VC++下使用GDAL的经验记录

GDAL技巧总结
本文总结了使用GDAL进行GeoTiff图像处理的一些技巧,包括不同读写方法的效率对比、二值Tif图处理及金字塔(缩略图)的创建等。

最近在实习,前阵子用到TIF(GeoTiff)图像处理,在VC2005上用了一下GDAL,在此记录下相关东西。

 

GDAL当前的最新版本已经到了1.7.2,由于除了Win32,还要与Windows Mobile的Pocket PC打交道,所以也看了一下WinCE的支持情况,发现虽然其中一直都有wince目录,不过最终发现只有1.4版的wince版本才真正可以编译使用,后续版本的WinCE分支都只是摆设了:)

 

不过这里的内容基本与版本无关

 

基本的东西自然不用多说,官网上的入门教程和示例还是很容易理解的,数据模型的解释也很容易,下面的地址有基本内容的中文翻译:

 

http://www.osgeo.org.cn/l18n/gdal/index.html

 

这里总结一下碰到的GDAL技巧

 

文件读写:

 

GDAL中图像的读写主要有三种:

GDALDataset::RasterIO(…)

GDALRasterBand::RasterIO(…)

GDALRasterBand:ReadBlock(...)和WriteBlock(…)

经过我自己的测试,效率都相差不算很大,不过还是有一些区别的。

前两者本质上差不多,只不过第一项可以一次读取指定图像范围的所有波段信息,而第二种只读取所在波段的信息。这两个函数的参数都有原图要读取的区域,以及目标大小两部分参数,根据这两部分参数,RasterIO可以自动完成图像的缩放(我只用到缩小)。第一种读取,由于可以读取所有波段,还有一些特殊的地方,后面说明。

 

ReadBlock和WriteBlock是按照图像文件的分块组织读取,分块大小是图像文件本身已经客观存在的,由于适合文件分块的读取,所以速度是最快的,但是只能按分好的某块读取,灵活性差。

 

GDALDataset::RasterIO的最后三个参数->读取结果数据排列

 

这个函数读取指定区域的所有波段,既然读取所有波段,就有一个数据组织格式的问题。对于一般图像,一个波段(实际颜色的一个分量)是8bit,那么我们通过RasterIO取出来的数据就是byte* pData;(这里的byte,可以是typedef unsigned char byte)。那么对于24bit的真彩图,pData里要存储红绿蓝(RGB)三个波段,RasterIO的最后三个参数就是指定这种组织方式的,具体概念大家到其API Document里面抠说明去,这里给出:nPixelSpace,  nLineSpace,  nBandSpace 三者,如果都为0,则pData中数据的组织是:RRR...RGGG….GBBB...B(三个参数均使用了默认设置),如果设置为(3,0,1),则可以排列成RGBRGBRGB…..(每像素3个数据位,每行可用数据位自动,每个波段1个数据位),后者更便于显示。当然,Windows位图数据颜色排列是BGR,那么可以设置nBandCount=3,panBandMap=new int[]{3,2,1},这样读取波段的顺序就是BGR了~

 

 

二值Tif图(1bit TIF 图)处理

 

二值图一般只有一个波段,并且这个波段只有1bit,但是即使如此,GDAL在读取的时候,GetDataType也返回GDT_Byte,即认为是8bit波段,中间会自动把每个1bit读出为8bit(值不变,仍只有0和1)。这也许是因为C++中没有一种合适的数据类型能表示非8bit倍数的数据大小(即使bool是1bit,还有四值图(2bit),八值图(3bit)呢)。

统一成8bit对读和运算处理没什么影响,但如果直接以此再Create一个GDALDataset并写入,图像就会突然变大8倍,因为被写入为8bit单波段图像了。这时候要使用Tiff的创建选项,Create函数有一个字符串数组传入的创建选项(NBITS=1即创建1bit图),这方面可以参考:

http://www.gdal.org/frmt_gtiff.html

 

 

金字塔(缩略图)

 

即调用BuildOverView可以创建不同比例的缩略图,GDAL默认会存成.ovr文件,只能是整数缩小比例。这样,之后当调用RasterIO以相适应的缩小比例读取图像时,GDAL会自动使用金字塔中相应比例的缩略图数据,可以极大的提高这个比例图像的显示处理速度。

 

本文来自优快云博客,转载请标明出处:http://blog.youkuaiyun.com/Imoagn/archive/2010/07/28/5768782.aspx

