Daha çox

GDAL, sıxılma ilə GeoTIFF faylları istehsal etmək üçün qurulmalıdırmı? Hansı alqoritmdən istifadə edilməlidir?

GDAL, sıxılma ilə GeoTIFF faylları istehsal etmək üçün qurulmalıdırmı? Hansı alqoritmdən istifadə edilməlidir?


Əsasən GeoTIFF fayllarından ibarət GIS məlumatları qovluğum var. Bütün dəsti təxminən çəkir1,2 GB. Tərkibini tarbola yığsam, təxminən parçalandığını gördüm82 MB. Başqaları tərəfindən işlədilə biləcəyi bir düzəliş idarəetmə sistemində yoxlamaq istərdim və görünə bilər ki, sıxıla biləcək bir yer var.

GDAL GeoTIFF sürücü səhifəsində sıxılmış GeoTIFF faylları yaratmaq üçün istifadə oluna biləcək bir çox variant var. Hər bir alqoritmin işini təsir edən bir çox variant da var.

Yardım səhifəsi, variantları təsvir etməkdə yaxşı bir iş görür, ancaq fərqli bir sıxılma səviyyəsi ilə əlaqəli bir alqoritmin və ya ticarətin necə seçiləcəyini açıqlamır. Bu, aşağıdakı suallara səbəb olur:

  • Sıxılma istifadə etməyin üstünlükləri, məkanda dramatik qənaətdir. Mənfi cəhətləri nələrdir? Şəkil sıxıldıqda məlumat itirilirmi?

  • Bir alqoritm və sıxılma səviyyəsi seçmək üçün necə getmək lazımdır. Bəzi şəkillər müəyyən bir alqoritmə uyğundurmu?


Sıxılma metodunu seçmək üçün aşağıdakı kimi bir əmrdən istifadə etməlisiniz.

gdal_translate -co "COMPRESS = metod" src_dataset dst_dataset

Sıxılma istifadə etdiyiniz zaman, görüntünün sıxılmaması üçün lazım olan əlavə işləmə vaxtıdır və açıldıqdan sonra görüntü yenə də eyni miqdarda yaddaş istehlak edər. Məlumat itkisi haqqında iki əsas sıxılma növü var:

  • itkisiz - orijinal məlumat dəyərlərini qoruyan
  • zərərli - daha çox yer saxlamaq üçün məlumatları pisləşdirir

DEMs və ya raster xüsusiyyətləri kimi orijinal məlumat dəyərlərinin qorunması lazım olduqda itkisiz alqoritmlər edərdiniz. Alqoritmlər kimi PAKETLƏR, DEFLATLZW itkisizdir və sıxılma nisbətinə görə sifariş verilə bilər:

  1. LZW - ən yüksək sıxılma nisbəti, ən yüksək işləmə gücü
  2. DEFLAT
  3. PACKBITS - ən aşağı sıxılma nisbəti, ən aşağı emal gücü

Sıxılma nisbəti hələ də məlumatlardan asılıdır, əgər məlumatların çox oxşar dəyərləri varsa, PACKBITS yaxşı nəticələr verəcəkdir.

Kayıpsız olaraq fərqli olaraq itkisi olan alqoritmlərdən istifadə edərdiniz JPEG dəqiq dəyərləri qaytarmaq məcburiyyətində olmayan rasterləri sıxışdırmaq. Məsələn, ortofoto və ya peyk görüntüləri itkin alqoritmlərdən istifadə edərək sıxışdırıla bilər.


İləlzwboşaltmaqistifadə edərək sıxılma-co proqnozlaşdırıcısı = 2Mütləq dəyərlər əvəzinə pikseldən pikseldəki fərqləri sıxışdırdığı üçün hamar bir şəkildə dəyişən görüntülərə kömək edə bilər və bunlar kiçik olmağa və daha çox naxışa sahib olmağa meyllidir (ref). Proqnozlaşdırıcı yalnız ilə faydalıdırlzwboşaltmaqsıxılma, seçimin digər üsullarla heç bir təsiri yoxdur.

gdal_translate -co kompres = lzw -co proqnozlaşdırıcı = 2…

Proqnozlaşdırıcı qənaət dramatik ola bilər. Varsayılan LZW parametrləri ilə 17GB-a qədər istifadə edərək 16bit geotiff yüksəklik modellərinin bir kataloqunu, proqnozlaşdırıcı = 2 ilə yalnız 5GB-a yenidən sıxdım.

2 və 3 proqnozlaşdırıcılar arasındakı fərqlər və hər birinin ən yaxşı tətbiq edildiyi zaman ziddiyyətli məlumatlar var (ref1, ref2). Bəlkə də başqa bir sual üçün yanacaq.

Qənaət üçün başqa bir asan seçimdir-döşəməli = bəli. Kafelli şəkilləri oxuya bilməyən bəzi proqramlar var, lakin bunlar daha nadir hala gəlir və əsasən CİS xaricindədir (indi onları oxumayan heç bir əsas axın GIS proqramını bilmirəm).

Sıxılmış baxışlardan istifadə @alfonx cavabına əsaslanmaq üçün: Bu, əsas görüntünün məlumatların bütövlüyü üçün itkisiz saxlanılmasına və piramidaların itkiyə uğramasına, sürət və bir qədər yer qənaətinə imkan verir. Demək olar ki, hər iki dünyanın ən yaxşısıdır. İlə mümkün olan ən kiçik baxışlar üçüngdaladdoRGB şəkillərində: standart yaxın qonşunun əvəzinə jpeg sıxılma, ortalaması və ya gauss resamplingindən istifadə edin (baxışları daha hamar edir) və YCBCR fotometrik baxış. Bu seçimlər haqqında daha çox məlumat üçün gdaladdo istinad səhifəsinə baxın (baxmayaraq ki, fotometrikin nə ilə bağlı olduğu haqqında çox şey söyləmir).

Bu, bir qovluqdakı bütün tifflərə xarici jpeg baxışlarını tətbiq etmək üçün istifadə etdiyim bir Windows toplu iş faylının bir hissəsidir:

_opts = -r gauss --config PHOTOMETRIC_OVERVIEW YCBCR ^ --config COMPRESS_OVERVIEW JPEG --config JPEG_QUALITY_OVERVIEW 85 %% a in (*.tif) do gdaladdo -ro %_opts %%% a 2 4 8 16 32 64

Qeydlər

GDAL 1.6.0 təqdim edildigaussyenidən nümunə götürmək daha yaxşı nəticələrə səbəb ola bilərortayüksək kontrastlı və ya səs -küylü nümunələri olan kəskin kənarların olması halında. 2 səviyyəli səlahiyyətlər (2 4 8…) istifadə edilməlidir, beləliklə 3x3 resampling Gauss nüvəsi seçilir.

JPEG_QUALITY_OVERVIEW 85- göstərilməyibsə, daha kiçik bir fayl verən 75% standart istifadə olunur, amma 85% keyfiyyətə nisbətən ölçüsündə daha yaxşı bir güzəşt tapıram.

Yeniləmə, 2015: GDAL 1.8 və 2.0 burada əhatə olunmayan və həzm etməyə vaxtım olmayan bir çox yeni variant təqdim etdi. Rəsmi gtiff format səhifəsini oxuyun, əminəm ki, əlavə faydalı parametrlər var.


