【04】复用紧凑型v2栅格切片

最新推荐文章于 2025-08-31 02:34:39 发布
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#geoscene #切片服务 #切片

栅格切片分三种类型：

  • 松散型、
  • 紧凑型v1
  • 紧凑型v2

 见链接：【01】栅格切片类型-优快云博客

 说明：Linux环境或者Windows环境都可以参考类似的思路复用 

前提条件：将旧服务切片服务缓存文件拷贝到新机器磁盘充足的路径

  • 先发布一个手动缓存的切片服务，

手动发布一个手动缓存服务，类型可以选择复制所有数据下的“地图影像”，切片方案使用旧服务的切片方案，服务名字和旧环境一致。

  • 然后把服务停止，

  • 将切片拷贝到文件夹下；

提示：mv移动命令一定要提前在测试环境下验证，再来执行，以免出现低级错误。

mv  久的切片的路径   新的切片的路径

例如：

mv /sitedata/Map_darkhbmap/Layers/_alllayers/* /sitedata/usr/directories/geoscenecache/Map_darkhbmap/Layers/_alllayers

④更改Layers文件夹权限，例如：geoscene系统用户控制权限

# chown -R geoscene:yzr GeoSceneServer/

# chmod -R 755 GeoSceneServer/

  • 启动服务

MATLAB算法实战应用案例精讲-【自动驾驶】激光雷达LiDAR（补充篇）
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激光雷达，英文全称为Light Detection And Ranging，简称LiDAR，即光探测与测量，是一种集激光、全球定位系统（GPS）和IMU（InertialMeasurement Unit，惯性测量设备）三种技术于一身的系统，用于获得数据并生成精确的DEM（数字高程模型）。这三种技术的结合，可以高度准确地定位激光束打在物体上的光斑，测距精度可达厘米级，激光雷达最大的优势就是“精准”和“快速、高效作业”。
Cesium 加载栅格切片
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【03】复用紧凑型v1栅格切片
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手动发布一个手动缓存服务，类型可以选择复制所有数据下的“地图影像”，切片方案使用旧服务的切片方案，服务名字和旧环境一致。将旧服务server站点下的arcgisinput文件夹拷贝到新机器geoscenepro所在机器。说明：Linux环境或者Windows环境都可以参考类似的思路复用。前提条件：将旧服务切片服务缓存文件拷贝到新机器磁盘充足的路径。mv 久的切片的路径 新的切片的路径。
【02】复用松散型栅格切片
gislaozhang
12-06 454
将esriMapCacheStorageModeCompactV2改为esriMapCachestorageModeExploded。将旧服务server站点下的arcgisinput文件夹拷贝到新机器geoscenepro所在机器。说明：Linux环境或者Windows环境都可以参考类似的思路复用。前提条件：将旧服务切片服务缓存文件拷贝到新机器磁盘充足的路径。，切片方案使用旧服务的切片方案，服务名字和旧环境一致。mv 久的切片的路径 新的切片的路径。手动发布一个手动缓存服务，
【空间计算】基础篇01-空间计算与通感算一体化基站的融合
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​：mBERT的跨语言实体对齐依赖​。
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精选的 Go 框架，库和软件的精选清单
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51c视觉~3D~合集5
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然而，由于时空建模的复杂性和高质量 4D 训练数据的稀缺性，创建高质量的动画 3D 模型仍然充满挑战。AnimateAnyMesh 在直接顶点轨迹预测方面取得了卓越结果，展示了两个关键优势：通过前向架构实现高效网格动画，以及在生成与提示对齐的逼真运动的同时增强局部几何细节的保留。为了克服这些限制，AnimateAnyMesh 提出了一种新颖的前向框架，将动态网格作为 4D 内容的理想表示，并专注于文本驱动的网格动画任务。该数据集经过严格的收集、过滤、处理和注释流程，为 4D 生成提供了坚实的基础。
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栅格切片工具+mbtiles+散列文件（ex文件夹）
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可以将tif切片为散列文件夹和mbtiles，可以多进程设置以及缩放级别设置，切片文件可以用于前端展示,输出文件为mbtiles,会附带输出ex文件夹内部是散列切片文件图片。
切片工具-对栅格数据进行切片
