柵格資料入庫

空間資料庫技術空間資料庫技術用關聯式資料庫管理系統(RDBMS)來管理空間資料,主要解決儲存在關聯式資料庫中的空間資料與應用程式之間的資料介面問題,即空間資料庫引擎(Spatial DatabaseEngine)。更確切地說,空間資料庫技術是解決空間資料對象中幾何屬性在關聯式資料庫中的存取問題,其主要任務是：

1）用關聯式資料庫儲存管理空間資料；
2）從資料庫中讀取空間資料,並轉換為GIS應用程式能夠接收和使用的格式；
3）將GIS應用程式中的空間資料匯入資料庫,交給關聯式資料庫管理。因此空間資料庫技術是空間資料進出關聯式資料庫的通道。

一、建庫目的:
建立影像資料庫的目的是將分幅分層生產的海量影像資料進行整理，使之符合統一的規範和標準；並對資料進行有效組織、管理，便於空間資料的查詢、分發及其它應用。建庫之後的資料是標準化、正常化的，採用統一的編碼和統一的格式；資料是有效組織的，在平面方向，分幅的資料要組織成邏輯上無縫的一個整體，在垂直方向，各種資料通過一致的空間座標定位能夠相互疊加和套合；具有高效的空間資料查詢、調度、漫遊以及資料分發等功能，並且能夠與其它系統無縫整合，為其它應用服務。從應用的角度講，建立影像庫的總體目標是能夠管理多比例尺、多解析度、多資料來源的正射影像資料，能夠作到在區域網路或廣域網路上由全貌到細節、由整體到局部、由低解析度到高解析度快速、無縫的進行影像漫遊、瀏覽和應用，支援映像資料集中式和分布式（區域網路範圍內分布式的存貯）的存貯與管理，為海量資料的應用提供一個高效的無縫平台。

二、建庫原理：

簡而言之就是“兩種方式，分層分塊”。“兩種方式”是指：柵格資料集（RasterDatset）和柵格目錄（RasterCatalog）。它的儲存和管理方式，這就是“分層分塊”。
在Personal Geodatabase中，柵格資料可以作為柵格目錄表（RasterCatalog）或柵格資料集(RasterDataset)來儲存。柵格資料集表現為連續的單幅資料。而柵格目錄表是多個柵格的集合。每種儲存方式都有各自的優勢和局限性，但也有一些規則是兩種方式都要遵守的。
柵格目錄表和柵格資料集都可以先建立成一個空的容器，然後再向其中載入資料，或者可以動態建立。建立和載入柵格目錄表或柵格資料集可以用ArcToolbox中的資料管理工具。這些工具可以在ArcCatalog的使用者介面中找到。

1、柵格資料

簡單的說，“柵格資料集”就是ArcGIS對柵格資料模型的抽象，其英文為RasterDataset，任何一種物理柵格檔案(如ErdasImagine檔案、ArcGIS AsciiGrid檔案，Tiff檔案等)經過ArcGIS的柵格資料模型抽象在記憶體中都是以RasterDataset形式存在的，RasterDatset一般由至少一個波段的RasterBand組成，如簡單的灰階映像就是由一個波段的資料群組成，普通的彩色合成影像就由三個或者三個以上波段組成，其中多光譜由多個通道（我們又把RasterBand稱為通道）。由於電腦顯示器一般提供三個通道的顯示通道，分別為R(紅)、G(綠)、B(藍)，因此即使我們手頭有一個多波段的影像資料，我們也只能同時顯示其三個波段資料，如對於TM影像的5、4、3波段分別用紅、綠、藍進行顯示。我們也可以這麼理解柵格資料模型，RasterDatset由多個波段組成，我們把波段理解為“層”的概念，那麼這樣每個RasterDatset就是由多個“層”疊加組合而成，每個層又是由具有行列屬性的二維數組組成，為了將內部實現抽象起來，ArcGIS利用RasterBand類封裝了這個二維數組，並且其提供了各種方法操作其內部二維數組。. 
柵格資料集比較適合帶有標準座標系的航片或衛片，當以這種方式匯入影像檔案的時候，SDE會將它們拼接（mosaic）成一張完整的大地圖，但這種方式對各個圖幅的要求就非常嚴格，要實現拼接必須滿足幾個條件：相鄰圖幅的相鄰邊不能有一丁點重疊錯位；圖幅必須帶座標系等等。但這種把圖幅全拼起來的管理方式也有問題，就是如果將來要更新其中的某一小塊地區的映像怎麼辦呢？比如紐約的影像圖，世貿大廈被撞沒了，其實只需要更新一下曼哈頓那一點地方的資料就可以了，可要是以RasterMap方式管理全紐約的影像地圖的話那麼就意味著要全部刪掉原來的資料，再重新匯入一遍全城的航片，幾十個G，不是小數目，如果是1:10000的話估計紐約的影像資料量應該在300個G左右，怎麼也得導幾天才能導完吧。