Böyük rasterlər üçün GeoTiff, GeoTiff faylına əlavə şəkillər kimi kiçildilmiş baxışları (əvvəldən) saxlamaq imkanı təklif edir. Bu gdaladdo ilə edilə bilər (= GDAL ƏLAVƏ Baxış). Bu baxışları yaradarkən, gdal -a onları da sıxışdırmağı əl ilə deyə bilərsiniz:

gdaladdo -konfiqurasiya COMPRESS_OVERVIEW JPEG

Çox ölçü əlavə etmədən məlumatlarınıza baxmağı sürətləndirir. Qeyd: Geoserver, uDig, AtlasStyler, Geopublisher kimi Geotools tətbiqləri hamısı bu xüsusiyyətdən istifadə edə bilər və ümumi baxışdan qazanc əldə edə bilər.


Qismən görüntü dekompressiyasını aktivləşdirmək üçün sadəcə TILED = YES istifadə edin.

Peter


Nəticədə, ehtimal ki, fərqli variantları sınamalı və ehtiyaclarınıza uyğun olanı görməli olacaqsınız.

Dalğac əsaslı formatlar üzərində JPEG sıxılmış GeoTIFF-lərdən daha çox istifadə edirəm. Nəticələrim olduqca yaxşı oldu. Bunu etmək üçün GDAL-dan istifadə etmək, çox məlumat itkisi olmadan dalğac əsaslı formatlarla müqayisə edilə bilən sıxılma nisbətləri verdi. Dekompressiya ilə gələn performans vuruşu məqbuldur.

Bu yanaşmada ən çox bəyəndiyim şey, GeoTIFF dəstəyinin demək olar ki, universal olmasıdır, dalğacabənzər formatlara dəstək həmişə təmin olunmur və bəzən tikanlı lisenziyalaşdırma problemlərinə məruz qalır.


@Dodobas və @matt-wilkie-nin cavabları, görüntü ölçüsünü azaltmaq üçün GDAL ilə sıxılma və bulanıqlaşdırma hərəkətləri ilə əlaqəli hər şeyi əhatə edir.

İki şeyi əlavə etmək istərdim:

  • GDAL-dan fayl formatlı sənədlər: http://www.gdal.org/frmt_gtiff.html;
    • Yaratma seçimlərinə baxın (-ko), xüsusi olaraq:
      • KOMPRESİYA
      • NUM_THREADS
      • PREDİKTÖR
      • ZLEVEL
  • və GeoTIFF -ləri istehlak edəcək proqramın olduğunu yoxlamaq vacibdir:
    • istədiyiniz sıxılma metodunu dəstəkləyir;
    • sıxılma istifadə etməyi məsləhət görür.

Məsələn, GeoServer edir yox GeoTIFF -ləri sıxışdırmağı məsləhət görürəm:

Son qeyd olaraq, Geotiff müxtəlif növ sıxışmaları dəstəkləyir, amma istifadə etməməyi təklif edirik. Daha kiçik fayllara icazə verilsə də, dekompressiya prosesi bahadır və hər bir məlumat girişində yerinə yetiriləcək və göstərilməsi əhəmiyyətli dərəcədə yavaşlayır. Təcrübəmizdə, dekompressiya müddəti təmiz disk məlumatlarının oxunmasından daha yüksəkdir.

Bu, xüsusilə baxışlar, döşəmələr və yüksək performanslı saxlama mühitlərindən (müəssisə dərəcəli disk və ya SSD) istifadə edirsinizsə doğrudur.


GeoTIFF ilə Earth Resource Mapping -in ECW (Enhanced Compressed Wavelet) sıxışmasını müqayisə edən təcrübəm, ECW -nin yüksək qətnamə hava fotoşəkillərini sıxarkən daha yaxşı əmrlər olmasıdır. Dalğac əsaslı sıxışdırmanın digər vacib üstünlüyü, GeoTIFF kimi köhnə formatlardan fərqli olaraq, JPEG - JPEG 2000 deyil, görüntünün yalnız bir hissəsinin açılmasıdır [ref. 1]. Xüsusilə "kompüter yaddaşının təxminən yarısından çoxu" ilə işləyərkən bu üstünlüyün əhəmiyyəti qiymətləndirilməməlidir.

Görünür - heç vaxt sınamaq şansım olmayıb - başqa bir xüsusi, dalğa əsaslı fayl formatı olan MrSID, "köhnə" formatlardan və seçmə dekompressiyadan daha yüksək sıxılma nisbətləri nümayiş etdirir.

refer. 1: http://www.ifp.uni-stuttgart.de/publications/phowo01/Ueffing.pdf


Yeni GDAL versiyalarını istifadə edənlər üçün itkisiz ZStandard (ZSTD) sıxılma (GDAL> = 2.3) və zərərli Limited Error Raster Kompressiyası (LERC) sıxılma (GDAL> = 2.4) seçimləri mövcuddur.

Ümumiyyətlə desək,ZSTDhər ikisindən daha sürətli məlumat oxumaq sürətini təklif edirLZWDEFLAToxşar sıxılma nisbətləri ilə, fayl yazarkən bir qədər yavaş ola bilər (istifadə etdiyiniz parametrlərdən asılı olaraq).

Məlumat dəqiqliyi ilə o qədər narahat deyilsinizsə (məsələn, analizdən çox vizuallaşdırma aparırsınızsa)LERCyaxşı bir seçim ola bilər. VarMAX_Z_ERRORnə qədər dəqiq qurban verməyə hazır olduğunuzu düzəltməyə imkan verən parametr. Məsələn, aMAX_Z_ERROR = 0.001və ya 1 mm, bir meyarda 50% -lik bir yer qənaətini təmin etdi (ref -ə baxın).

Ən yaxşı tərəfi də birləşdirə bilərsinizLERCiləZSTDistifadə edərəkKOMPRESS = LERC_ZSTD! Və ya istifadə etməyi üstün tutursanDEFLAT, edə bilərsinizCOMPRESS = LERC_DEFLATE. Rəsmi GDAL GeoTIFF sənədlərində birləşmələrin/parametrlərin tam siyahısına baxın https://gdal.org/drivers/raster/gtiff.html#creation-options

Ətraflı məlumat və tam müqayisə meyarlarını bu dəyərli arayışda tapa bilərsiniz:

  • @Kokoalberti tərəfindən 'GDAL ilə GeoTIFF sıxılma və optimallaşdırma bələdçisi'

Gdalbuildvrt və gdaltranslate istifadə edərək geotiff kənarları arasındakı üfüqi əsərlər

Bir çox geotiffləri ümumi görünüşləri olan bir böyük geotiffə birləşdirməyə çalışıram, lakin son birləşən geotif orijinal birləşən geotiflərin kənarında bir sıra üfüqi artefaktlar göstərir (nümunəyə baxın).

Aşağıdakı kodu istifadə edərək birləşdirilmiş faylı yaradıram:

Səhvlər orijinal geotifflərin kənarında meydana gəldiyindən bunun bir vrt -də gdal_translate istifadə etməklə əlaqəli ola biləcəyinə dair bir fikirim var və bu vəziyyətdə bu yazıdakı problemlə əlaqəli və ya bənzər ola bilər.

Bu kod, geotiffləri sürət məqsədləri üçün birləşdirmək üçün VRT -lərdən istifadə edir, amma bəlkə də bunları gdalwarp ilə birləşdirmək daha yaxşı olar?

