Bilddaten werden häufig verarbeitet, um Datenformen zu erstellen, die direkt (on-the-fly) verarbeitet oder als eine andere aktualisierte Version gespeichert werden können. Diese Bild-Datasets und daraus bestehende Sammlungen sind häufig sehr groß, sodass gute Verwaltungsfunktionen entscheidend sind. ArcGIS AllSource ist speziell dafür konzipiert.
Datenstrukturen und Speichermodelle von Bild- und Raster-Daten
Es gibt drei Methoden zum Speichern von Bild- und Raster-Daten: Speicherung als Dateien in einem Dateisystem, Speicherung in einer Geodatabase oder Speicherung in einem Dateisystem mit Verwaltung in der Geodatabase. Diese Entscheidung betrifft auch das Speichern aller Daten in einem einzelnen Dataset oder in einem Katalog mit potenziell vielen Datasets. Wenn Sie die Daten in einem Dateisystem speichern, erfolgt die Speicherung als Raster-Dataset. In einer Geodatabase können Raster-Datasets wie auch Mosaik-Datasets gespeichert werden.
Raster-Dataset
Die meisten Bild- und Raster-Daten (wie beispielsweise eine Orthofotografie oder ein DEM) werden als Raster-Dataset zur Verfügung gestellt. Der Begriff "Raster-Dataset" beschreibt ein Raster-Modell, das auf einer Festplatte gespeichert wird oder als einzelnes Bild in einem Cloud-Speicher zugänglich gemacht wird. Bei einem Raster-Dataset handelt es sich um das einfachste Raster-Datenspeichermodell, das als Grundlage für weitere Datasets dient. Raster-Datasets werden beispielsweise von Mosaik-Datasets verwaltet. Weiterhin handelt es sich auch um die Ausgabe von zahlreichen Geoverarbeitungswerkzeugen, die Raster-Daten verarbeiten.
Ein Raster-Dataset weist eines der gültigen Bild- oder Raster-Formate auf und ist in ein oder mehrere Bänder organisiert. Jedes Band besteht aus einem Array von Pixeln, und jedes Pixel weist einen Wert auf. Ein Bild- oder Raster-Dataset weist mindestens ein Band auf. ArcGIS AllSource unterstützt mehr als 70 verschiedene Dateiformate für Raster-Datasets, darunter TIFF, JPEG 2000, Cloud-Raster-Format (CRF) und NITF.
Mosaik-Dataset
Ein Mosaik-Dataset ist eine Sammlung von Raster-Datasets (Bildern), die als Bildsammlung gespeichert und als einzelnes mosaikiertes Bild oder als einzelne Bilder (Raster) angezeigt bzw. aufgerufen werden. Diese Sammlungen können sehr groß sein – sowohl hinsichtlich der Gesamtdateigröße als auch der Anzahl an Datasets. Die Bilder in einem Mosaik-Dataset können im nativen Format auf dem Datenträger gespeichert bleiben oder in der Geodatabase vorliegen. Die Metadaten können im Bilddatensatz sowie als Attribute in der Attributtabelle verwaltet werden. Durch das Speichern von Metadaten als Attribute können Parameter, etwa Daten zur Sensorausrichtung, leichter verwaltet werden. Zudem sind auf diese Weise schnelle Abfragen und die entsprechende Auswahl möglich.
Die Daten in einem Mosaik-Dataset müssen nicht benachbart oder überlappend sein, sondern können als nicht verbundene, diskontinuierliche Datasets vorhanden sein. Beispielsweise können Sie über Bilder verfügen, die eine Fläche komplett abdecken, oder über viele Bildstreifen, die zusammen kein durchgehendes Bild ergeben (z. B. entlang von Pipelines).
Die Daten können sich vollständig oder teilweise überlappen, jedoch zu unterschiedlichen Zeiten aufgenommen worden sein. Mosaik-Datasets eignen sich ideal zum Speichern von Zeitdaten. Sie können die benötigten Bilder anhand der Zeit- oder Datumsangaben aus dem Mosaik-Dataset abrufen und mit einer Mosaik-Methode das mosaikierte Bild abhängig von einem Zeit- oder Datumsattribut anzeigen.
