ความแตกต่างระหว่าง gdalwarp และ projectRaster

ฉันพยายามฉายภาพแรสเตอร์ ใน R มีprojectRaster()ฟังก์ชั่นสำหรับสิ่งนี้ (ด้านล่างเป็นตัวอย่างที่ทำซ้ำได้อย่างสมบูรณ์):

# example Raster
require(raster)
r <- raster(xmn=-110, xmx=-90, ymn=40, ymx=60, ncols=40, nrows=40)
r <- setValues(r, 1:ncell(r))
projection(r)
# project to
newproj <- "+init=epsg:4714"


# using raster package to reproject
pr1 <- projectRaster(r, crs = CRS(newproj), method = 'bilinear')

ซึ่งใช้งานได้ดี อย่างไรก็ตามมันค่อนข้างช้า

เพื่อเพิ่มความเร็วฉันแม้ว่าจะใช้gdalwarpแทน (ด้วย SSD ค่าใช้จ่ายในการอ่านและเขียนจาก / ไปยังดิสก์ / R ไม่สูงมาก)

อย่างไรก็ตามฉันไม่สามารถทำซ้ำผลลัพธ์ของการprojectRaster()ใช้gdalwarp:

# using gdalwarp to reproject
tf <- tempfile(fileext = '.tif')
tf2 <- tempfile(fileext = '.tif')
writeRaster(r, tf)
system(command = paste(paste0("gdalwarp -t_srs \'", newproj, "\' -r bilinear -overwrite"), 
                       tf,
                       tf2))
pr2 <- raster(tf2)

ดูเหมือนว่าจะใช้งานได้ แต่ผลลัพธ์จะแตกต่างกัน:

# Info
system(command = paste("gdalinfo", 
                       tf))
system(command = paste("gdalinfo", 
                       tf2))

# plots
plot(r)
plot(pr1)
plot(pr2)

#extents
extent(r)
extent(pr1)
extent(pr2)

# PROJ4
proj4string(r)
proj4string(pr1)
proj4string(pr2)

# extract value
take <- SpatialPoints(matrix(c(-100, 50), byrow = T, ncol = 2), proj4string = CRS(newproj))
plot(take, add = TRUE)
extract(pr1, take)
extract(pr2, take)

ฉันทำอะไรผิดพลาด / ทำผิด?

มีเรื่องอื่น ๆ (เร็วกว่า) ทางเลือกในการprojectRaster()?

คำถามที่ดีและทำซ้ำได้ โดยส่วนตัวแล้วฉันคาดหวังว่าเหตุผลของความแตกต่างคือในการนำไปใช้ของการคัดค้านแบบสองทาง เห็นได้ชัดว่าคุณสามารถดูซอร์สโค้ดสำหรับทั้งสองวิธี แต่ฉันคาดหวังว่ามันจะเกินความเป็นจริงอย่างมาก
ปรากฏว่าการใช้งาน R แนะนำ "ข้อผิดพลาด" / "การเปลี่ยนแปลง" ที่ใหญ่กว่ารุ่น GDAL แบบดิบ (อย่างน้อยในรุ่นและการทดสอบของฉัน - projectRaster แนะนำการเปลี่ยนแปลงประมาณ + -0.01 ในขณะที่ GDAL ให้ค่าประมาณ + -0.002)

หากคุณเปรียบเทียบทั้งสองวิธีโดยใช้การคัดแยกเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดซึ่งตรงกับที่คาดไว้