Redaktə et: Aşağıdakı şərhdə Benjamin tərəfindən təklif edildiyi kimi, bayraqların sayını azaltdım və yuxarıdakı koddakı baxışları buraxdım. Səhv yuxarıdakı kodda istehsal olunduğu görünür. Düşünürəm ki, məsələ maskalanma prosesində ola bilər. Güman edirəm ki, bantların yığılması prosesində bir anda girişlər təhrif olunur. VRT -ləri gdal_translate etmək ümumiyyətlə məsləhət görülmür?


GeoTIFF sənədlərinin əvvəlcədən işlənməsi və DeepMask/SharpMask modelinin hazırlanması

Bu layihə üçün UNOSAT bizə peyk görüntüləri təqdim etməkdən məsuldur. Əvvəlcə Nigeriyadakı Muna qaçqın düşərgələrinin GeoTIFF sənədlərindən istifadə edəcəyik. BMT -nin təhlil etdiyi xəritəni bu linkdə tapa bilərsiniz. Bu şəkillərdən başqa bizə şəkil və geodatabase faylları da verildi.

TIFF olaraq bilinən çevik və uyğunlaşdırılmış bir fayl formatından istifadə edərək şəkilləri və məlumatları bir fayl içərisində idarə edə bilərik. TIFF-dən istifadə edərək, ölçü, tərif, görüntü-məlumat tənzimlənməsi və tətbiq olunan görüntü sıxılma kimi başlıq etiketləri daxil edərək görüntünün həndəsəsini təyin edə bilərik. GeoTIFF, TIFF fayl formatının bir növüdür. Yerin coğrafi koordinatları sistemi olan bir xəritənin daxili koordinat sistemi ilə əlaqəni (məsələn, uzunluqlar və enlem məlumatları) bir TIFF faylına daxil etməyə imkan verən ictimai bir metadata standartıdır.

Veri dəstim üçün etiket məlumatlarını çıxarmaq üçün shapefile istifadə edirəm. Shapefile, coğrafi məlumat sistemi (GIS) proqramı üçün məşhur bir coğrafi vektor məlumat formatıdır. Shapefile istifadə edərək vektor xüsusiyyətlərini məkan olaraq təsvir edə bilərik, məsələn. xətlər, nöqtələr və çoxbucaqlar çayları, sığınacaqları və ya digər fərqli xüsusiyyətləri təmsil edə bilər.

Bunlarla dərin məlumat maskası annotasiya formatına uyğun olaraq verilənlər bazamız üçün qeydlər/etiketlər yaratmaq istəyirik. Artıq ikinci bloqda deepmask annotasiya formatını göstərmişəm. Əvvəlcə verilən GeoTIFF fayllarından plitələr yaratmalıyıq və sonra hər bir kafel üçün etiketlər yaradacağıq.

Çini birləşməsi:

Plitələr yaratmaq üçün mənə qaçqın düşərgəsinin yeddi GeoTIFF faylı verildi. İlk addım bu peyk görüntülərini bir yerə birləşdirmək idi. Bunu etmək üçün aşağıda göstərilən yanaşmalardan hər hansı birini izləyə bilərik:

QGIS istifadə edərək:

Aşağıdakı addımları yerinə yetirərək QGIS qura bilərsiniz:

Quraşdırıldıqdan sonra bu sadə təlimatı izləməlisiniz.

GDAL python kitabxanasından istifadə:

Aşağıda göstərilən addımları izləyərək GDAL qura bilərsiniz:

Quraşdırıldıqdan sonra aşağıdakı əmrlərdən birini istifadə edə bilərsiniz:

Gdal_merge.py -ot Byte -o mergedMuna.tif -of GTiff Muna1.tif Muna2.tif Muna3.tif Muna4.tif Muna5.tif Muna6.tif Muna7.tif -co COMPRESS = DEFLATE -co PREDICTOR = 2 -co BIGTIFF = Bəli

Edəcəm tövsiyə edin İstənilən birləşdirilmiş TIFF -ni ən səmərəli şəkildə istehsal etdiyi üçün aşağıdakı yanaşma.

Python şəkil kitabxanası:

Python Shapefile Kitabxanası (pyshp), Shapefile formatı üçün aşağıdakı əmrdən istifadə edərək quraşdırıla bilər:

Quraşdırıldıqdan sonra verilən şəkil faylını təhlil etmək üçün aşağıda göstərilən addımları izləyin:

Əvvəlcə kitabxananı idxal etməlisiniz

Şəkil faylını oxumaq üçün & ldquoReader & rdquo obyekti yaradın və mövcud şəkil faylınızın adını ötürün. Forma formatı üç fayldan ibarətdir. Sadəcə .shp uzantısı ilə fayl adını təyin edə bilərsiniz.

Forma faylının həndəsəsinin siyahısını almaq üçün Şekiller () metodundan istifadə edə bilərsiniz. Şekiller metodu, hər bir forma obyektinin hər bir forma qeydinin həndəsəsini təsvir etdiyi forma obyektlərinin siyahısını qaytarır.

Verilmiş şəkil sənədindəki forma obyektlərinin sayını tapmaq üçün sadəcə len () metodundan istifadə edə bilərik.

Formefile və rsquos geometriyasını təkrarlamaq üçün iterShapes () metodundan istifadə edə bilərsiniz.

Hər bir forma qeydləri aşağıdakı xüsusiyyətlərdən ibarət ola bilər:

forma növü: formanın növünü təyin edən bir tam ədəd qaytarır.

Müvafiq tam ədədləri olan formalar növləri aşağıda verilmişdir:

qutu: Şəkil tipində birdən çox nöqtə varsa, bu top aşağı sol (x, y) koordinatını və yuxarı sağ künc koordinatını təsvir edir. Nöqtələr ətrafında tam bir qutu əldə etmək üçün bu məlumatdan istifadə edə bilərsiniz.

ShapeType == 0 olarsa, Xüsusiyyət Xətası qaldırılır.

hissələr: Bu atribut sadəcə xal toplusunu şəkillərə bölür. Forma qeydində birdən çox hissə varsa, bu atribut hər hissənin birinci nöqtəsinin indeksini ehtiva edir. Yalnız bir hissə varsa, 0 olan bir siyahı geri qaytarılır.

nöqtələr: Formanın hər bir nöqtəsi üçün (x, y) koordinatı olan bir siyahı qaytarır.

Forma () metodundan istifadə edərək indeksini çağıraraq tək bir forma oxuya bilərsiniz. Şəkil sayının indeksi 0 -dan başlayır. Beləliklə, 5 -ci şəkil qeydini oxumaq üçün 4 indeksindən istifadə edərdiniz.

