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为什么读取一些栅格数据并将其写入新的tiff需要花费这么多时间？

读取和写入栅格数据需要花费较长时间的原因有以下几点：

数据量大：栅格数据通常包含大量的像素，每个像素都需要读取或写入，因此数据量较大。这会导致读取和写入操作需要花费更多的时间。
数据格式复杂：栅格数据可以采用不同的格式存储，如TIFF、JPEG、PNG等。不同的格式具有不同的压缩算法和数据结构，读取和写入操作需要根据具体格式进行解析和处理，这也会增加时间消耗。
硬盘读写速度限制：栅格数据通常存储在硬盘上，而硬盘的读写速度相对较慢。读取和写入大量数据时，需要进行频繁的磁盘读写操作，这会导致时间延长。
数据处理和转换：在读取和写入栅格数据的过程中，可能需要进行数据处理和转换操作，如数据格式转换、坐标系转换、数据裁剪等。这些操作会增加时间消耗。

为了提高读取和写入栅格数据的效率，可以采取以下措施：

使用高性能硬盘：选择读写速度较快的硬盘，如固态硬盘（SSD），可以显著提高数据读写速度。
数据压缩和索引：对栅格数据进行压缩和索引，可以减小数据体积，从而加快读取和写入操作。
并行处理：利用多线程或分布式计算技术，将大规模的栅格数据分成多个小块进行并行处理，可以提高处理速度。
数据预处理：在读取和写入栅格数据之前，对数据进行预处理，如数据剪裁、数据格式转换等，可以减少后续操作的时间消耗。
使用专业工具和库：选择适合的栅格数据处理工具和库，如GDAL、Rasterio等，这些工具和库提供了高效的栅格数据读写和处理功能。

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多值提取至点Python实现：找到不同栅格相同位置像元

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geotrellis使用（四）geotrellis数据处理部分细节

前面写了几篇博客介绍了Geotrellis的简单使用，具体链接在文后，今天我主要介绍一下Geotrellis在数据处理的过程中需要注意的细节，或者一些简单的经验技巧以供参考。...一、直接操作本地Geotiff 如果不想将tiff数据切割成瓦片存放到集群中，也可以直接使用Geotrellis操作本地geotiff文件，可以直接使用SinglebandGeoTiff读取单波段的...tiff，使用MultibandGeoTiff读取多波段tiff。...二、Geotiff数据处理需要注意的细节如果需要将geotiff数据切割并上传到集群首先需要处理的是geotiff的数据类型、无数据值等元数据信息，即前期处理数据的时候需要将tiff文件处理到合适的情况以方便在程序中使用...六、结束语本文简单记录了近期使用Geotrellis过程中遇到的一些问题，及其解决方案，目前项目只用到了栅格数据，所以只是针对Raster模块，后续会探索其他模块功能，并随时将心得发布到博客园中

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大栅格数据如何更快运算

背景介绍这两周我在使用python进行大量的栅格数据的运算，在运算过程中遇到了数据量超级大但算力不足的问题。通过这两周的探索，也慢慢找到了一些加快栅格数据计算的方法，和读者分享。...（2）分块运算还是超过内存，使用mmap_array数组的运算如果分块运行还是超过内存大小，这个时候就需要考虑将分块数据的中间数据存在硬盘中，等需要的时候再去读取。..._mmap.close() （3）数据读取写入速度慢，在固态硬盘中运行刚开始我使用了机械硬盘作为数据的运行盘和数据保存盘。...但硬盘的写入速度和读取速度经常爆100%，这个时候就知道了mmap_array数组需要和内存进行快速的读取和写入，由于mmap_array数组默认是保存到python脚本的同级目录之下，所以为了突破硬盘的限制...但是转为使用gdal模块后，输出数据的详细参数我可以直接控制，因此将输出的栅格数据进行DEFLATE压缩。为什么选择DEFLATE压缩？我这里考虑的是使用无损压缩、压缩率较高。

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在 Node.js 中转换 SVG 图像格式

介绍你需要将SVG文件转换为PNG、JPEG、TIFF、WEBP 和 HEIF 格式吗？本文将指导你如何转换为所有这些类型的格式。...目录安装 Sharp Npm 包 SVG 转 PNG SVG 转 JPEG SVG 转 TIFF SVG 转 WEBP SVG 转 HEIF 安装Sharp Npm Package 首先你需要安装 npm...然后，我们用 sharp 包来读取我们的 file.svg 文件，将其转换为 PNG 并使用 .toFile() 函数将新的 PNG文件写入你的目录。...sharp 方法是一个 promise，我们用它来获取文件的 info。最后，我们用 .catch() 方法来捕获并 console.log() 所有错误。...SVG 转 TIFF 接下来，让我们将SVG文件转换为标记图像文件格式（TIFF）文件。确保你在项目目录的根目录中有一个我们可以使用的SVG文件。

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GDAL栅格数据处理 栅格数据介绍 栅格数据读取读取部分数据集坐标变换重采样什么是栅格数据 基本上是一个大的二维或三维数组没有独立的几何对象，只有像素的集合二维：黑白图片三维：彩色/假彩色...'nat_color.tif', in_band.XSize, in_band.YSize, 3, in_band.DataType) # 重要：获取空间信息 # 第一句：得到投影（SRS）并复制到新的数据集...# 第二句：得到geotransform信息并复制到新的数据集 # 两者的信息都很重要。...如果需要，数据将会重采样以适应这个数组，值将会转换为这种数组的类型。读取部分数据集举例：从第1400列，6000行开始，读取6列3行，不做重采样注意读取数据的数组下标不要越界！...，只考虑了像素偏移，没有考虑真实世界的坐标坐标的转换并不困难，需要用到： 栅格数据的SRS（空间参考）信息 geotransform也就是栅格数据的地理变换信息需要使用GDAL提供的函数 ApplyGeoTransform