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【00】ArcGIS服务发布和调用
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本篇用以记录安装部署发布海图服务所需环境、发布海图服务、访问海图服务等操作过程。 安装部署 如果是内网（我这里的机器环境就是内网），首先按照链接中的介绍进行设置https://blog.youkuaiyun.com/gislaozhang/article/details/103700327 运行Maritime Charting 安装包，这边采用的10.7.1版本，安装介质形如下图： 这个安装...
发布栅格切片地图服务及前端调用
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06-04 1669
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gislaozhang
06-05 1490
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gislaozhang
05-14 1403
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titiler栅格切片
最新发布
09-15
<think> 我们正在讨论Titiler，一个用于栅格切片的工具。用户希望了解其使用方法、原理、应用场景等。请注意，用户之前的问题和我的回答可能涉及相关内容，但当前对话历史中并没有直接关于Titiler的讨论（根据提供的上下文）。因此，我将基于Titiler的一般知识进行回答。 根据我的知识，Titiler是一个用于创建动态瓦片地图服务的Python库，它特别适用于处理栅格数据（如GeoTIFF文件）。它基于FastAPI框架，可以轻松部署为API服务，提供地图瓦片服务。 我们将从以下几个方面进行介绍： 1. Titiler的基本概念和原理 2. Titiler的使用方法（包括部署和调用） 3. Titiler的应用场景 注意：由于系统指令要求使用特定的格式，我们在回答中会遵守这些规则。 ### 1. Titiler的基本概念和原理 Titiler（Tile + tiler）是一个用于生成地图瓦片的服务。其核心原理是将栅格数据（如卫星影像、高程模型等）按照地图瓦片的标准（如Web墨卡托投影，缩放级别，行列号）进行切片，并通过HTTP服务提供这些切片。 Titiler使用FastAPI构建，因此可以方便地部署为Web服务。它支持多种栅格数据格式，特别是通过`rio-tiler`库（Rasterio的扩展）读取和处理栅格数据。 关键组件： - **rio-tiler**：用于从栅格文件中读取瓦片数据。 - **FastAPI**：提供API端点。 - **Pyramid**：处理瓦片金字塔结构（多分辨率层次）。 切片过程： 1. 接收到瓦片请求（包括Z/X/Y坐标或Quadkey）。 2. 根据请求的缩放级别和位置，计算对应的地理范围。 3. 使用`rio-tiler`读取该地理范围内的栅格数据，并将其重采样到瓦片的标准尺寸（通常为256x256像素）。 4. 将处理后的数据编码为图像格式（如PNG、JPEG）或矢量瓦片格式（如MVT），然后返回。 ### 2. Titiler的使用方法 #### 部署Titiler服务 可以通过Docker或直接使用Python运行Titiler。以下是使用Docker的示例： ```bash docker run -p 8000:8000 ghcr.io/developmentseed/titiler:latest ``` 或者使用Python安装并运行： ```bash pip install titiler # 创建main.py from titiler.core.factory import TilerFactory from fastapi import FastAPI app = FastAPI() tiler = TilerFactory() app.include_router(tiler.router) # 然后启动服务：uvicorn main:app --reload --port 8000 ``` #### 调用Titiler服务 Titiler提供了多个端点，最常用的是用于获取瓦片的端点： - 获取瓦片：`/tiles/{z}/{x}/{y}.png?url={dataset_url}` 其中，`{z}/{x}/{y}`是瓦片的坐标，`url`参数指向栅格数据源（如云存储上的GeoTIFF文件）。 示例请求： ``` http://localhost:8000/tiles/10/512/512.png?url=https://path.to/your/file.tif ``` 此外，Titiler还支持多种其他操作，如颜色映射、裁剪、重投影等。 #### 使用Titiler的Python客户端 也可以使用Python客户端进行调用： ```python import requests url = "http://localhost:8000/tiles/10/512/512.png" params = { "url": "https://path.to/your/file.tif" } response = requests.get(url, params=params) # 然后将响应内容保存为图片或直接使用 ``` ### 3. Titiler的应用场景 1. **动态地图服务**：为WebGIS应用提供底图服务，特别是当数据需要频繁更新时，Titiler可以动态读取最新的栅格数据并切片。 