 

2、柵格目錄

“柵格目錄”可以簡單的理解為一種普通表格式資料模型，其英文為RasterCatalog，“柵格目錄”中的每條記錄就是由“柵格資料集”和描述該“柵格資料集”的多種中繼資料資訊組成。通過這種定義我們可以看出對於構建一個基礎資料庫，利用“柵格目錄”管理分幅影像資料具有很大的優勢，因為分幅影像資料經常具有很多中繼資料屬性。“柵格目錄”管理也為我們開發基礎資料系統提供了很方便的入口。
柵格目錄說白了就是個相簿。可以把任何東西的照片都存進去，SDE只管儲存和為它們維護一個目錄，這一點可以從觀察RasterCatalog對應的OracleSpatial表看出來，感覺就像一個被肢解了的圖片的集中營。如果用ESRI的案頭工具（比如ArcMap，ArcCatalog）來預覽這個RasterCatalog的時候，你將看到一張經過拼接的美圖！使用這種方式管理航片就沒有前面RasterMap方式最後說的那種問題，比如世貿大廈沒了，那麼我們就重新在那裡拍一張，再更新原來RasterCatalog中對應的那一個圖幅就可以了，其它的則沒必要去動。

3、“柵格資料集”與“柵格目錄”
總之，對於“柵格資料集”和“柵格目錄”其實就是ArcGIS對於柵格資料抽象的一種記憶體模型，“柵格資料集”作為Geodatabase核心資料模型在基礎庫中一般儲存地理背景資料，其要求是資料不經常變化(如經常更新背景資料就不適合利用RasterDataset進行儲存)；“柵格目錄”一般用於管理具有屬性資訊的影像資料，如分幅資料或者同一地區多期資料，需要注意的是，同一個“柵格目錄”必須具有相同的空間參考。
當建立柵格目錄表時，必須設定XY域（所有輸入柵格的空間範圍的集合），而柵格資料集則不需要。和ArcGIS中所有其它資料集一樣，我們強烈建議，要匯入目錄表或資料集的柵格資料一定要預先定義空間參考，地理座標系統或投影座標系統。而這種座標系統不必要一定和目錄表或資料集的座標系統一致。1 P+ n/ a% z+ |" y
柵格資料集有一個空間參考，在拼接（Mosaic）的過程中，不同座標系統中的像元會被動態投影到正確的位置上。而在柵格目錄表中，每個柵格都會有自己的空間參考，它們和幾何空間參考以及柵格列的空間參考都不一樣，這些柵格只是在進行顯示或分析的時候才會被動態投影。

 

4、影像金字塔

“分層”是指：影像金字塔（pyramid）索引。其基本思想就是利用採樣自底向上產生金字塔，根據需求直接取其中某一級作為操作對象，以提高整體效率。當然就像這個世界中的其它事物一樣，效率的提高是有代價的，這就是建塔帶來的額外空間開銷，建的級越多，越方便查詢，當然資料冗餘也越大。+ d4 C5 r9 q9 ^: J1 {% `
如果為大的柵格影像建立了金字塔的話，這些影像便能快速進行顯示。除了在螢幕上顯示外，金字塔還包含了很多其他資訊。如果沒有金字塔，那麼在顯示時就要訪問整理柵格資料集，然後進行大量計算來選擇哪些柵格像元被顯示。金字塔是一種能對柵格影像按逐級降低解析度的拷貝方式儲存的方法。通過選擇一個與顯示地區相似的解析度，只需進行少量的查詢和少量的計算，從而減少顯示時間。
每次用ArcGIS開啟一幅影像的時候，都會在狀態列中看到Creatingpyramids,這時就是在構建影像的金子塔。現在的google map，visualearth，mapbar這些portal應用都採用的是把地圖預先處理成影象金字塔，切塊後做四叉樹編碼。在進行zoom，pan操作的時候動態調用那些maptile。這種架構省略掉了製圖引擎這些對伺服器效能消耗大的環節。
每一層影像金字塔都有其解析度的，那麼根據你當前操作，比如說放大（無論是拉框放大、還是固定比例放大）、縮小、漫遊（此操作不涉及到影像解析度的改變）計算出進行該操作後所需的影像解析度及在當前視圖範圍內會顯示的地理座標範圍，然後根據這個解析度去和已經建好的影像金字塔解析度匹配，哪層影像金字塔的解析度最接近就用哪層的映像來顯示，並且根據操作後當前視圖應該顯示的範圍，來求取在該層影像金字塔上，應該對應取哪幾塊，然後取出來畫上去就可以了。

 