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用GDAL将GeoTIFF文件转换为瓦片图片。首先,我应该先理解用户的问题。用户提到了几个引用,涉及将GeoTIFF转换为瓦片的方法,以及一些相关的工具和库,比如tiles-to-tiff和Geotrellis。用户可能希望得到一个具体的步骤指南,使用GDAL来实现这个转换。 首先,我需要回忆GDAL的相关功能。GDAL是一个强大的地理数据处理库,支持多种格式的转换和处理。瓦片图片通常指的是分块的图像,比如用于网络地图服务的XYZ瓦片,或者是TMS(Tile Map Service)格式的瓦片。GDAL中的gdal2tiles.py脚本可能就是用来生成这些瓦片的工具。 接下来,我需要检查用户提供的引用内容。引用2和4提到了tiles-to-tiff项目,这是一个Python脚本,用于将XYZ瓦片转换为GeoTIFF。但用户的问题相反,是要将GeoTIFF转换为瓦片,所以可能需要使用不同的工具。引用3和5提到了Geotrellis和GDAL的Python库,其中GDAL的示例代码展示了如何创建GeoTIFF,但用户需要的是反向操作。 根据我的知识,GDALgdal2tiles.py脚本可以将栅格数据(如GeoTIFF)转换为网络地图瓦片,支持XYZ或TMS格式。因此,正确的步骤应该是使用这个脚本。不过我需要确认是否在GDAL的安装中包含这个工具,以及它的基本用法。 然后,我需要考虑用户可能的系统环境,比如是否已经安装了GDAL,是否需要Python绑定,或者是否可以直接在命令行中使用gdal2tiles.py。通常,GDAL安装后会在命令行工具中包含这个脚本。 接下来,我应该整理出具体的步骤:安装GDAL使用gdal2tiles.py命令行工具,指定输入文件、输出目录、瓦片格式(XYZ或TMS)、缩放级别等参数。此外,可能还需要考虑瓦片的大小(默认256x256像素)、重采样方法等选项。 此外,用户可能需要知道如何处理不同的投影,或者是否需要预先进行坐标系的转换。例如,如果GeoTIFF文件是UTM投影,而瓦片需要是Web Mercator(EPSG:3857),则可能需要在使用gdal2tiles之前进行重投影。这可以通过GDALgdalwarp工具实现。 可能还需要提到一些注意事项,比如处理大文件时的性能问题,或者如何优化瓦片的生成速度。例如,使用多线程处理,或者调整瓦片的压缩选项以减少文件大小。 另外,用户可能对生成的瓦片结构不太清楚,需要解释输出目录的结构,比如XYZ模式下的{z}/{x}/{y}.png结构,以及如何将这些瓦片用于Web地图服务。 最后,根据用户提供的引用,特别是引用2和4提到的tiles-to-tiff项目,可能需要说明虽然这个工具是用于将瓦片合并为GeoTIFF,但反向操作需要使用GDAL或其他工具。同时,引用3提到的Geotrellis也可以处理大文件的切片,但GDAL的方法可能更直接。 总结步骤应该是:安装GDAL使用gdal2tiles.py执行命令,处理可能的投影转换,调整参数,然后验证输出结果。同时提供示例命令和解释每个参数的作用,帮助用户理解如何调整这些参数以适应他们的具体需求。</think>### 分步指南:使用GDAL将GeoTIFF转换为瓦片图片 #### 1. **安装GDAL工具** - 确保系统已安装GDAL命令行工具。可通过以下命令检查: ```bash gdalinfo --version ``` - 若未安装,参考[GDAL官方文档](https://gdal.org/download.html)进行安装。 #### 2. **准备GeoTIFF文件** - 确认GeoTIFF的投影信息是否与目标瓦片一致(如Web Mercator EPSG:3857)。若不一致,需先使用`gdalwarp`重投影: ```bash gdalwarp -s_srs EPSG:原投影代码 -t_srs EPSG:3857 input.tif output_reprojected.tif ``` #### 3. **使用`gdal2tiles.py`生成瓦片** - 基本命令格式: ```bash gdal2tiles.py -p geodetic -z 0-10 -w none input.tif output_tiles ``` - **参数说明**: - `-p <profile>`: 瓦片类型,可选`geodetic`(WGS84,EPSG:4326)或`mercator`(Web Mercator,EPSG:3857)。 - `-z <min-max>`: 缩放级别范围(如`0-10`)。 - `-w <webviewer>`: 生成预览HTML文件(如`leaflet`或`openlayers`),设为`none`则不生成。 - **输入文件**: `input.tif`(处理后的GeoTIFF)。 - **输出目录**: `output_tiles`(存储瓦片的文件夹)。 - **示例命令**(生成Web Mercator瓦片): ```bash gdal2tiles.py -p mercator -z 5-12 -w leaflet output_reprojected.tif tiles_output ``` #### 4. **高级参数调整** - **指定瓦片格式**(默认为PNG): ```bash gdal2tiles.py --format=jpg ... ``` - **设置重采样方法**(提升清晰度): ```bash gdal2tiles.py --resampling=average ... ``` - **多线程加速**(适用于大文件): ```bash gdal2tiles.py --processes=4 ... ``` #### 5. **输出结果解析** - 生成的瓦片目录结构: ``` tiles_output/ ├── 5/ (缩放级别) │ ├── 10/ (x坐标) │ │ └── 20.jpg (y坐标) ├── 6/ │ └── ... └── leaflet.html (预览地图) ``` - 瓦片可直接用于地图服务(如Leaflet、OpenLayers),通过URL路径`z/x/y.format`访问。 #### 6. **验证与调试** - **检查瓦片范围**:使用`gdalinfo`查看GeoTIFF的地理范围是否覆盖目标区域。 - **预览瓦片**:打开生成的`leaflet.html`文件,手动检查瓦片拼接是否正确。 - **处理空白瓦片**:若部分区域无数据,可通过`--zoom=auto`自动适配最佳缩放级别。 --- ### 关键原理说明 - **瓦片切割逻辑**:`gdal2tiles.py`根据金字塔模型(Pyramid Scheme)递归分割图像,每层瓦片数量为$2^{2z}$($z$为缩放级别)[^2]。 - **坐标计算**:瓦片的XYZ索引通过地理坐标转换公式计算,例如Web Mercator的$x=\lfloor \frac{lon + 180}{360} \cdot 2^z \rfloor$。 - **性能优化**:GDAL利用VRT(Virtual Raster)格式实现惰性加载,避免一次性读取大文件至内存[^5]。 --- ### 注意事项 1. **文件大小限制**:超大型GeoTIFF需分块处理,可先用`gdal_translate`分割: ```bash gdal_translate -co TILED=YES -co BLOCKXSIZE=256 -co BLOCKYSIZE=256 input.tif output_tiled.tif ``` 2. **投影兼容性**:确保目标瓦片格式(如EPSG:3857)与地图框架(如Google Maps)匹配。 3. **存储空间**:高缩放级别(如z=18)可能生成数百万瓦片,需预留充足磁盘空间。 ---
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