writeRaster vs write.table或.tif vs .csv
有人向我发送了一些R代码，使用netCDF包R等来阅读raster文件。该代码创建了一系列*.tif个文件。不幸的是，我对raster，*.tif文件或netCDF文件不太熟悉。因此，我尝试更改R代码以编写*.csv个文件。我认为下面的代码以*.tif格式和*.csv格式写入相同的网格单元格数据。但是，我不确定。我希望有人能够验证两种格式的数据是否相同。理想情况下，我希望能够打开*.tif文件并自行进行验证。我怎么能这样做？
如果*.tif文件只包含图像而不是数字，则可能无法进行直接比较。在这种情况下，我想验证*.tif文件中的图片是否与*.csv文件中的数据相对应
R代码下方是*.csv文件的内容，其中包含有关列和行标题的后续问题＆＃39;。
setwd('c:/users/mark w miller/netCDF/')
my.file <- "my.netCDF.nc"
my.var1 <- "my.variable"
library(ncdf)
library(rgdal)
library(chron)
library(fields)
file <- open.ncdf(my.file)
long <- get.var.ncdf(file, varid="lon")
lat <- get.var.ncdf(file, varid="lat")
time <- get.var.ncdf(file, varid="time")
my.varb <- get.var.ncdf(file, varid=my.var1)
#netCDF to raster
library(raster)
r <- brick(my.file, varname = my.var1)
#Crop spatial coverage
e <- extent(255,265,35,45)
rc <- crop(r, e, bylayer=TRUE)
lat2 <- lat[ lat >= 35 & lat <= 45]
long2 <- long[long >= 255 & long <= 265]
list1 <- unstack(rc)
rs <- stack(list1)
for(i in 1:5){
r2 <- 1+(i-1)*12
s2 <- 2+(i-1)*12
a2 <- rs[[r2]]
b2 <- rs[[s2]]
m2 <- stack(a2,b2)
my.var <- overlay(m2, fun=function(x,y) {(x+y)}, unstack=TRUE, recycle=FALSE)
f2 <- 1999+i
writeRaster(my.var, filename=paste("my.var", f2, ".tif"), format="GTiff")
my.var2 <- as.matrix(my.var, nrow=length(lat2), byrow=TRUE)
write.table(my.var2, file = paste0("my.var", f2, ".csv"), quote = FALSE, sep=",", col.names = FALSE, row.names = FALSE)
}
以下是一个*.csv文件的四舍五入的内容：
1.0,0.9,0.8,0.8,0.7,0.7,0.8,0.8,1.0,1.0
1.0,0.8,0.6,0.5,0.4,0.5,0.7,0.9,1.0,1.0
1.0,0.7,0.5,0.4,0.3,0.4,0.7,1.0,1.0,1.0
0.0,0.5,0.4,0.4,0.4,0.6,1.0,1.0,1.0,1.0
0.0,0.6,0.5,0.4,0.5,0.8,1.0,2.0,2.0,2.0
1.0,0.7,0.6,0.5,0.6,1.0,1.0,2.0,2.0,2.0
1.0,0.9,0.8,0.7,0.9,1.0,2.0,2.0,2.0,2.0
1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,2.0,2.0,2.0,1.0,2.0
2.0,1.0,1.0,1.0,2.0,2.0,2.0,1.0,1.0,2.0
1.0,1.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,3.0
鉴于：
lat2
# [1] 44.5 43.5 42.5 41.5 40.5 39.5 38.5 37.5 36.5 35.5
long2
# [1] 255.5 256.5 257.5 258.5 259.5 260.5 261.5 262.5 263.5 264.5
我可以安全地将以下列名和行名添加到每个*.csv文件中吗？
255.5 256.5 257.5 258.5 259.5 260.5 261.5 262.5 263.5 264.5
44.5 1.0,0.9,0.8,0.8,0.7,0.7,0.8,0.8,1.0,1.0
43.5 1.0,0.8,0.6,0.5,0.4,0.5,0.7,0.9,1.0,1.0
42.5 1.0,0.7,0.5,0.4,0.3,0.4,0.7,1.0,1.0,1.0
41.5 0.0,0.5,0.4,0.4,0.4,0.6,1.0,1.0,1.0,1.0
40.5 0.0,0.6,0.5,0.4,0.5,0.8,1.0,2.0,2.0,2.0
39.5 1.0,0.7,0.6,0.5,0.6,1.0,1.0,2.0,2.0,2.0
38.5 1.0,0.9,0.8,0.7,0.9,1.0,2.0,2.0,2.0,2.0
37.5 1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,2.0,2.0,2.0,1.0,2.0
36.5 2.0,1.0,1.0,1.0,2.0,2.0,2.0,1.0,1.0,2.0
35.5 1.0,1.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,3.0
感谢您的任何建议。实际的netCDF文件非常大。如果我可以弄清楚如何对其进行子集化并将其保存为相同的netCDF格式，我可能会尝试将其上传到某处。
修改
下面是创建模拟数据的代码，将这些模拟数据转换为netCDF文件，并按照上面的代码分析该netCDF文件：
setwd('c:/users/mark w miller/netCDF/')
library(raster)
library(ncdf)
library(rgdal)
library(chron)
library(fields)
library(sp)
set.seed(1234)
x = seq( 255, 269, length = 8)
y = seq( 36, 40, length = 5)
xy <- expand.grid(x,y)
z <- rnorm(nrow(xy), 10, 1)