5、按圖塊（block/tile）儲存

“分塊”是指每個圖幅是按圖塊（block/tile）儲存的，並使用格網索引。在將圖幅儲存於資料庫中時，SDE不是傻乎乎的一行一行的存進去，而是將圖幅劃分成若干個大小相同的圖塊，每塊大小不能超過16K，一般就取128*128。劃分的順序是從上到下，從左至右的，分塊的好處在於可以減少磁碟I/O。但是哪有那麼好的圖幅，長寬都是128的整數倍？而事實上就幾乎沒有這麼好的圖幅，圖幅的長和寬都除不開128的情況先，SDE的策略就是——補零。在圖幅的右側和下側補上若干零元（RGB:000000），也就是黑點，這樣處理過的圖幅就可以進行劃分了。

三、建庫過程

當所有軟硬體都準備齊全後（這裡包括在ArcSDE軟體的安裝過程中已經建立好了SDE資料庫檔案）就可以建立影像資料庫了。在企業級資料庫中，柵格資料的儲存結構包括分塊、索引、建立影像金字塔，並且常常經過壓縮處理。正是因為資料具有分塊、索引以及金字塔結構等屬性，每次對柵格資料進行查詢時，只有滿足查詢範圍和精度的資料區塊才會返回，而不是每次都返回整個資料集。壓縮可以降低客戶和伺服器間的資料交換量，使儲存大的無縫柵格資料集以及達到幾個TB的柵格目錄並使他們能夠在用戶端快速顯示成為可能。
1）資料準備
由於影像資料庫對入庫未經處理資料的要求比較嚴格，這也是保證影像資料庫完整性的一部分，因此在入庫之前應將原始影像整理放置，同時確保每個原始影像檔案配有唯一一個正確的座標檔案存放在相同目錄中，統計一下資料量以備後用。
2）壓縮方式
由於影像資料量巨大,為了減少存貯空間,提高顯示效率,在柵格資料存入地理資料庫之前對其塊的大小進行壓縮。使用的壓縮方式可以是有損的（JPEG和JPEG2000）或無損的（LZ77）。無損壓縮意味著柵格資料集中像元的值不會被改變。壓縮的量取決於像中繼資料的類型；影像越一致，壓縮的比例越高。
對資料進行壓縮最主要的好處是可以節省儲存空間。另一個好處是從總體上提供了效能，因為降低了伺服器和客戶應用間交換的資料包。

 

因為以下原因，可以選擇有損壓縮：
A、如果柵格資料只是用作背景映像，而且無需對其進行分析。
B、資料載入和檢索快捷!
C、所需的儲存空間小，因為壓縮比例可以達到5:1或10:1（若選擇JPEG2000可以獲得更多的壓縮比例，如10:1或20:1

因為以下原因，可以選擇無損壓縮; 
A、柵格資料集是用來擷取新的資料或用於視覺分析

B、需要的壓縮比例在1:1和1:3之間
C、不打算保留未經處理資料#

D、輸入的資料已經被有損壓縮過
即使不對柵格資料進行壓縮，企業級地理資料庫的儲存能力也可以滿足要求，但是，還是推薦進行柵格資料壓縮。如果無法確定使用何種壓縮方法，那就用預設的LZ77（無損壓縮）。

3）資料入庫

ArcSDE管理影像方式主要有連續的柵格資料集和柵格目錄兩種。柵格目錄具有每個柵格都是獨立的,利於更新和資料庫維護；可查詢訪問單個資料集，可以根據使用者定義的屬性在表中加入使用者定義欄位。因此，採用柵格目錄RasterCatalog這種方式儲存影像資料。
具體步驟如下：
成功串連資料庫伺服器後（串連過程前面有詳細介紹），建立柵格目錄。右鍵“new”——“Raster Catalog”。
在柵格目錄中匯入資料。右鍵“柵格目錄”——“load”——“load data”，匯入柵格資料。(4)建金字塔
經過較長時間的大量資料入庫後，利用ArcCatalog工具串連好資料庫後選中影像資料庫項，點擊滑鼠右鍵，選擇“BuildPyramids”項後，系統就開始建立影像金字塔了。建立完金字塔後影像資料庫就基本建立完成了，為了配合影像使用可以再向資料庫中匯入向量資料，這樣才能夠形成具有真正意義的影像資料庫。
建立金字塔時，一個降低解析度的資料集(.rrd)檔案將被建立。對於一個未經過壓縮的柵格資料集，它產生的(.rrd)檔案的大小近似於源柵格資料集的8%。使用者不能為柵格目錄建立金字塔，但可以對其中的每個柵格據集建立金字塔。.

 

在 ArcCatalog 中建立金字塔（索引）

1、在Catalog樹中右擊柵格資料集。

2、單擊Build Pyramids按鈕。
3、如果還沒有選中，則指向使用者要建立金字塔的柵格資料集。

4、單擊Ok。

 

為建立金字塔改變預設設定

1、單擊Tools菜單，並單擊 Options。

2、單擊Raster選項卡。

3、單擊描述建立金字塔時的合適選項.