Mosaik-Datasets sind nicht auf einen bestimmten Bilddatentyp beschränkt. Sie können Bilddaten aus unterschiedlichen Sensorsystemen in verschiedenen Projektionen, Auflösungen, Pixeltiefen und mit einer unterschiedlichen Anzahl von Bändern hinzufügen. Übersichten können für die gesamte Datensammlung generiert werden. Dies ermöglicht eine schnellere Ansicht der Daten und eine schnelle Bereitstellung der Datasets. Es gibt zusätzliche Ansichtseigenschaften, z. B. zum Festlegen einer Mosaikierungsmethode, wodurch diese Datasets in vielen Fällen eindeutig und funktional werden. Sie können ein Mosaik-Dataset auch auf Grundlage von räumlichen und nichträumlichen Abfragebeschränkungen abfragen. Als Abfrageergebnis erhalten Sie entweder eine Reihe von Bildern, die einzeln verarbeitet werden können, oder ein dynamisch generiertes, mosaikiertes Bild.
Neben Bilddaten können Sie auch LIDAR-Daten in einem Mosaik-Dataset speichern und verwalten, was auf die gleiche Weise wie bei Bild-Datasets erfolgt. Eine Kombination aus LIDAR- und Bilddaten ist ebenfalls möglich. Die LIDAR-Daten können im Dateisystem als .las-Dateien oder LAS-Datasets oder in einer Geodatabase als Terrain-Datasets gespeichert werden.
Hinweis:
Mosaik-Datasets sind von der ArcGIS-Version abhängig, mit der sie erstellt wurden. Sie sind in der gesamten ArcGIS-Systemlandschaft für den jeweiligen Versionszyklus kompatibel. Im Allgemeinen können Mosaik-Datasets, die mit älteren ArcGIS-Versionen erstellt wurden, mit neueren ArcGIS-Versionen gelesen und verarbeitet werden. Ein mit einer neueren ArcGIS-Version erstelltes Mosaik-Dataset ist jedoch nicht unbedingt mit älteren Versionen kompatibel. Die folgende Tabelle enthält Informationen zur Mosaik-Dataset-Kompatibilität:
| ArcGIS Pro-Version | ArcGIS Enterprise-, ArcGIS Server- und ArcMap-Version | ArcGIS AllSource-Version |
|---|---|---|
Pro 3.3 | 11.3 | AllSource 1.2 |
Pro 3.2 | 11.2 | AllSource 1.1 |
Pro 3.1 | 11.1 | AllSource 1.0 |
Pro 3.0 | 11 | |
Pro 2.9 | 10.9.1 | |
Pro 2.8 | 10.9 | |
Pro 2.7 | 10.9 | |
Pro 2.6 | 10.8.1 | |
Pro 2.5 | 10.8 | |
Pro 2.4 | 10.7.1 | |
Pro 2.3 | 10.7 | |
Pro 2.2 | 10.6.1 | |
Pro 2.1 | 10.6 | |
Pro 2.0 | 10.5.1 | |
Pro 1.4 | 10.5 | |
Pro 1.3 | 10.4.1 | |
Pro 1.2 | 10.4 | |
Pro 1.1 | 10.3.1 | |
Pro 1.0 | 10.3 |
Vergleich der Raster-Datenspeichermodelle
Das individuelle Speichern von Bild-Datasets ist häufig die beste Methode, wenn die Bilder nicht benachbart sind oder nur selten im gleichen Projekt verwendet werden. Für viele Anwendungen bietet es sich an, die Eingaben gemeinsam zu mosaikieren, um eine große Bilddatendatei mit einer einzigen Ausdehnung zu erzeugen. Ein Mosaik-Dataset kann jedoch aus den folgenden Gründen vorzuziehen sein:
- Die Ausdehnungen der Bilder überlappen sich teilweise oder ganz, und die gemeinsamen Flächen sollen beibehalten werden.
- Die Bild-Datasets stellen eine Sammlung von Beobachtungen desselben Bereichs zu unterschiedlichen Zeiten in einer Zeitserie dar.
- Sie möchten nur das Untersuchungsgebiet und nicht die gesamte Bildsammlung anzeigen.
- Sie möchten eine Sammlung von Bildern als integrierten Satz verwalten, jedoch ihren individuellen Status behalten.
- Sie möchten zusätzliche Attributspalten, die jedes Bild beschreiben, aufzeichnen und verwalten.
Raster-Datenspeichermodelle vergleichen
| Raster-Dataset | Mosaik-Dataset | |
|---|---|---|
Beschreibung | Ein einzelnes Bild eines Objekts oder ein nahtloses Bild, das eine räumlich kontinuierliche Fläche abdeckt. Dies kann ein einzelnes Originalbild oder das Ergebnis zahlreicher zusammengefügter (mosaikierter) Bilder sein.
| Eine als Sammlung gespeicherte Gruppe von Bild-Datasets, mit der Sie Bild- und LIDAR-Daten speichern, verwalten, anzeigen und abfragen können. Die Anzeige erfolgt als Mosaik-Bild, Sie können jedoch auf jedes einzelne Dataset als Element in der Gruppe zugreifen.
