我一直以此为灵感。我有c.400的GPS文件与GPS位置在CSV的，每个CSV有一个文件属性，我想保留创建热图的基础上，该属性。
https://gis.stackexchange.com/questions/168886/r-how-to-build-heatmap-with-the-leaflet-package
我的代码对于一个csv来说很好，并从光栅图像生成一个热图。我的代码对于多个csv为每个csv生成一个新的光栅，但是我很难成功合并光栅。为了实现这一点，我尝试使用res/ext/crs常量进行重新排序，但我得到了一些奇怪的行为（或者更可能是我的误解）。
processed_data_list包括栅格和文件属性：

raster_layers<-lapply(processed_data_list, function(item) item$raster_data)

merged_raster_stack<- do.call(merge,raster_layers)

字符串
如果我不重采样，那么在合并时会出现与不同分辨率/原点相关的错误。如果我重采样，即使res，ext和crs设置为原始光栅（KernelDensityRaster），并且使用样本数据，（https://data.cityofchicago.org/api/views/22s8-eq8h/rows.csv?accessType=DOWNLOAD）重采样的光栅也只有NA。

resampled_raster<- KernelDensityRaster # results in merging error
#or
#resampled_raster<- raster(res = res(KernelDensityRaster), ext = extent(KernelDensityRaster), crs = crs(KernelDensityRaster)) #results in NA data values

型
print（summary（values（KernelDensityRaster）最小值第一个Qu.中位数平均值第三个Qu.最大值0. 00000 0. 00000 0. 04892 6. 14610 9. 73696 56. 01518
print（summary（values（resampled_raster）模式NA的逻辑10000