Sadə Vizualizasiya:

Forma sənədindəki formalı obyektlərin sığınacaqları və ya digər fərqli xüsusiyyətləri necə təmsil etdiyini başa düşmək üçün QGIS -də birləşdirilmiş TIFF üzərində örtülmüş forma obyektlərini təsəvvür edə bilərsiniz.
Bunu etmək üçün, menyu çubuğuna raster qatını əlavə edin və sonra birləşdirilmiş şəkli seçin, şəkil faylını sürükləyin və buraxın, bu, bütün şəkil obyektlərinin aşağıda göstərilən şəkillər kimi müvafiq sığınacaqlara işarə etməsi ilə nəticələnəcək:

Çini Nəsil:

İndi DeepMask/SharpMask modelinin tələb etdiyi birləşmiş şəklimizi müəyyən bir ölçüdə plitələrə bölməliyik. 224 x 224 ölçüsündə plitələr yaradırıq. Bunun üçün aşağıdakı yanaşmalardan birini izləyə bilərsiniz:

ImageMagick metodu:
Sürüşən Pəncərə Metodu:

Birləşdirilmiş görüntü üzərində 224 x 224 ölçülü pəncərəni sürüşdürərək plitələr yaratmaq üçün bir python skripti yaratdım. Pəncərəmi x istiqamətində 50 piksel və y istiqamətində 50 piksel sürüşdürürəm. Bu, ImageMagick metodu ilə müqayisədə xeyli çox üst -üstə düşən plitələrin yaranması ilə nəticələnir.

İndi şəkillərində həndəsə məlumatları olan kifayət qədər kafelə sahibəm.

Problem (DeepMask annotasiya formatı Sərhəd Qutusu tələb edir):

İkinci bloqda göstərildiyi kimi DeepMask annotasiya formatı tək nöqtələrlə işləmir, ancaq məhdudlaşdırıcı qutu məlumatlarını tələb edir, buna görə də şəkil sənədimi dəyişdirməliyəm və nöqtələri çoxbucaqlılara dəyişməliyəm.

QGIS istifadə edərək şəkil sənədimi dəyişdirə bilərəm. Aşağıda göstərilən addımları izləyərək hər nöqtə ətrafında bir təsir radiusu yarada bilərəm:

Xallarınızı tamponlayaraq başlayın:

Vektor -& gt Coğrafi İşləmə Alətləri -& gt Sabit Məsafə Tamponu -& gt Məsafəni Ayarla

Məsafəni 0.00002 olaraq təyin edirəm.

Bu mənə o nöqtədə təsir radiusu verir. İndi hər bir forma üçün məhdudlaşdırıcı qutu məlumatlarım var. Nəticədə çoxbucaqlılar aşağıda göstərilmişdir:

Python skripti yaradaraq şəkil sənədimi dəyişdirmədən yuxarıdakı proseduru da həyata keçirə bilərəm.

Forma sənədimizdə olduğu kimi, hər bir forma yalnız bir nöqtədən ibarətdir və hər sığınacaq üçün heç bir məhdudlaşdırıcı qutu yoxdur. Bu tək nöqtəni mərkəz olaraq götürə bilərəm və sonra radiusumu empirik olaraq təyin edə bilərəm.

Aşağıdakı addımları yerinə yetirərək empirik olaraq müəyyən edilmiş bir radiusa malik hər hansı bir nöqtə ətrafında x və y nöqtələrini əldə edə bilərik:

Bir nöqtəni birdən çox nöqtəyə çevirdikdən sonra bu nöqtələri annotasiya faylına seqmentləşdirmə pikselləri olaraq əlavə edə bilərəm. Bundan əlavə, indi məhdudlaşdırıcı qutu piksellərim də mövcuddur.

Problem: (Bütün dairələr bərabər uzunluqda olacaq)

Sığınacaq quruluşunun nə qədər böyük və ya kiçik olmasından asılı olmayaraq, bütün nöqtələr ətrafında təsir radiusumuz eyni ərazidə olacaq. Beləliklə, kiçik sığınacaqlar üçün xeyli miqdarda arxa plan bölgəsi daxil olacaq. Daha böyük sığınacaqlar üçün sığınacaq bölgəsinin bir hissəsi radiusun hüdudlarından kənarda ola bilər. Beləliklə, öyrənmə problemləri !!

Aşağıdakı nümunədə göründüyü kimi:

Beləliklə, edə biləcəyim növbəti şey, hər sığınacaq üçün etiketləri əl ilə təyin etməkdir. Bunu etmək üçün aşağıdakı addımları yerinə yetirərək öz şəkil faylınızı yaratmalısınız:

Layer menyusundan New & rarr New Shapefile Layer seçin

Verdiyimiz şəkil sənədimizlə eyni CRS (koordinat istinad sistemi) seçin. Bizim vəziyyətimizdə WGS84.

Yeni sahənin altına yeni sahənin adını yazın (Mənim sığınacağımda), [Sahələr siyahısına əlavə et] və sonra [OK] düyməsini basın. Kimi Saxla informasiya qutusu istənəcək. Fayl adını yazın (& quotmyShapeFile & quot) və [Saxla] düyməsini basın. Layers siyahısında yeni təbəqəni görə biləcəksiniz.

İndi Layers Panelində yaratdığınız qatın adını vurun. Alətlər çubuğundakı Düzəliş et seçimini vurun. İndi təbəqəmiz düzəldilə bilər. İndi Xüsusiyyət Əlavə et simgesini vurun. Bunu etdiyiniz zaman kursor ox başından fərqli bir işarəyə dəyişəcək. Yeni formanızın ilk nöqtəsini yaratmaq üçün ilk sığınacağınıza sol vurun. Çoxbucağınıza daxil etmək istədiyiniz hər bir əlavə nöqtə üçün sol klikləməyə davam edin. Nöqtələr əlavə etməyi bitirdikdə (yəni çoxbucaq istədiyiniz sığınacaq sahəsini təmsil edir), xüsusiyyətinizin həndəsəsini daxil etməyi bitirdiyinizi təsdiq etmək üçün xəritə sahəsinin hər hansı bir yerinə sağ vurun. Bu atribut pəncərəsinin açılması ilə nəticələnəcək. Çoxbucağınız üçün istədiyiniz adı daxil edin (məsələn, & quotshelter1 & quot) və [OK] düyməsini basın.

Layer Düzəlişlərini qeyd edin (ya alətlər çubuğunda, ya da Layer menyusunda). Layihənizi düzəldərkən layihəni birbaşa qeyd etmək, qeyd edilməmiş düzəlişləri saxlamayacaq və buna görə də düzəlişləri təbəqədə açıq şəkildə qeyd etməlisiniz, əks halda bütün səylər itiriləcəkdir.

Dəyişdirilmiş şəkil faylının köhnə şəkil faylı ilə müqayisəsi aşağıda verilmişdir:

Bu anda uyğun bir şəkil sənədim və kifayət qədər sayda plitələrim var. Beləliklə, növbəti addım verilənlər bazamız üçün bir şərh/etiket faylı yaratmaqdır.

Annotasiya Faylının Yaradılması:

Veri dəstimiz üçün bir şərh/etiket faylı yaratmaq üçün aşağıda göstərilən addımları izləyə bilərsiniz:

Formalı cisimləri uyğun olaraq üç hissəyə bölün: Test, təlim və təsdiq üçün.

Geoio kitabxanasından istifadə edərək birləşdirilmiş şəkli yükləyin. Bunu aşağıdakı şəkildə edə bilərsiniz:

Təlim üçün 2403 formadan 1803 şəkli təhlil edirəm. Plitələrimizi üst -üstə düşən bir yanaşma istifadə edərək hazırladığımız üçün hər bir forma bir neçə plitə içərisindədir.