rc <- data.frame(xy,z)
raster.rc1 <- rasterFromXYZ(rc, res=c(2,1), crs=CRS("+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0"))
z <- rnorm(nrow(xy), 10, 1)
rc <- data.frame(xy,z)
raster.rc2 <- rasterFromXYZ(rc, res=c(2,1), crs=CRS("+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0"))
z <- rnorm(nrow(xy), 10, 1)
rc <- data.frame(xy,z)
raster.rc3 <- rasterFromXYZ(rc, res=c(2,1), crs=CRS("+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0"))
z <- rnorm(nrow(xy), 10, 1)
rc <- data.frame(xy,z)
raster.rc4 <- rasterFromXYZ(rc, res=c(2,1), crs=CRS("+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0"))
all.years <- list(raster.rc1, raster.rc2, raster.rc3, raster.rc4)
#all.rc <- stack(all.years)
all.rc <- brick(all.years)
writeRaster(all.rc, filename="example.netCDF.nc", format="CDF", bylayer=TRUE, overwrite=TRUE)
my.file <- open.ncdf('example.netCDF.nc')
my.file
long <- get.var.ncdf(my.file, varid="longitude")
lat <- get.var.ncdf(my.file, varid="latitude")
time <- get.var.ncdf(my.file, varid="value")
my.var <- get.var.ncdf(my.file, varid="variable")
long
# [1] 255 257 259 261 263 265 267 269
lat
# [1] 40 39 38 37 36
time
# [1] 1 2 3 4
my.var
r <- brick('example.netCDF.nc', varname = 'variable')
#Crop spatial coverage
e <- extent(257,267,37,39)
rc <- crop(r, e, bylayer=TRUE)
lat2 <- lat[ lat >= 37 & lat <= 39]
lat2
long2 <- long[long >= 257 & long <= 267]
long2
list1 <- unstack(rc)
rs <- stack(list1)
for(i in 1:2){
r2 <- 1+(i-1)*2
s2 <- 2+(i-1)*2
a2 <- rs[[r2]]
b2 <- rs[[s2]]
m2 <- stack(a2,b2)
my.sim <- overlay(m2, fun=function(x,y) {(x+y)}, unstack=TRUE, recycle=FALSE)
f2 <- 2010+i
writeRaster(my.sim, filename=paste("my.sim", f2, ".tif"), format="GTiff")
my.sim2 <- as.matrix(my.sim, nrow=length(lat2), byrow=TRUE)
write.table(my.sim2, file = paste0("my.sim", f2, ".csv"), quote = FALSE, sep=",", col.names = FALSE, row.names = FALSE)
}
1 个答案:
答案 0 :(得分：0)
以下是比较*.tiff个文件和*.csv个文件内容的一般方法。将示例*.csv文件的内容与其*.tiff图表进行比较会让我确信其内容是相同的。
下面我将展示如何在*.tiff文件中显示数据。
setwd('c:/users/mmiller21/netCDF/')
library(raster)
# Here are the contents of 'my.sim2011.csv':
#
# 18.31545067 20.22907639 20.34417152 18.11485672 17.93542576 19.52469158
# 19.20878696 19.43614769 18.41953754 16.42925882 22.05830574 18.31794167
#
# compared with the plot of 'my.sim 2011 .tif'
jpeg(filename = "my.sim.2011.jpeg")
r <- raster('my.sim 2011 .tif')
plot(r)
title(main='my.sim 2011 .tif')
dev.off()
# Here are the contents of 'my.sim2012.csv':
#
# 18.92995739 20.68585968 20.44407845 20.53401566 19.1156435 20.70266819
# 19.04809856 20.76659107 20.50794601 18.52109146 20.92043018 19.91858768
#
# compared with the plot of 'my.sim 2012 .tif'
jpeg(filename = "my.sim.2012.jpeg")
r <- raster('my.sim 2012 .tif')
plot(r)
title(main='my.sim 2012 .tif')
dev.off()
以下是在一个示例*.tiff文件中显示数据的代码。该数据与相应的*.csv文件中的数据匹配。
r <- raster('my.sim 2011 .tif')
r[1,]
[1] 18.31545 20.22908 20.34417 18.11486 17.93543 19.52469
r[2,]
[1] 19.20879 19.43615 18.41954 16.42926 22.05831 18.31794
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