এখানে উদাহরণ কোড। আপনার কোডের সমস্ত রাস্টার প্রসেসিংয়ের জন্য একটি লুপে এই কোডটি মানিয়ে নেওয়ার পক্ষে মোটামুটি সোজা এগিয়ে। যদি আপনার রাস্টাররা একটি সাধারণ পরিমাণ এবং রেজোলিউশন ভাগ করে নেয় তবে আপনি স্ট্যাকের ব্যান্ডগুলির মাধ্যমে একটি রাস্টার স্ট্যাক তৈরি করতে এবং লুপ তৈরি করতে পারেন। একটি ডিরেক্টরিতে সমস্ত রাস্টার সমন্বিত একটি ভেক্টর তৈরি করতে, একটি নির্দিষ্ট বিন্যাসে, আপনি "list.files" ব্যবহার করতে পারেন এবং তারপরে এই ভেক্টরটিকে স্ট্যাক করতে পারেন।
উদাহরণ:
rlist=list.files(getwd(), pattern="img$", full.names=TRUE)
r <- stack(rlist)
# Add required libraries
require(raster)
require(sp)
require(rgdal)
# Set working directory, raster, in and out shapefiles
setwd("C:/test")
inshp="MyPolys"
outshp="PolyMeans"
rdata <- "Year2012.img"
# Read polygon feature class shapefile
sdata <- readOGR(dsn=getwd(), layer=inshp)
# Read raster
r <- raster(rdata)
# Extract raster values to list object
r.vals <- extract(r, sdata)
# Use list apply to calculate mean for each polygon
r.mean <- lapply(r.vals, FUN=mean)
# Join mean values to polygon data
sdata@data <- data.frame(sdata@data, m2012=r.mean)
# Write results
writeOGR(sdata, getwd(), outshp, driver="ESRI Shapefile", check_exists=TRUE,
overwrite_layer=TRUE)