Sam's questions

Gostaria de ter linhas no meu .gitignorearquivo que ignorassem um diretório inteiro e seus subdiretórios, além de quaisquer arquivos (e suas estruturas de pastas) que terminam em .pdf

No momento eu uso;

outputs/*
!outputs/**/*.pdf

e isso exclui o diretório de saídas e então parece incluir uma seleção aleatória de subdiretórios e .csv's e .png's.

A estrutura de pastas não é fixa para os arquivos PDF (pode ter 1 ou 8 subdiretórios), mas eu quero manter os arquivos .pdf apenas nessa outputs/pasta. Para ser sincero, achei que o que eu tinha era o certo!

Tenho uma terra::rast()pilha de dados contínuos, que classifico em n classes, converto em fatores e ploto em uma escala discreta.

Mas quando o primeiro raster não tem todos os fatores presentes que alguns dos outros rasters têm (por exemplo, apenas 3 valores de classificação em vez de todo o conjunto de 10, convertidos em fatores), o gráfico fica um pouco confuso.

Estou procurando uma maneira de informar à pilha rast (ou plot) que os níveis de toda a pilha são mínimo e máximo da pilha, mas algumas camadas podem ter menos.

Curiosamente, se a primeira camada tiver todas as classes/fatores possíveis, as subsequentes estarão ok e o gráfico estará bom.

# dummy data
library(terra)
r1 <- rast(nrows = 10, ncols = 10, xmin = 0, xmax = 10, ymin = 0, ymax = 10)
r1[] <- runif(ncell(r1), min = 1, max = 5)  # Random values between 1 and 5

r2 <- rast(nrows = 10, ncols = 10, xmin = 0, xmax = 10, ymin = 0, ymax = 10)
r2[] <- runif(ncell(r2), min = 1, max = 5)

# Combine rasters into a stack
s <- c(r1/r1, r1/r2, r2/r1, r2/r2)
names(s) <- c("r1/r1", "r1/r2", "r2/r1", "r2/r2")

# Reclassify the raster stack
# Define reclassification matrix
m_rc <- matrix(c(0, 0.5, 1, 
                           0.5, 0.9, 2, 
                           0.9, 1.1, 3,
                           1.1, 2, 4,
                           2, max(global(s, max, na.rm=T)$max), 5), 
                         ncol = 3, byrow = TRUE)

# Apply reclassification
s_r <- classify(s, m_rc)

# Convert reclassified raster to factor for categorical plotting
s_r_f <- as.factor(s_r)

# Step 3: Plot using ggplot2 and tidyterra with custom legend labels
ggplot() +
  geom_spatraster(data = s_r_f) +
  facet_wrap(~lyr, nrow = 2) +  # Separate plots for each layer
  scale_fill_manual(
    values = c("blue","lightblue" , "white", "yellow", "red"),  # Assign custom colors
    na.value = "transparent",    # Transparent for NA values
    ) +
  labs(
    title = "Reclassified Raster Stack",
    labels = c("0 - 0.5","0.5 - 0.9","0.9 - 1.1","1.1 - 2","> 2"),
    fill = "Class"
  ) +
  theme_minimal()