Я думаю, у вас проблемы, потому что вы работаете с растрами разного пространственного разрешения. Таким образом, когда вы обрезаете оба растра до одинакового размера, из-за этого они будут иметь несколько разные фактические размеры. Поэтому, если вы хотите сложить растры, вам нужно сделать их одного разрешения. Либо вы дезагрегируете растр с более грубым разрешением (т. е. увеличиваете разрешение путем передискретизации или другими методами), либо агрегируете растр с более высоким разрешением (т. е. уменьшаете разрешение, например, взяв среднее значение по n пикселю).

Обратите внимание, что если вы измените экстент или разрешение с помощью setExtent(x), extent(x) <-, res(x) <- или подобных, это НЕ будет работать, поскольку вы просто меняете слоты в растровом объекте, а не фактические базовые данные.

Итак, чтобы привести растры к общему разрешению, нужно изменить данные. Для этой цели вы можете использовать функции (среди прочего) aggregate, disaggregate и resample. Но поскольку вы меняете данные, вам нужно четко понимать, что вы делаете и что делает функция, которую вы используете.

Наиболее удобным способом для вас должен быть resample, где вы можете преобразовать растр в другой растр, чтобы они совпадали по экстенту и разрешению. Это будет сделано с использованием определенного метода. По умолчанию он использует nearest neighbor для вычисления новых значений. Если вы работаете с непрерывными данными, такими как высота над уровнем моря, вы можете выбрать bilinear, который является билинейной интерполяцией. В этом случае вы фактически создаете «новые измерения», о чем нужно знать.

Если ваши два разрешения кратны друг другу, вы можете посмотреть на aggregate и disaggregate. В случае disaggregate вы должны разделить растровую ячейку на коэффициент, чтобы получить более высокое разрешение (например, если ваше первое разрешение составляет 10 градусов, а желаемое разрешение составляет 0,05 градуса, вы можете disaggregate с коэффициентом 200, что даст вам 200 ячеек по 0,05 градуса. на каждую 10-градусную ячейку). Этот метод позволит избежать интерполяции.

Вот небольшой рабочий пример:

library(raster)
library(rgeos)

shp <- getData(country='AUT',level=0)

# get centroid for downloading eco and dem data
centroid <- coordinates(gCentroid(shp))

# download 10 degree tmin
ecovar <- getData('worldclim', var='tmin', res=10, lon=centroid[,1], lat=centroid[,2])
ecovar_crop <- crop(ecovar,shp)

# output
> ecovar_crop
class       : RasterBrick 
dimensions  : 16, 46, 736, 12  (nrow, ncol, ncell, nlayers)
resolution  : 0.1666667, 0.1666667  (x, y)
extent      : 9.5, 17.16667, 46.33333, 49  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
data source : in memory
names       : tmin1, tmin2, tmin3, tmin4, tmin5, tmin6, tmin7, tmin8, tmin9, tmin10, tmin11, tmin12 
min values  :  -126,  -125,  -102,   -77,   -33,    -2,    19,    20,     5,    -30,    -74,   -107 
max values  :   -31,   -21,     9,    51,    94,   131,   144,   137,   106,     60,     18,    -17 


# download SRTM elevation - 90m resolution at eqt
elev <- getData('SRTM',lon=centroid[,1], lat=centroid[,2])
elev_crop <- crop(elev, shp)

# output

> elev_crop
class       : RasterLayer 
dimensions  : 3171, 6001, 19029171  (nrow, ncol, ncell)
resolution  : 0.0008333333, 0.0008333333  (x, y)
extent      : 9.999584, 15.00042, 46.37458, 49.01708  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
data source : in memory
names       : srtm_39_03 
values      : 198, 3865  (min, max)

# won't work because of different resolutions (stack is equal to addLayer)
ecoelev <- stack(ecovar_crop,elev_crop)

# resample
elev_crop_RS <- resample(elev_crop,ecovar_crop,method = 'bilinear')

# works now
ecoelev <- stack(ecovar_crop,elev_crop_RS)

# output
> ecoelev
class       : RasterStack 
dimensions  : 16, 46, 736, 13  (nrow, ncol, ncell, nlayers)
resolution  : 0.1666667, 0.1666667  (x, y)
extent      : 9.5, 17.16667, 46.33333, 49  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
names       :     tmin1,     tmin2,     tmin3,     tmin4,     tmin5,     tmin6,     tmin7,     tmin8,     tmin9,    tmin10,    tmin11,    tmin12, srtm_39_03 
min values  : -126.0000, -125.0000, -102.0000,  -77.0000,  -33.0000,   -2.0000,   19.0000,   20.0000,    5.0000,  -30.0000,  -74.0000, -107.0000,   311.7438 
max values  :   -31.000,   -21.000,     9.000,    51.000,    94.000,   131.000,   144.000,   137.000,   106.000,    60.000,    18.000,   -17.000,   3006.011