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ArcMap中构建金字塔详解

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、时间等分为很多不同的部分，每一部分拼接在一起），可以参考Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估QA波段筛选掩膜，利用其中的循环方式实现需求。 ...如果大家的需求不是批量拼接栅格数据，而是单纯想利用arcpy进行新栅格的创建，那就只看这一部分的代码即可。 ...在这里需要注意：尽可能在将要拼接时选择新栅格为"16_BIT_SIGNED"及以下的数据格式（具体数据格式类别如下图），且将file_path路径下待拼接的栅格数据的数据格式也全部修改为这一格式；否则可能会由于数据量大而导致拼接过程极慢...我之前就是由于选用了32 bit float格式的栅格数据进行拼接，导致全球范围的MODIS一个植被产品数据拼接花了将近一天的时间。...代码最后的一个for循环，就是遍历file_name_list中的各个栅格数据，并通过arcpy.Mosaic_management()函数加以拼接即可。以上，便完成了本次批量拼接的操作。

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原创丨利用ArcGIS制作多年栅格渐变

这次的批量出图可是格式不一样了噢，是利用某个单独的范围去批量出这个范围内多年的栅格数据。注意每一步的阅读噢！ Ps：演示用的是NPP净初级生产力数据，时间跨度为2006-2015年的逐月数据。...正文部分小编为什么会想出这种方法呢，起源是因为我的一个朋友——人见人爱的宝儿姐需要做多年土地利用变化图，简单介绍一下，她是风景园林专业的博士噢！（啊，一写到这里，瞬间想当她的小跟班！）。...● 非托管方式：非托管栅格目录呢，它将仅包含一些链接或指针，用于连接栅格目录中的行和存储在地理数据库外部的栅格数据集，这些栅格数据集将存储在地理数据库外部，但是啊，这个加载到非托管栅格目录中的所有栅格数据集必须为磁盘上的文件...STEP 04 加载输出完毕的栅格目录进ArcMAP，并插入新的数据框，设置数据驱动工具看下图，刚刚添加进来的数据是这样的，是一个矩形面，并没有我们想用的栅格数据显示在工作界面中，出现这种问题的原因呢...右击我们原始图框，点击“激活”；找到我们的数据驱动页面设置工具，依然是启用数据驱动，索引的数据框呢，选择我们新插入的那个数据框，索引图层选择我们粘贴的栅格目录，后面的一些设置就根据自己的具体情况去设置了

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geotrellis使用（三十三）关于Geotrellis读取Geotiff的两个细节

一、问题描述无论在将Tiff文件使用Geotrellis导入Accumulo中还是直接将其发布为TMS服务，其实这中间都存在一个问题：当多个Tiff文件存在重叠部分的时候如何接边、去重叠以及在边界处的瓦片如何取出各...但是这样又出现了另一个问题，如果一次读入所有文件势必会造成处理速度很慢，那么我们为什么不能只取出当前瓦片涉及到的文件呢，如果只涉及一个Tiff就取一个，如果涉及到多个Tiff就取多个。...三、实现方案整体实现方案如下：判断并取出与请求的瓦片有交集的Tiff文件将这些Tiff文件作为整体读取rdd并发布TMS 3.1 判断并取出与请求的瓦片有交集的Tiff文件上一篇文章中已经大致介绍了此块内容...读取每一幅tiff文件然后手动union 两种方案各有利弊，第一种需要自己写读取多个Tiff文件的方案，第二种需要我们手动union，在这里我都介绍一下。...只需要重写上面的读取Tiff的apply方法，将其中的configuration换成此函数即可。

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geotrellis使用（三十一）使用geotrellis直接将GeoTiff发布为TMS服务

前言传统上我们需要先将Tiff中存储的影像等数据先切割成瓦片，而后再对外提供服务。这样的好处是服务器响应快，典型的用空间来换时间的操作。...而且这样不仅仅是节省了存储空间的问题，何况我们有时可能只是为了查看数据情况（大量的Tiff文件，无法或者不方便逐一打开），这时不需要事先切割，就能查看大量Tiff文件的数据情况，并且可以逐级缩放。...主要是读取Tiff文件，并将其根据瓦片编号切割成256*256的小块并附带key（row，col）信息，这样我们就能根据前台发送的key值信息查找后返回相应的瓦片。...2.1 读取Geotiff文件使用Spark读取Geotiff文件，并将其转成RDD。...文件的存放位置，最好是将tiff文件存储于HDFS中，第二行便得到了需要的rdd，其类型为RDD[(ProjectedExtent, MultibandTile)]，其实此处已经完成了Geotiff的读取和瓦片的切割两步功能

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ApacheHudi使用问题汇总（二）

如何压缩（compaction）MOR数据集在MOR数据集上进行压缩的最简单方法是运行内联压缩（compaction inline），但需要花费更多时间。...对于增量视图（ Incremental views），相对于全表扫描所花费的时间，速度更快。...如何避免创建大量小文件 Hudi的一项关键设计是避免创建小文件，并且始终写入适当大小的文件，其会在摄取/写入上花费更多时间以保持查询的高效。...例如，对于 compactionSmallFileSize=100MB和 limitFileSize=120MB，Hudi将选择所有小于100MB的文件，并尝试将其增加到120MB。...这将过滤出重复的条目并显示每个记录的最新条目。 9. 已有数据集，如何使用部分数据来评估Hudi 可以将该数据的一部分批量导入到新的hudi表中。

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