~x+y
proj4string(s100_ras) <- CRS("+proj=utm +zone=46 +datum=WGS84")
gridded(s100_ras) = TRUE

suggested tolerance minimum: 0.916421 
Error in points2grid(points, tolerance, round) : 
  dimension 1 : coordinate intervals are not constant

Dahası, 'raster paketinin' rasterleştir 'işleviyle (düzensiz ızgaralar için) oynamaya çalışıyordum, ancak bununla bir yol bulamadım :(. Ben idw veya kriging yöntemleri olmadan düzensiz aralıklı veri noktaları bir raster yapmak mümkün mü?

Düzensiz nokta verilerinizi düzenli bir taramada istediğinizi varsayıyorum. Bu durumda, rasterleştirmenin çalışması gerekir ve? Rasterleştirmedeki örnekler nasıl olduğunu gösterir. İşte verilerinize dayanan bir şey

s100 <- matrix(c(267573.9, 2633781, 213.29545, 262224.4, 2633781, 69.78261, 263742.7, 2633781, 51.21951, 259328.4, 2633781, 301.98413, 264109.8, 2633781, 141.72414, 255094.8, 2633781, 88.90244),  ncol=3,  byrow=TRUE)
colnames(s100) <- c('X', 'Y', 'Z')

library(raster)
# set up an 'empty' raster, here via an extent object derived from your data
e <- extent(s100[,1:2])
e <- e + 1000 # add this as all y's are the same

r <- raster(e, ncol=10, nrow=2)
# or r <- raster(xmn=, xmx=,  ...

# you need to provide a function 'fun' for when there are multiple points per cell
x <- rasterize(s100[, 1:2], r, s100[,3], fun=mean)
plot(x)

Bu benim için çalıştı - çözüm SpatialPixelsDataFrame önerilen tolerans argümanı (sizin durumunuzda 0.916421) ile kullanmak oldu:

points <- SpatialPoints(s100_ras[,c('x','y')], s100_ras[,c('z')])
pixels <- SpatialPixelsDataFrame(points, tolerance = 0.916421, points@data)
raster <- raster(pixels[,'z'])

Bununla birlikte, yüksek tolerans değeri nedeniyle, raster orijinal noktalara çok iyi uymuyor. Çok daha iyi olabilirdi.