Différence entre gdalwarp et projectRaster

J'essaie de projeter un raster. Dans R, il y a la projectRaster()fonction à cela (ci-dessous un exemple entièrement reproductible):

# example Raster
require(raster)
r <- raster(xmn=-110, xmx=-90, ymn=40, ymx=60, ncols=40, nrows=40)
r <- setValues(r, 1:ncell(r))
projection(r)
# project to
newproj <- "+init=epsg:4714"


# using raster package to reproject
pr1 <- projectRaster(r, crs = CRS(newproj), method = 'bilinear')

Ce qui fonctionne bien. Mais c'est assez lent.

Afin d'augmenter la vitesse, je dois utiliser à la gdalwarpplace (avec un SSD, le coût de lecture et d'écriture depuis / vers le disque / R n'est pas très élevé).

Cependant, je ne peux pas reproduire les résultats de l' projectRaster()utilisation gdalwarp:

# using gdalwarp to reproject
tf <- tempfile(fileext = '.tif')
tf2 <- tempfile(fileext = '.tif')
writeRaster(r, tf)
system(command = paste(paste0("gdalwarp -t_srs \'", newproj, "\' -r bilinear -overwrite"), 
                       tf,
                       tf2))
pr2 <- raster(tf2)

Cela semble fonctionner, mais les résultats sont différents:

# Info
system(command = paste("gdalinfo", 
                       tf))
system(command = paste("gdalinfo", 
                       tf2))

# plots
plot(r)
plot(pr1)
plot(pr2)

#extents
extent(r)
extent(pr1)
extent(pr2)

# PROJ4
proj4string(r)
proj4string(pr1)
proj4string(pr2)

# extract value
take <- SpatialPoints(matrix(c(-100, 50), byrow = T, ncol = 2), proj4string = CRS(newproj))
plot(take, add = TRUE)
extract(pr1, take)
extract(pr2, take)

Qu'est-ce que je manque / fais mal?

Existe-t-il d'autres alternatives (plus rapides) projectRaster()?

— EDi
source

Personne? J'ai fourni un exemple entièrement reproductible (devrait fonctionner avec Linux ou Mac) ...

— EDi

Qu'attendez-vous? Les deux options utilisent-elles le même projet.4?

Je m'attends à ce que les deux méthodes produisent le même raster re-projeté, la même étendue et la même valeur à (-100, 50). Cependant, ils ne le font apparemment pas :(

— EDi

Les deux programmes créent des grilles différentes sur lesquelles se déformer. Même si l'échantillonnage bilinéaire était exactement le même, les points qui sont interpolés sont à des endroits différents et vous auriez des réponses différentes. Les origines et les tailles de pixels sont différentes. Vous pouvez définir des indicateurs dans gdalwarp (-te, -tr, etc.) pour essayer de reproduire la version R, puis comparer les valeurs des pixels et voir à quel point elles sont différentes.

J'ai constaté à plusieurs reprises que l'utilisation du -orderdrapeau («l'ordre du polynôme utilisé pour la déformation») gdalwarpmême sans utiliser les GCP produisait des résultats plus précis.

— christoph

Belle question reproductible. Personnellement, je m'attendrais à ce que la raison de la différence soit dans les implémentations de la reprojection bilinéaire. Vous pouvez évidemment regarder dans le code source pour les deux approches, mais je m'attends à ce que ce soit une exagération considérable.
Il semble que l'implémentation R introduit des "erreurs" / "changements" plus importants que la version brute de GDAL (au moins dans mes versions et tests - projectRaster introduit des changements autour de + -0.01 tandis que GDAL donne des valeurs autour de + -0.002).

Si vous comparez les deux approches en utilisant une reprojection du voisin le plus proche, elles correspondent comme prévu.

— Mikkel Lydholm Rasmussen
source

Merci pour cette astuce avec les méthodes de projection! Si je trouve du temps, j'examinerai plus en profondeur ceux-ci (Cependant, je connais mieux R que C).

— EDi