Oru şekil faylı wgs84 koordinat istinad sistemi istifadə edərək yaradılmışdır, buna görə də hər bir forma nöqtəsi uzunluq və enliklər ilə təmsil olunur. Uzunluqları və enləri pikselə çevirmək üçün (rasterləşdirmə) geoio kitabxanasından istifadə edə bilərik. Geoio img obyektinə birləşdirilmiş şəklimizi artıq yüklədiyimiz üçün indi bunu edə bilərik:

Forma sənədində coğrafi koordinatları piksellərə çevirdikdən sonra, bu nöqtələrdən istifadə edərək hər sığınacaq üçün etiketlərimizi əldə edə bilərik, lakin bu nöqtələr birləşdirilmiş görüntüyə görədir. Onları hər bir kafelə görə lokallaşdırmalıyıq.

Bunu etmək üçün əvvəlcə verilən nöqtənin mövcud ola biləcəyi bütün plitələri tapmalıyıq. Plitələri müəyyən etdikdən sonra, uyğun plitələr üçün birləşmiş şəklin sol üst küncünün və ya mənşəyinin (0,0) yerləşdiyini tapmalıyıq.

Birləşdirilmiş şəkildəki plitələr üçün yuxarı sol künc piksellərini tapdıqdan sonra, hər bir forma nöqtəsi üçün yerli koordinatları əldə etmək üçün bu plitələrdə mövcud olan müvafiq forma nöqtələrindən bu pikselləri çıxara bilərik.

İndi sadəcə bu nöqtələri json faylındakı məlumat başlığının seqmentləşdirmə açarına daxil edə bilərik.
Eynilə, hər bir forma üçün məhdudlaşdırıcı qutu məlumatları əlavə edə bilərik və bunu json faylındakı məlumat başlığının bbox açarına əlavə edə bilərik.

Məlumat başlığının bütün digər düymələrinə müvafiq məlumatlar əlavə edin.

Hər bir təkrarlamadan sonra məlumatları json obyektinə atmalıyıq:

Bütün təkrarlamalar tamamlandıqdan sonra jsonData obyektini json faylına atmalı/yazmalıyıq:

Eynilə, doğrulama məlumatları üçün json faylını istehsal etməliyik.

Yaradılan etiketlərin etibarlılığını qiymətləndirmək üçün JSON faylımı təhlil etdim və etiketlərimin necə göründüyünü görmək üçün müxtəlif plitələr yoxladım.

Json faylını aşağıdakı şəkildə təhlil edə bilərik:

Aşağıdakı şəkillərdə etiketlərin üst -üstə düşdüyü iki plitəni görmək olar:

İkinci bloqda izah edildiyi kimi kataloq quruluşunu izlədikdən sonra, aşağıda verilmiş əmrdən istifadə edərək öz məlumat bazamızla əvvəlcədən hazırlanmış dərin maska ​​modelindən istifadə edərək təlimimizə başlaya bilərik:

Əvvəlcədən hazırlanmış SharpMask modelindən istifadə etmək və ya hər hansı bir yoxlama məntəqəsi modelində təhsilə davam etmək istəyirsinizsə, bunu aşağıdakı əmrlə edə bilərsiniz:

Bu əmr, lazımi bir sinif tapılmamasına səbəb olacaq. Bunu həll etmək üçün 63 -cü sətirdən əvvəl aşağıdakı kod satırını əlavə edin:

3 günlük təlimdən və 1e-5 öyrənmə dərəcəsi ilə 350-dən çox təkrarlamadan sonra əncirdə göstərilən nəticələri əldə edirəm.

Nəticələri yoxlamaq üçün aşağıdakı əmri işlədin:

200 təkrarlamadan sonra əldə etdiyim qiymətləndirmə nəticələri bunlardır:

350 təkrarlamadan sonra aşağıdakı qiymətləndirmə nəticələrini alıram:

Fikrimcə, DeepMask/SharpMask peyk görüntüləri ilə yaxşı işləmirdi. Təlimin sonrakı mərhələlərində qiymətləndirmə nəticələri heç bir etiket göstərmir. Gələcəkdə Ümumi Rəqabət Şəbəkəsinə əsaslanan pix2pix alqoritmini qiymətləndirəcəyik.


GDAL, sıxılma ilə GeoTIFF faylları istehsal etmək üçün qurulmalıdırmı? Hansı alqoritmdən istifadə edilməlidir? - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

Stack Exchange şəbəkəsi, geliştiricilərin öyrənmələri, biliklərini bölüşmələri və karyeralarını qurmaları üçün ən böyük, ən etibarlı onlayn cəmiyyət olan Stack Overflow daxil olmaqla 177 Q & ampA icmalarından ibarətdir.

Indiki icma

Icmalarınız

Daha çox yığın mübadiləsi icmaları

Strukturlaşdırılmış və axtarıla bilən bir məkanda biliklərinizi birləşdirin və paylaşın.

Coğrafi Məlumat Alimi

Ən yaxşı şəbəkə yazıları

Aşağı profil saxlamaq.

Bu istifadəçi hələ heç bir paylaşım etməyib.

Nişanlar (4)

Gümüş

Bürünc

Ən nadir

sayt dizaynı / logo və#169 2021 Stack Exchange Inc istifadəçi töhfələri cc by-sa altında lisenziyalıdır. rev 2021.6.30.39621

"Bütün çerezləri qəbul et" düyməsini basaraq, Stack Exchange -in cihazınızda çerezləri saxlaya və Çerez Siyasətimizə uyğun olaraq məlumatları açıqlaya biləcəyini qəbul edirsiniz.


Baxışlar¶

GeoTIFF sürücüsü daxili baxışları oxumağı, yaratmağı və yeniləməyi dəstəkləyir. Daxili baxışlar yeniləmə rejimində açılan GeoTIFF sənədlərində yaradıla bilər (məsələn, gdaladdo ilə). GeoTIFF faylı yalnız oxunaqlı olaraq açılarsa, ümumi görünüşlər xarici .ovr faylında ediləcək. Baxış yalnız BuildOverviews () metodu ilə istək əsasında yenilənir.

Baxışlar (daxili və ya xarici) üçün istifadə olunan blok ölçüsü (kafel genişliyi və hündürlüyü), GDAL_TIFF_OVR_BLOCKSIZE mühit dəyişənini 64 ilə 4096 arasında iki gücə təyin etməklə təyin oluna bilər. Varsayılan 128-dir və ya GDAL 3.1-dən başlayaraq Mümkünsə, tam həlli məlumat dəsti ilə eyni blok ölçüsünü istifadə edin (yəni blokun hündürlüyü və eni bərabərdir, ikisinin gücü və 64 ilə 4096 arasında).


Gdalwarp

Gdalwarp yardım proqramı sadə bir görüntü redaksiyası və əyilmə proqramıdır. Proqram, hər hansı bir dəstək proyeksiyasına yenidən baxa bilər və görüntü nəzarət məlumatları ilə "xam" olarsa, görüntü ilə birlikdə saxlanılan GCP -ləri də tətbiq edə bilər.

