我在R 中有一个分辨率为25 m的英国土地覆盖栅格数据，包含21个类别，我想把它转换成一个分辨率为100 m的栅格数据，其中记录每个像元内各类别的占比。使用Terra将各类别拆分成单独的栅格并聚合，然后再把它们堆叠起来，似乎效率不高。

library(terra)
## Example data
Land_cover <- rast(nrow=100, ncol=100, res=25, ext=c(0,2500,0,2500), crs="local")
values(Land_cover) <- sample(2, 10000, replace=TRUE)

Broadleaf <- Land_cover == 1
Coniferous <- Land_cover == 2
broadleaf100 <- aggregate(Broadleaf, fact = 4, fun = mean)
coniferous100 <- aggregate(Coniferous, fact = 4, fun = mean)
broadcon <- c(broadleaf100, coniferous100)

exactextractr 可以获取位于多边形内的栅格类别所占的比例，但那需要一个多边形图层，我想这在计算上会比较重。有没有更高效的方法？

解决方案

你可以这样做：

x <- segregate(Land_cover) |> aggregate(4, mean)