Olá,

Meu muito obrigada a todos que contribuíram para solucionar esta questão do grid.

Elias, obrigada! Eu não achei a função nearest.pixel() no spatstat. Seria nearest.raster.point()? Tentei antes usar a interpp() mas a função não aceita NAs no data.frame.

Jonatan, obrigada pela importante consideração! As saídas do Ascat me dão matrizes velocidade e direção, mas por algumas questões práticas eu só tinha interesse na velocidade modular. Mas talvez esta outra abordagem seja importante em algum momento.

Cesar, no fim acabei indo um pouco pela sua sugestão, mas implementando ela de acordo com a nearest.raster.point() que o Elias sugeriu. Então acabei usando uma interpolação baseada na vizinhança. Usei os valores mais próximos para preencher as lacunas, com excessão de grandes lacunas (maiores que 3 ou 2 valores consecutivos dependendo do espaçamento entre coordenadas). O processo foi bem manual, mas ao menos deu certo. Os levelplots do vento original e do que obtive na nova escala são praticamente iguais.

Não vou postar a solução toda aqui pois é muito grande e super específica, mas basicamente usei

> test.2 <- data.frame(ascat, freq = c(3, 2))                         
> test.2.expand <- test.2[rep(row.names(test.2), test.2$freq), ]

e assim fui expandindo o grid primeiro para latitude, depois para longitude.

Mais uma vez, obrigada!

Abraço,
Heloise.

2017-09-12 6:24 GMT+12:00 Cesar Rabak via R-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>:
+1


2017-09-11 10:19 GMT-03:00 Jônatan via R-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>:
Só gostaria de acrescentar que vento é um grandeza vetorial. Se for interpolar (independente do método) para os dados de uma maior para menor resolução (upscaling) considere a velocidade e a direção do vento (ou as componentes zonal, u, e meridional, v) dependendo de como os dados do ASCAT são fornecidos. O melhor é fazer a interpolação de u e v separadamente e então determinar a intensidade (módulo) do vento. Embora a média aritmética da intensidade possa dar um valor != 0, as diferentes direções do vento do grid menor, dentro de um grid maior, podem se cancelar.
Att.


2017-09-11 9:58 GMT-03:00 Elias T. Krainski via R-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>:

On 10/09/2017 20:03, Heloíse Pavanato via R-br wrote:
Vamos ver como soluciono este problema.
 Não tentou usar nearest.pixel() do pacote 'spatstat' para 'coletar' o valor no pixel mais próximo? Se quiser usar interpolações, como outros colegas sugeriram, sugiro o interpp() do pacote 'akima'. Com isso você pode interpolar do grid de menor resolução para as coordenadas do grid de maior resolucao ou de ambas para um grid comum. Usar nearest.pixel() seria um caso particular. Se fosse considerado um modelo estatístico, um ponto a se pensar nesse tipo de problema que é: O valor no pixel representa a média sobre o pixel ou é o valor do processo no centro do pixel.
Elias
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##  Jônatan Dupont Tatsch
##  Professor do Departamento de Física
##  Centro de Ciências Exatas e Naturais (CCNE)
##  Universidade Federal de Santa Maria - UFSM
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