-s_srs srs def: mənbə məkan istinad dəsti. Qəbul edilə bilən koordinat sistemləri, EPSG PCS və GCSes (yəni. EPSG: 4296), PROJ.4 bəyannamələri (yuxarıda olduğu kimi) və ya .prf faylının adını ehtiva edən OGRSpatialReference.SetFromUserInput () dəstəyi ilə dəstəklənən hər şeydir. tanınmış mətni ehtiva edir. -t_srs srs_def: hədəf məkan istinad dəsti. Qəbul edilə bilən koordinat sistemləri, EPSG PCS və GCSes (yəni. EPSG: 4296), PROJ.4 bəyannamələri (yuxarıdakı kimi) və ya .prf faylının adını ehtiva edən OGRSpatialReference.SetFromUserInput () zənginin dəstəklədiyi bir şeydir. tanınmış mətni ehtiva edir. -sifariş n: əyilmə üçün istifadə olunan polinom sırası (1-3). Varsayılan olaraq ən yaxşı sifarişi anlamaqdır. -elə err_threshold: çevrilmə yaxınlaşması üçün səhv həddi (piksel vahidlərində - standart olaraq 0.125). -te xmin ymin xmax ymax: yaradılacaq çıxış faylının coğrafi istinadlı sahələrini təyin edin. -tr xres yres: Çıxış fayl qətnaməsini təyin edin (hədəf coğrafi istinad vahidlərində) -ts eni hündürlüyü: Çıxış faylının ölçüsünü piksel və xətlərlə təyin edin -iki "NAME = VALUE": Çarpma seçimlərini təyin edin. Mövcud olanların siyahısı var. Çoxlu -iki variantları sadalana bilər. -yox növü: Çıxış zolaqlarının göstərilən məlumat tipində olması üçün. -wt növü: İşləmə piksel məlumat növü. Mənbə görüntüsündə və təyinat görüntü tamponlarında piksellərin məlumat növü. -rn: Ən yaxın qonşudan nümunə götürmədən istifadə edin (standart, ən sürətli alqoritm, ən pis interpolasiya keyfiyyəti). -rb: Bilinear yenidən nümunə götürmədən istifadə edin. -rc: Kübik yenidən nümunə götürmədən istifadə edin. -rcs: Kub spline yenidən nümunə götürmə istifadə edin (ən yavaş alqoritm). -srcnodata dəyər [dəyər. ]: Giriş lentləri üçün nodata maskalanma dəyərlərini təyin edin (hər bir band üçün fərqli dəyərlər verilə bilər). Maskeli dəyərlər interpolasiyada istifadə edilməyəcək. -dstnodata dəyər [dəyər. ]: Çıxış zolaqları üçün nodata dəyərlərini təyin edin (hər bir band üçün fərqli dəyərlər verilə bilər). Yeni fayllar bu dəyərə başlanacaq və mümkünsə nodata dəyəri çıxış faylına yazılacaq. -wm yaddaş_in_mb: Çözgü API -nin önbelleğe alınmasında istifadə edilməsinə icazə verilən yaddaş miqdarını (meqabaytlarda) təyin edin. -çoxlu: Çox iş parçalı əyilmə tətbiqindən istifadə edin. Görüntü parçalarını emal etmək və eyni zamanda giriş/çıxış əməliyyatını yerinə yetirmək üçün birdən çox mövzu istifadə ediləcək. -q: Sakit ol. -of format: Çıxış formatını seçin. Varsayılan GeoTIFF (GTiff) -dir. Qısa format adından istifadə edin. -ko "NAME = VALUE": Yaratma seçimini çıxış format sürücüsünə keçir. Çoxlu -ko variantları sadalana bilər. Hər bir format üçün hüquqi yaradılma variantları üçün xüsusi format sənədlərinə baxın. srcfile: Mənbə fayl adı. dstfile: Hedef fayl adı. Çıxış faylı artıq mövcuddursa, mövcud bir çıxış faylına mozaika dəstəklənir.

if man section wexample NÜMUNƏ endif htmlonly Nümunə: endhtmlonly Məsələn, GeoTIFF -də köşələri lat/uzunluğa uyğunlaşdıran nəzarət nöqtələri ilə saxlanılan səkkiz bitlik bir ləkə səhnəsi belə bir əmrlə UTM proyeksiyasına əyilə bilər:

verbatim gdalwarp -t_srs ' +proj = utm +zone = 11 +datum = WGS84' raw_spot.tif utm11.tif endverbatim Məsələn, HDF -də saxlanılan ASTER görüntüsünün ikinci kanalı, küncləri lat/uzun ilə eşleyen nəzarət nöqtələri ilə belə bir əmr ilə UTM proyeksiyasına əyilə bilər:

sözlü gdalwarp HDF4_SDS: ASTER_L1B: "pg-PR1B0000-2002031402_100_001": 2 pg-PR1B0000-2002031402_100_001_2.tif endverbatim if man bölüm müəllifi YAZARLAR Frank Warmerdam Silke * /! page gdaltindex, raster tileindex olaraq bir forma qurur bölüm isynopsis SYNOPSIS endif htmlonly


Təsvir¶

psconvert GhostScript istifadə edərək bir və ya daha çox PostScript faylını digər formatlara (BMP, EPS, JPEG, PDF, PNG, PPM, SVG, TIFF) çevirir. Giriş fayl adları əmr satırından və ya onları siyahıya alan bir fayldan oxunur. Yaranan şəkillərin ölçüsü BoundingBox (və ya əgər varsa HiResBoundingBox) tərəfindən müəyyən edilir. Bir seçim olaraq, əvvəlcə sıx (HiRes) BoundingBox hesablana bilər. Başqa bir seçim olaraq, məsələn, tif fayllarına istinad etmək üçün istifadə olunan ESRI tipli dünya fayllarını hesablaya və geotiff olaraq tanınmasını təmin edə bilər. Qeyd: PostScript faylı Adobe PDF şəffaflıq uzantılarından hər hansı birinə zəng edərsə PDF seçilmiş çıxış formatı deyil, sonra PDF -ni istənilən çıxış formatına çevirməzdən əvvəl fayl müvəqqəti bir PDF sənədinə çevriləcək (şəffaflığın qüvvəyə minməsi üçün).


Yazı və yaradıcılıq üçün dəstəklənir. Microsoft -dan alınan DirectDraw Surface fayl formatı (DDS fayl uzantısını istifadə edir), itkin S3 Doku Sıxılma (S3TC) alqoritmi ilə sıxılmış məlumatların saxlanması üçün standartdır. DDS formatı və sıxılma, Crunch kitabxanası tərəfindən təmin edilir.

Sürücü aşağıdakı toxuma formatlarını dəstəkləyir: DXT1. DXT1A, DXT3 (standart) və DXT5. FORMAT yaratmaq seçimindən istifadə edərək toxuma formatını təyin edə bilərsiniz.

Sürücü aşağıdakı sıxılma keyfiyyətini dəstəkləyir: SUPERFAST, FAST, NORMAL (default), BETTER və UBER. Yaratma QUALITY seçimindən istifadə edərək sıxılma keyfiyyətini təyin edə bilərsiniz.

Qeyd: kimi tətbiq olunur gdal/frmts/dds/ddsdataset.cpp.


TƏSVİRİ

Keçirilə bilən koordinat istinad sistemləri, EPSG Layihələndirilən, Coğrafi və ya Mürəkkəb CRS (yəni EPSG: 4296), tanınmış mətn (WKT) CRS tərifi, PROJ.4 bəyannamələrini ehtiva edən OGRSpatialReference.SetFromUserInput () çağırışı ilə dəstəklənən hər şeydir. və ya WKT CRS tərifi olan bir .prj faylının adı.