2. **大数据栅格可视化**：对于大型栅格文件（如全球高程数据），Titiler可以按需读取部分数据，避免一次性加载整个文件。 3. **云原生地图服务**：Titiler支持读取存储在云存储（如AWS S3、Google Cloud Storage）上的栅格数据，非常适合云环境部署。 4. **科学研究**：在需要快速可视化科学数据集（如气象数据、环境监测数据）的场景中，Titiler提供了一种轻量级的解决方案。 ### 总结 Titiler是一个强大的栅格切片工具，它通过动态切片技术为用户提供高效的地图瓦片服务。其基于FastAPI的设计使得部署和扩展变得简单，同时支持多种栅格数据源和操作。 §§相关问题§§ 1. Titiler如何优化大型栅格文件的读取性能？ 2. 在Titiler中如何自定义瓦片的样式（如颜色映射）？ 3. Titiler支持哪些栅格数据格式？ 4. Titiler与传统的预切片服务（如生成静态瓦片金字塔）相比有什么优势和劣势？ </think> ### Titiler栅格切片相关知识 Titiler 是一个基于 Python 的轻量级栅格瓦片生成服务，专为高效处理地理空间栅格数据（如 GeoTIFF）而设计。以下是核心知识点： #### 🌐 核心原理 1. **动态瓦片生成** Titiler 采用按需切片（on-the-fly tiling）而非预生成切片，当用户请求特定位置的瓦片时（通过 `z/x/y` 坐标），实时从源栅格数据中提取对应区域并重采样为 256×256 像素的瓦片。其流程可表示为： $$ \text{请求}(z,x,y) \rightarrow \text{读取地理范围} \rightarrow \text{重采样} \rightarrow \text{编码为PNG/JPEG} $$ 这种方法显著减少了存储开销[^1]。 2. **技术栈** - 后端框架：基于 **FastAPI**（高性能异步框架） - 栅格处理：依赖 **rio-tiler** 库（GDAL 的 Python 封装） - 数据源：支持本地文件、HTTP/S3/GCS 云存储、STAC API #### ️ 使用方法 1. **基本部署（Docker）** ```bash docker run -p 8000:8000 ghcr.io/developmentseed/titiler:latest ``` 2. **核心 API 端点** | 端点 | 功能描述 | 示例请求 | |------------------------|----------------------------|------------------------------------------| | `/tiles/{z}/{x}/{y}` | 获取 PNG/JPEG 瓦片 | `/tiles/10/512/512.png?url=s3://data.tif` | | `/cog/info` | 获取栅格元数据 | `/cog/info?url=https://example.com/dem.tif` | | `/cog/preview` | 生成全图缩略图 | `/cog/preview?rescale=0,1000` | 3. **Python 客户端调用** ```python import requests tile_url = "http://localhost:8000/tiles/14/8628/5355.jpg" params = {"url": "https://sentinel-cogs.s3.us-west-2.amazonaws.com/2020.tif"} response = requests.get(tile_url, params=params) # 保存瓦片 with open("tile.jpg", "wb") as f: f.write(response.content) ``` #### 🔍 应用场景 1. **动态地图服务** 为 WebGIS 应用（如 Leaflet/MapLibre）提供实时底图，适用于气象、灾害监测等高频更新数据。 2. **大规模栅格数据浏览** 无需预切片即可浏览 TB 级卫星影像（如 Landsat、Sentinel）。 3. **科学数据可视化** 支持高程数据（DEM）、气候模型输出等科学数据集的可视化渲染。 4. **云原生架构** 与 AWS S3、Google Cloud Storage 深度集成，适合 Serverless 部署[^1]。 #### ️ 性能优化特性 - **智能读取**：通过 COG（Cloud Optimized GeoTIFF）格式的概览图（overviews）加速数据读取 - **并行处理**：异步 I/O 处理并发瓦片请求 - **缓存机制**：支持 Redis 缓存高频访问瓦片 - **波段运算**：支持表达式计算（如 `expression=(B1-B2)/(B1+B2)`） #### 💡 典型工作流 ```mermaid graph LR A[栅格数据] --> B(存储为COG格式) B --> C[Titiler部署] C --> D{前端请求} D --> E[动态生成瓦片] E --> F[Web地图渲染] ```
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