使用R将nc文件转换为asc文件或者tif文件

使用R将nc文件转换为asc文件或者tif文件

文章目录


前言

本文主要记录一下如何将环境数据的nc文件转换为asc文件、tif文件,分享所用R代码。


一、nc文件转换为asc文件代码

使用R语言代码将nc文件批量转换为asc文件

该转换算是对于生态位模拟(ENM)分析笔记的一个步骤补充,具体可详见该文章。

r 复制代码
#批量转换nc文件为asc文件
library(ncdf4)
library(raster)
library(progress)

input_dir <- "D:/oceandata/48_nc"  #nc文件存放目录
output_dir <- "D:/oceandata/48_asc"  # 修改输出目录名
dir.create(output_dir, showWarnings = FALSE, recursive = TRUE)

nc_files <- list.files(path = input_dir, 
                       pattern = "\\.nc$", 
                       full.names = TRUE)

pb <- progress_bar$new(
  format = " 转换进度 [:bar] :percent | 剩余: :eta",
  total = length(nc_files), 
  clear = FALSE,
  width = 60
)

process_nc_file <- function(nc_file) {
  tryCatch({
    nc <- nc_open(nc_file)
    available_vars <- names(nc$var)
    first_var <- available_vars[1]
    nc_close(nc)
    
    tmpbr <- brick(nc_file, varname = first_var)
    base_name <- tools::file_path_sans_ext(basename(nc_file))
    
    # 修改为ASC输出格式
    output_file <- file.path(output_dir, paste0(base_name, ".asc"))
    
    writeRaster(tmpbr,
                filename = output_file,
                bylayer = TRUE,
                format = "ascii",  # 关键修改点
                NAflag = -9999)    # 设置无效值标识
    
    pb$tick()
    message(paste("\n成功转换:", basename(nc_file)))
  }, error = function(e) {
    pb$tick()
    message(paste("\n处理失败:", basename(nc_file), "错误:", e$message))
  })
}

cat("开始批量转换NC文件为ASC...\n")
lapply(nc_files, process_nc_file)
cat("\n批量转换完成!共处理", length(nc_files), "个文件\n")

二、nc文件转换为tif文件代码

使用R语言将nc文件批量转换为tif文件

r 复制代码
#library(ncdf4)
#nc <- nc_open("D:/oceandata/48_nc/Air_temperature_[range].nc")
#available_vars <- names(nc$var)  # 获取所有变量名
#first_var <- available_vars[1]   # 提取第一个变量名
#nc_close(nc)
#library(raster)

#tmpbr <- brick("D:/oceandata/48_nc/Air_temperature_[range].nc", 
   #            varname = first_var)
#print(paste("已选择变量:", first_var))
#print("数据维度信息:")
#print(dim(tmpbr))
## 显式指定输出目录
#output_dir <- "D:/output_folder"
#dir.create(output_dir, showWarnings = FALSE)
#writeRaster(tmpbr,
 #           filename = file.path(output_dir, paste0(names(tmpbr), ".tif")),
   #         bylayer = TRUE,
     #       format = "GTiff")


# 批量处理
library(ncdf4)
library(raster)
library(progress)

input_dir <- "D:/oceandata/48_nc"
output_dir <- "D:/oceandata/48_tif"
dir.create(output_dir, showWarnings = FALSE, recursive = TRUE)

nc_files <- list.files(path = input_dir, 
                       pattern = "\\.nc$", 
                       full.names = TRUE)

# 创建进度条
pb <- progress_bar$new(
  format = " 转换进度 [:bar] :percent | 剩余: :eta",
  total = length(nc_files), 
  clear = FALSE,
  width = 60
)

process_nc_file <- function(nc_file) {
  tryCatch({
    nc <- nc_open(nc_file)
    available_vars <- names(nc$var)
    first_var <- available_vars[1]
    nc_close(nc)
    
    tmpbr <- brick(nc_file, varname = first_var)
    base_name <- tools::file_path_sans_ext(basename(nc_file))
    output_file <- file.path(output_dir, paste0(base_name, ".tif"))
    
    writeRaster(tmpbr,
                filename = output_file,
                bylayer = TRUE,
                format = "GTiff")
    
    pb$tick()  # 更新进度条
    message(paste("\n成功转换:", basename(nc_file)))
  }, error = function(e) {
    pb$tick()
    message(paste("\n处理失败:", basename(nc_file), "错误:", e$message))
  })
}

cat("开始批量转换NC文件...\n")
lapply(nc_files, process_nc_file)

cat("\n批量转换完成!共处理", length(nc_files), "个文件\n")

总结

---2025-8-6

相关推荐
weixin_4624462319 小时前
PaddleX 3.2 人脸识别实战:自定义人脸库 + CartoonFace 官方案例 Top-K 识别完整指南
开发语言·r语言
Tiger Z20 小时前
《R for Data Science (2e)》免费中文翻译 (第19章) --- Joins(1)
r语言·编程·数据科学
Tiger Z20 小时前
《R for Data Science (2e)》免费中文翻译 (第18章) --- Missing values
开发语言·r语言
带我去滑雪1 天前
R语言抑郁症状网络分析
r语言
AC赳赳老秦1 天前
R语言数据分析:DeepSeek辅助生成统计建模代码与可视化图表
开发语言·人工智能·jmeter·数据挖掘·数据分析·r语言·deepseek
czliutz5 天前
R语言gm玩音乐示例代码Rmarkdown
开发语言·r语言
LASDAaaa12316 天前
【计算机视觉】基于Mask R-CNN的自动扶梯缺陷检测方法实现
计算机视觉·r语言·cnn
没有梦想的咸鱼185-1037-16636 天前
AI大模型支持下的:R-Meta分析核心技术:从热点挖掘到高级模型、助力高效科研与论文发表
开发语言·人工智能·机器学习·chatgpt·数据分析·r语言·ai写作
2501_941333106 天前
表格结构识别与内容解析——基于Cascade R-CNN的表格行、列、单元格自动检测与分类_1
分类·r语言·cnn
云州牧6 天前
Mastering Shiny 08 User feedback
r语言