GDAL 2.2 -dən başlayaraq, SRS -də PROJ.4 geoidgrids -ə işarə edən açıq bir şaquli məlumat nöqtəsi varsa və giriş verilənlər bazası tək zolaqlı bir verilənlər bazasıdırsa, verilənlər bazasının dəyərlərinə şaquli düzəliş tətbiq ediləcək.

Yenidən rədd edilmənin baş verməsi üçün bir SRS mənbəyi olmalıdır. Mənbə SRS, mövcud olduqda və ya istifadəçi tərəfindən ləğv edildikdə giriş verilənlər bazasında tapılan mənbədir. -s_srs

Keçirilə bilən koordinat istinad sistemləri, EPSG Layihələndirilən, Coğrafi və ya Mürəkkəb CRS (yəni EPSG: 4296), tanınmış mətn (WKT) CRS tərifi, PROJ.4 bəyannamələrini ehtiva edən OGRSpatialReference.SetFromUserInput () çağırışı ilə dəstəklənən hər şeydir. və ya WKT CRS tərifi olan bir .prj faylının adı.

GDAL 2.2 -dən başlayaraq, SRS -də PROJ.4 geoidgrids -ə işarə edən açıq bir şaquli məlumat nöqtəsi varsa və giriş verilənlər bazası tək zolaqlı bir verilənlər bazasıdırsa, verilənlər bazasının dəyərlərinə şaquli düzəliş tətbiq ediləcək.

Göstərilməyibsə (və ya -te və -ts -dən çıxarıla bilməzsə), gdalwarp xres = yres olan bir çıxış rasteri yaradacaq və hətta gdalwarp -ı yenidən rədd etmə ssenarilərində istifadə edərkən belə.

yaxın: ən yaxın qonşu nümunə götürmə (standart, ən sürətli alqoritm, ən pis interpolasiya keyfiyyəti).

ikili: ikiqat nümunə götürmə.

kub: kub nümunə götürmə.

kubik xətti: kub spline yenidən nümunə götürmə.

lanczos: Lanczos pəncərəni açdı.

orta: orta yenidən nümunə götürmə, NODATA-ya töhfə verməyən bütün piksellərin ağırlıqlı ortalamasını hesablayır.

rms NODATA-ya töhfə verməyən bütün piksellərin kök orta kvadrat / kvadrat ortalaması (GDAL & gt = 3.3)

rejimi: yenidən nümunə götürmə, bütün seçilmiş nöqtələrdən ən çox görünən dəyəri seçir.

maksimum: maksimum yenidən nümunə götürmə, NODATA-ya töhfə verməyən bütün piksellərdən maksimum dəyəri seçir.

dəq: minimum yenidən nümunə götürmə, NODATA-ya töhfə verməyən bütün piksellərdən minimum dəyəri seçir.

tibb: median resampling, NODATA-ya töhfə verməyən bütün piksellərin orta dəyərini seçir.

q1: ilk dördlük yenidən nümunələndirmə, NODATA-ya töhfə verməyən bütün piksellərin ilk dördlük dəyərini seçir.

q3: üçüncü dördlük yenidən nümunələndirmə, NODATA-ya töhfə verməyən bütün piksellərin üçüncü kvartil dəyərini seçir.

cəm: bütün NODATA olmayan töhfə verən piksellərin ağırlıqlı cəmini hesablayın (GDAL 3.1-dən bəri)

The creation options available vary by format driver, and some simple formats have no creation options at all. A list of options supported for a format can be listed with the --formats command line option but the documentation for the format is the definitive source of information on driver creation options. See raster_drivers format specific documentation for legal creation options for each format.

Mosaicing into an existing output file is supported if the output file already exists. The spatial extent of the existing file will not be modified to accommodate new data, so you may have to remove it in that case, or use the -overwrite option.

Polygon cutlines may be used as a mask to restrict the area of the destination file that may be updated, including blending. If the OGR layer containing the cutline features has no explicit SRS, the cutline features must be in the SRS of the destination file. When writing to a not yet existing target dataset, its extent will be the one of the original raster unless -te or -crop_to_cutline are specified.

When doing vertical shift adjustments, the transformer option -to ERROR_ON_MISSING_VERT_SHIFT=YES can be used to error out as soon as a vertical shift value is missing (instead of 0 being used).

Starting with GDAL 3.1, it is possible to use as output format a driver that only supports the CreateCopy operation. This may internally imply creation of a temporary file.


GeoTIFF FAQ Version 2.3

The FAQ is intended to provide an introduction for persons new to GeoTIFF, as well as pointers to significant resources on the WWW for further information. Comments concerning this FAQ, and suggestions for improvement and addition to the FAQ may be emailed to [email protected]

For general WWW information and resources concerning GeoTIFF, please point your browser to GeoTIFF WWW Homepage.

  1. What is TIFF format?
  2. What is the purpose of GeoTIFF format for satellite data?
  3. What is GeoTIFF and how is this different from TIFF?
  4. Who owns GeoTIFF Format?
  5. Can IP, GIS, CAD, and Desktop Mapping systems all use GeoTIFF?
  6. What Data providers are delivering geographic images in GeoTIFF format today?
  7. Does GeoTIFF imagery conform to the TIFF specification?
  8. Can systems that don't use geography read a GeoTIFF image?
  9. Does the Geographic data look transparent to the user?
  10. Who is working on definition of GeoTIFF?
  11. What's a TIFF tag?
  12. What is the relationship between a TIFF tag and the actual image?
  13. Are the tags in separate files from the tiff files .
  14. Why is GeoTIFF based only on TIFF format?
  15. Is the tagset proprietary?
  16. Is the SPOT data still proprietary?
  17. What are the advantages of TIFF format for geographic data?
  18. Is GeoTIFF really platform interoperable?
  19. What will happen in my GIS if I load a GeoTIFF image?
  20. Doesn't anyone else have TIFF tags for geographic information?
  21. Is GeoTIFF based on the world reference files that ESRI uses?
  22. How do I convert between ESRI world files, and GeoTIFF?
  23. How do I preserve GeoTIFF info when editing my image?
  24. What are the requirements to make a TIFF image .
  25. Can I make customized geographic projections using GeoTIFF?
  26. Who are POSC and EPSG and why is GeoTIFF involved with them?
  27. What EPSG Version does GeoTIFF Use?
  28. Where can I get a copy of the GeoTIFF spec to review?
  29. What can I do to support GeoTIFF .
  30. How can I monitor the progress and changes to future GeoTIFF specs?
  31. Is the GeoTIFF community still active?

More information on TIFF can be found at Joris Van Damme's TIFF Page.

GeoTIFF is a metadata format, which provides geographic information to associate with the image data. But the TIFF file structure allows both the metadata and the image data to be encoded into the same file.

GeoTIFF makes use of a public tag structure which is platform interoperable between any and all GeoTIFF-savvy readers. Any GIS, CAD, Image Processing, Desktop Mapping and any other types of systems using geographic images can read any GeoTIFF files created on any system to the GeoTIFF specification.

There is no restriction on licensing, implementation, promulgation, or any uses of the format. The format is entirely open, and available to all. The specifications are public, there are abundant free software source libraries, toolkits, data samples, and technical support through the email forum.

Many systems today can read GeoTIFF files into correct geographic position in a variety of Geographic Information Systems (GIS), Image Processors (IP) and Computer Aided Design (CAD) softwares. You need to check with your system provider to find out if they have written the software module to read/write GeoTIFF imagery in the software version which you use.