|
Speicher | Als Datei auf einer Festplatte oder in einer Geodatabase | In einer Geodatabase, jedoch können die als Datei auf der Festplatte gespeicherten Quelldaten referenziert werden |
Homogene oder heterogene Daten | Homogene Daten: ein einzelnes Format, ein einzelner Datentyp und eine einzelne Datei. | Heterogene Daten: mehrere Formate, Datentypen, Dateigrößen und Koordinatensysteme. |
Metadaten | Werden einmalig gespeichert und auf das gesamte Dataset angewendet. | Können im Raster-Datensatz sowie als Attribute in der Attributtabelle gespeichert werden. |
Reduzierte Datasets | Pyramiden des gesamten Bild-Datasets | Pyramiden für jedes Raster-Dataset sowie Übersichten für die ganze Sammlung |
Geoverarbeitung und Bildanalyse | Als Datenquelle in zahlreichen Geoverarbeitungs- und Analysewerkzeugen, darunter Raster-Funktionen und RFTs | Als Datenquelle in zahlreichen Geoverarbeitungs- und Analysewerkzeugen, darunter Raster-Funktionen und RFTs |
Vorteile |
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Nachteile |
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Bereitstellung | Wird direkt als Image-Service bereitgestellt. | Wird direkt als Image-Service bereitgestellt. |
Empfehlungen | Wenn Überlappungen zwischen mosaikierten Bildern nicht beibehalten und große Mengen von Bilddaten schnell angezeigt werden müssen, empfehlen sich Raster-Datasets. | Zur Verwaltung und Visualisierung von Bild- und LIDAR-Daten empfiehlt sich ein Mosaik-Dataset. Es eignet sich für multidimensionale Daten, Abfragen, das Speichern von Metadaten sowie überlappende Daten und bietet eine hybride Lösung. |
Raster-Datenspeicherung in der Geodatabase
Speichern Sie Raster-Daten in den folgenden Fällen in der Geodatabase: wenn Sie Bilder verwalten, Verhalten hinzufügen und das Schema steuern möchten, wenn Sie einen genau definierten Satz von Raster-Datasets im Datenbankmanagementsystem (DBMS) verwalten möchten oder wenn es für Sie möglich sein muss, alle Inhalte in einer Datenarchitektur zu verwalten. Es gibt zwei Haupttypen von Geodatabases: Enterprise- und File-Geodatabases.
Die Enterprise-Geodatabase kann mehrere Vorgänge im jeweiligen DBMS unterstützen. File-Geodatabases sind für Einzelbenutzer konzipiert und bieten keine Unterstützung für die Versionierung. Sie werden im Dateisystemverzeichnis gespeichert und erfordern für den Zugriff daher kein Kennwort. Für File-Geodatabases und Enterprise-Geodatabases gilt dasselbe Basisspeicherschema.
Hinweis:
Das Funktionsverhalten von Geodatabases ist grundsätzlich identisch. Es gibt jedoch einige Ausnahmen bei bestimmten Werkzeugen oder Verfahren. Informationen zu den abweichenden Verhaltensweisen eines Werkzeugs oder Verfahrens finden Sie auf der Hilfeseite des jeweiligen Werkzeugs oder Verfahrens.
Vergleich der Raster-Speicherung in File- und Enterprise-Geodatabases
| Merkmale der Raster-Speicherung | File-Geodatabase | Enterprise-Geodatabase |
|---|---|---|
Größenbeschränkung | 1 Terabyte (TB) pro Raster-Dataset |
Unbegrenzt; Beschränkung von DBMS-Einschränkungen abhängig |
Dateiformat für Raster-Dataset | Raster-Dataset in File-Geodatabase |
Raster-Dataset in Enterprise-Geodatabase |
Speicher |
|
|
Im Dateisystem gespeichert |
In einem RDBMS gespeichert | |
Komprimierung | LZ77, JPEG, JPEG 2000 oder keine |
LZ77, JPEG, JPEG 2000 oder keine |
Pyramiden | Unterstützt partielle Pyramiden |
Unterstützt partielle Pyramiden |
Mosaikieren | Ermöglicht das Anhängen an ein Raster-Dataset beim Mosaikieren |
Ermöglicht das Anhängen an ein Raster-Dataset beim Mosaikieren |
Aktualisieren | Ermöglicht inkrementelles Aktualisieren |
Ermöglicht inkrementelles Aktualisieren |
Anzahl an Benutzern | Einzelbenutzer und kleine Arbeitsgruppen; einige Benutzer mit Lesezugriff und ein Benutzer mit Schreibzugriff |
Mehrere Benutzer; mehrere Benutzer mit Schreib- und/oder Lesezugriff |
Raster-Blocktabelle in der Geodatabase
Raster-Daten sind in der Regel viel größer als Features und müssen in eigenen Tabellen gespeichert werden. Ein typisches panchromatisches Orthofoto kann 20.000 Zeilen auf 20.000 Spalten (400 Mio. Pixelwerte) oder auch mehr aufweisen.
