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# R語言讀取TIF檔並轉成csv檔
> [color=#40f1ef][name=LHB阿好伯, 2021/10/23][:earth_africa:](https://www.facebook.com/LHB0222/)
###### tags: `R`

[TOC]


今天來分享一個最近做的小東西
TIF(Tagged-Image File Format)檔是常見的一種點陣圖檔
常應用在像是地形圖
在特定時候可能會需要它的原始數據
嘗試了幾個方法後成功轉成CSV檔

# 快速使用方法
## 安裝R
https://cran.r-project.org/bin/windows/base/


# 資料來源
[內政部20公尺網格數值地形模型資料](https://data.gov.tw/dataset/35430)

# Shiny App
將下面程式碼貼到R Console中即可

第一次執行可能會花比較多時間安裝套件
第二次就會比較快了

第一次須執行一次

install.packages("pacman")

library(pacman)
p_load("rgdal", "raster", "Rcpp", "sp", "flexdashboard", "shiny","waiter","data.table")
#首先檢查當前的內存限制
memory.limit()
#重新設置內存限制
memory.limit(1000000)
ui <- fluidPage(
    # Application title
    titlePanel("TIF to CSV"),

    # Sidebar with a slider input for number of bins 
    sidebarLayout(
        
        sidebarPanel(
            autoWaiter(),
            fileInput("file1", "請選擇TIF檔", accept = c(".tiff", "tif")),
            textInput("outfillname", "輸出檔名",value = "output"),
            submitButton( "轉檔", icon = icon("list") ),
            textOutput("file2"),
            textOutput("runtime")
        ),

        # Show a plot of the generated distribution
        mainPanel(
           plotOutput("distPlot")
        )
    )
)
# Define server logic required to draw a histogram
server <- function(input, output) {
    options(shiny.maxRequestSize=1000*1024^2)
    #file <- input$file1
    output$distPlot <- renderPlot({
        TIFfill <- input$file1$datapath
        grey <- raster(TIFfill)
        plot(grey)
        t1=proc.time()
        fwrite(as.data.frame(grey, xy = T),file = paste0(input$outfillname,".csv"))
        t2=proc.time()
        t3=t2-t1
        output$file2 <- renderText(paste0("輸出位置 : ",getwd(),"/"))
        output$runtime <- renderText(print(paste0('執行時間：',t3[3][[1]],'秒')))
    
    })
}
# Run the application 
shinyApp(ui = ui, server = server)

執行成功後就會出現以下畫面

測試過 tiff、rgdal、raster 套件
最後使用raster套件成功轉出資料

install.packages("pacman")
library(pacman)
p_load("rgdal", "raster", "Rcpp", "sp", "flexdashboard")
TIFfill <- file.choose()
grey <- raster(TIFfill)
str(grey)
View(grey)
plot(grey)


# 轉檔輸出
使用as.data.frame就可以得到相關的數據

View(as.data.frame(grey, xy = T))

## 內存限制
在這過程中可能會遇到內存不夠的問題
可以使用下面的函數修改

#首先檢查當前的內存限制
memory.limit()
#重新設置內存限制
memory.limit(1000000)

# 輸出csv
若是想直接在Rstudio輸出數據可能會出現
整個電腦當掉的問題
最好的方式還是直接輸出成csv檔

fwrite(as.data.frame(grey, xy = T),file = "tif.csv")

最後在轉檔的過程發現一件很恐怖的事情
最後的檔案大小會相差近15倍
5,933,840,209/389,238,784 (位元) =15.2
若是沒必要就不要亂轉檔XD

# tkinter GUI設計
後續利用R內建的tkinter我設計了一個可以擷取所需範圍的功能

{library(pacman)
p_load("rgdal", "raster", "Rcpp", "sp", "flexdashboard","rmarkdown","tcltk","data.table")
 #首先檢查當前的內存限制
memory.limit()
 #重新設置內存限制
memory.limit(1000000)
TIFplot <<- NA
TIFfill <<- NA


tt <- tktoplevel()
label.widget <- tklabel(tt, text = "TIFF2CSV")
button.widget1 <- tkbutton(tt, text = "畫圖",
                              command = function(){
                                      t1=proc.time()
                                      TIFfill <<- file.choose() 
                                      TIFplot <<- raster(TIFfill)
                             plot( TIFplot )
                             t2=proc.time()
                             t3=t2-t1
                             print(paste0('執行完成耗時：',t3[3][[1]],'秒'))
                             })
 

 button.widget2 <- tkbutton(tt, text = "截圖",
                                  command =function(){
                                          t1=proc.time()
                                          crop_range <<- extent(locator(2))
                                          TIFplot2 <<- raster::crop(TIFplot,crop_range)
                                          plot(TIFplot2)
                                          t2=proc.time()
                                          t3=t2-t1
                                          print(paste0('執行完成耗時：',t3[3][[1]],'秒'))
                                  })
 #entry1 <- tkentry(tt, text = "輸出檔名")
 button.widget3 <- tkbutton(tt, text = "截圖輸出",
                            command =function(){
                                    t1=proc.time()
                                    fwrite(as.data.frame(TIFplot2, xy = T),file = "tif.csv")
                                    df <- data.table::fread("tif.csv")
                                    colnames(df) <- c("utme(m)", "utmn(m)", "alt(m)")
                                    df$`utme(m)` <- df$`utme(m)`/1000
                                    df$`utmn(m)` <- df$`utmn(m)`/1000
                                    fwrite(df,file = "terrain.asc",sep = "\t")
                                    t2=proc.time()
                                    t3=t2-t1
                                    print(paste0('執行完成耗時：',t3[3][[1]],'秒'))
                            })
 button.widget4 <- tkbutton(tt, text = "未截圖輸出",
                            command =function(){
                                    t1=proc.time()
                                    fwrite(as.data.frame(TIFplot, xy = T),file = "tif1.csv")
                                    df <- data.table::fread("tif1.csv")
                                    colnames(df) <- c("utme(m)", "utmn(m)", "alt(m)")
                                    df$`utme(m)` <- df$`utme(m)`/1000
                                    df$`utmn(m)` <- df$`utmn(m)`/1000
                                    fwrite(df,file = "terrain.asc",sep = "\t")
                                    t2=proc.time()
                                    t3=t2-t1
                                    print(paste0('執行完成耗時：',t3[3][[1]],'秒'))
                            })
 entry1 <- tkentry(tt, textvariable=filename) 
 
 # 輸出 tkentry()資料
 button.widget5 <- tkbutton(tt, text = "輸出",
                            command =function(){ 
                                    print(tclvalue(filename))}) 
 tkpack(label.widget,  button.widget1, entry1,  button.widget2, button.widget3, button.widget4, button.widget5 ) # 執行GUI 
 
 
 }
 
 

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