  • SPOT Image Corp
  • Trifid (representing LandSat data)
  • Space Imaging
  • ABŞ Geoloji Kəşfiyyatı
  • New York Department of Transportation.

Qeyd edək ki, TIFF 6.0 ikiqat həssas etiket növünü dəstəkləməyən və ya gözlənilməz şəxsi etiketləri olan TIFF faylları ilə uğursuz olan bəzi sistemlər GeoTIFF fayllarını oxuya bilmir. It seems that ArcView 2 suffered from this problem.

This is a software implementation question. But most GeoTIFF-savvy systems look at the geographic information and use it without any requirement that the user know the content of the geographic tags. The GeoTIFF format provides enough information that the software can automatically place an image without requirement of any user intervention, such as typing in coordinates, digitizing points, or other labor intensive and technical actions. One aim of GeoTIFF is to reduce the need of users to be geographic experts in order to load a map-projected image or scanned map.

  • TIFF Basic Tags (like tags for number of rows, columns, etc). These are standard and mandatory in all TIFF files.
  • TIFF Extended Tags (like tags for certain color systems, rather more specialized). These are optional in all TIFF files.
  • "Private" TIFF tags (like the GeoTIFF tags). These include tags which are registered to specific users, in blocks of five tags. The users who register their tags, may put any information they like on those tags to support their software community. Then they can write software to use those tags in whatever way they please.

TIFF is the only format in the public domain which can support the wide variety of image types already used for geographic imagery. TIFF can support 8-bit black and white images, up to 16 and 32 bit elevation models, 24 bit color imagery, and any other type of image. TIFF also supports the most varieties of compression and tiling options, to increase the efficiency of image transfer and utilization. The other data formats possible are limited in these areas, or are still merely proposals, while TIFF has been implemented for a decade or so.

It is almost the only format which allows the flexibility to support tag structures, like the geographic metadata of GEOTIFF, without causing a conflict with non-geographic uses of the raster imagery. TIFF is already the most popular image format in the world, and most GIS platforms can already handle TIFF format today, using either the TIFF Basic tagset, extended tagset, or various private tagsets.

Some providers may make some images free, others may require licensing for sale. The GeoTIFF format does not change whatever license conditions are imposed by an image provider. Format has no relationship to the license conditions of ownership or sale.

Put another way, the GeoTIFF tags, specification, and format are public. But the imagery is not, unless specified as free by the provider.

The TIFF tag structure is designed to be simple and platform independent, so any GIS software developer can make use of the tags in just a few hours of program development. TIFF files which use the proposed GeoTIFF tagset can be transported from one display environment to another, provided both system softwares support the GeoTIFF spec. For the user, this means greater ease of use of images, less hassle importing and exporting raster formats, and less duplication of images in everyone's proprietary format in a single network of heterogeneous GIS displays.

ESRI has a history of using a private tag which Arc/Info uses to support image placement. This tag is basically a simple tag implementation of their WORLD file on a TIFF tag, internal to the TIFF format file. ESRI prefers to keep this tag private. GeoTIFF tags do everything ESRI's tag could do and a lot more.

Intergraph also has a tag set which they have used for several years to support their raster geographic softwares. This set is completely private since they reserve the right to change any of its structure at any time without review or notification outside of their user base. There are many many other TIFF private tagsets, as well as private "IFD's" (image file directories) which can exist transparently within the TIFF structure. But only GeoTIFF is known to the public domain and supports geographic parameters.

The GeoTIFF structure, by comparison, is rich in content and packs everything into a single file. The GeoTIFF tag stucture covers more diverse options for projection spaces, datums, ellipsoids, coordinate types, and related geographic features than the ESRI tag. And the GeoTIFF structure is intended to become entirely public domain, unlike tags withheld for private implementations.

The contents of the worldfile are six numbers (each on their own line): The georeferenced location of a pixel center can be computed as: So, a typical (north up) arrangement would be:

To convert a TIFF file (abc.tif) and a world file (abc.tfw) into a simple GeoTIFF file (geo_abc.tif) without a projection definition use the following command: If a geotifcp compatible metadata file defining the coordinates system is also available (such as produced by listgeo run on a comparible GeoTIFF file), it can be combined with the georeferencing information of the world file to produce a fully defined GeoTIFF file using a command like this: The listgeo executable can be used to produce a geo_abc..tfw file from a GeoTIFF file (geo_abc.tif) using a command like this:

If a given applications does not support the GeoTIFF tags it will generally discard them when reading a GeoTIFF image and they won't be present after a save. However, it is possible to save the GeoTIFF metadata and reapply it to the image later using commandline utilities distributed with libgeotiff.

Given a GeoTIFF file named original.tif, and a modified file (modified.tif) without the GeoTIFF tags, but still the same size and region:

The listgeo utility is saving a text version of the geotiff tags in the file original.geo, and then geotifcp is copying the modified image, and in the process reapplying the GeoTIFF tags to produce a modified GeoTIFF file. This process only works properly if the modified.tif is the same number of pixels and lines as the original file, and represents the same region on the earth.

The images should be pre-corrected to a standard map projection, such as UTM, StatePlane, an international grid coordinate system (such as "British NationalGrid", or "Nigeria East Belt" or similar). Geotiff-savvy TIFF readers can then use the geotie tags to place the image (say a satellite image) into the correct position in the GIS display. For SPOT's products (called our SPOTView product line) the images will be accurate within 12 meters horizontal anywhere in the USA (a looser spec prevails in most international SPOTViews). Images which are not georeferenced to a map projection can still be entered into a GeoTIFF format but with some compromises on precision/accuracy of placement.

The GeoTIFF WWW site is supported by Frank Warmerdam. It contains pointers to other GeoTIFF and TIFF resources, including software, sample data sets, email archives, compiled utilities, and more.

TELL your GIS software provider that you need to read raster imagery which is in GeoTIFF format. Log formal change requests with your software vendor, especially if they are not on the current list of GeoTIFF supporters. Most software companies develop on the basis of logged formal client change requests. If nobody puts in a change request, then the software doesn't get developed. You will be doing yourself, your GIS provider, and your fellow users a service by making this issue visible to the GIS providers.

You can also participate in a variety of standardization activities throughout the geographic information processing industry and government. GeoTIFF has been proposed to the Open GIS Consortium, for example, and other entities are evaluating whether GeoTIFF should be proposed to international or other standards groups. Let your opinion be known. "Wreak yourself upon the world" (Robert Bork).

Is the GeoTIFF community still active?

However, in the meantime most geographically aware software produced that could utilize TIFF imagery has added some level of support for GeoTIFF ingest, and/or production. Discussions on mailing lists and between software vendors has resulted in some refinements to interpretations of some GeoTIFF tags.

In a sense GeoTIFF has become a large success despite a light hand at the helm.

However, the quality of GeoTIFF implementations varies greatly, there are no means to do conformance testing on produced GeoTIFF files.

The GeoTIFF mailing list is still active, and is a good place to ask questions about GeoTIFF topics. As well, clarifications are developed there for details about the list of available projections, their parameters, units issues and so forth. The libgeotiff reference library is also periodically released with updates to the EPSG .csv tables, and bug fixes.


Videoya baxın: Exportar mapa no QGIS, formato JPG, TIFF, PDF