Boa noite Éder,

Montei uma rotina abaixo para iniciarmos um novo tópico e é possível observar o que você havia comentado, sendo:

### <code r>
require(raster)
require(sp)
require(rgdal)

# RasterLayer inventado
r <- raster(nrows=10000, ncols=10000)
r <- setValues(r, 1:ncell(r))
r_SGDF<- as(r, 'SpatialGridDataFrame')
writeGDAL(r_SGDF,"r_test.tif")### Cria o Tiff
write.asciigrid(r_SGDF,"r_test.asc")### Cria o ASCII
#

# Lendo o tiff
r_tif<-raster(c("r_test.tif"))
s <- stack(r_tif)
POI <- SpatialPoints(cbind(lon=c(-47.5,-47.5,-44.5,-40), lat=c(-18.5,-19.5,-20.5,-22)))
proj4string(POI) <- proj4string(s)
e <- extract(s, POI, method= "bilinear", df=T) #ou method="simple"
proc.time()
#

# Lendo o ASCII
r_ascii<-read.asciigrid("r_test.asc")
POI <- SpatialPoints(cbind(lon=c(-47.5,-47.5,-44.5,-40), lat=c(-18.5,-19.5,-20.5,-22)))
proj4string(POI) <- proj4string(s)
e <- extract(s, POI, method= "bilinear", df=T) #ou method="simple"
proc.time()
### </code>

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Alexandre dos Santos
Proteção Florestal 
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Em 17/02/2016 16:07, Éder Comunello escreveu:

Alexandre, boa tarde!

Sobre o formato dos dados, fiz uns testes aqui e dá pra tirar umas conclusões, mas acho melhor criar um tópico novo pra não embolar. Resumidamente, ao acessar usando o pacote raster (antes que rgdal) você mantém a informação no disco e economiza memória. Você poderia usar um formato ascii, mas os binários otimizam a velocidade de leitura e acesso.

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Éder Comunello
Agronomist (UEM), MSc in Environ. Sciences (UEM)

DSc in Agricultural Systems Engineering (USP/Esalq)

Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa)

Dourados, MS, Brazil |<O>|

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GEO, -22.2752, -54.8182, 408m

UTC-04:00 / DST: UTC-03:00