Um die Performance bei großen Raster-Datasets zu optimieren, werden Geodatabase-Raster in kleinere Kacheln unterteilt. Diese werden als "Blöcke" bezeichnet und umfassen in der Regel etwa 128 Zeilen und 128 Spalten oder 256 Zeilen und 256 Spalten. Diese kleineren Blöcke werden dann für jedes Raster in einer eigenen Tabelle gespeichert. Jede Kachel wird in der Blocktabelle in einer eigenen Zeile gespeichert, wie unten gezeigt.
Diese Struktur ermöglicht, dass jeweils nur die für eine bestimmte Ausdehnung erforderlichen Blöcke abgerufen werden und nicht das ganze Bild. Darüber hinaus können neu berechnete Blöcke, die zur Erstellung von Raster-Pyramiden verwendet werden, in derselben Blocktabelle als zusätzliche Zeilen gespeichert werden.
So können Bilder von enormer Größe mit hoher Performance im DBMS verwaltet werden. Ein DBMS bietet ebenfalls sicheren Mehrbenutzerzugriff.
File-Geodatabase
Das Speichermodell einer File-Geodatabase ähnelt dem einer Enterprise-Geodatabase: Die Daten werden in Blöcken gespeichert.
Dies ermöglicht einen effizienteren Datenzugriff, insbesondere während der Mosaikierung. Bei der Mosaikierung von Daten in einer File-Geodatabase werden nur überlappende Blöcke aktualisiert. Wenn kein überlappender Block vorhanden ist, wird ein neuer Block eingefügt. Teilblöcke werden mit NoData-Pixeln aufgefüllt. Außerdem nutzt das File-Geodatabase-Speichermodell (und damit das Enterprise-Geodatabase-Modell) das Prinzip der partiellen Aktualisierung von Pyramiden, was Zeit spart. Da die Datenstrukturen von File-Geodatabases mit der von Enterprise-Geodatabases identisch sind, lassen sich Daten zwischen ihnen schnell kopieren und einfügen.
File-Geodatabases akzeptieren Konfigurationsschlüsselwörter, aber im Gegensatz zu Enterprise-Geodatabases verfügen die Konfigurationsschlüsselwörter über einen vordefinierten Standardwert. Weitere Informationen zu Konfigurationsschlüsselwörtern finden Sie unter Konfigurationsschlüsselwörter für File-Geodatabases.
Enterprise-Geodatabase
Wenn Raster-Daten in einer Enterprise-Geodatabase gespeichert werden, sind Funktionen wie Sicherheit, Mehrbenutzerzugriff und die gemeinsame Verwendung von Daten unternehmensweit verfügbar. Es gibt drei Hauptgründe für das Speichern von Raster-Daten in einer Enterprise-Geodatabase:
- Die Daten werden relativ selten aktualisiert (etwa alle zwei oder drei Jahre oder länger).
- Es wird schreibgeschützt darauf zugegriffen (z. B. bei der Verwendung einer Grundkarte unter Vektordaten).
- Hunderte von Benutzern (oder mehr), die sie als Grundkarte aufrufen.
Aufgrund der Speicherstruktur gelten die Raster-Daten als vollständig von der Geodatabase verwaltet bzw. gesteuert. In Enterprise-Geodatabases werden sämtliche Raster-Informationen (Pixel, Raumbezüge, alle verbundenen Tabellen sowie weitere Metadaten) für Raster-Datasets und Raster-Attribute in der verbundenen relationalen Datenbank gespeichert. Dies bedeutet, dass alle Informationen des Eingabe-Rasters in die Datenbank geladen werden, was als Formatkonvertierung betrachtet werden kann.
Die Enterprise-Geodatabase kachelt die Bänder entsprechend der benutzerdefinierten Bemaßung gleichmäßig in Pixelblöcke (Standardwert ist 128 x 128). Das Unterteilen der Bildbanddaten ermöglicht ein effizientes Speichern und Abrufen der Raster-Daten. Die Pyramideninformationen werden gemäß einer zurückgehenden Auflösung gespeichert. Die Höhe der Pyramide wird durch die Anzahl der von der Anwendung oder dem Anwender angegebenen Ebenen bestimmt.
In der Raster-Blocktabelle (die größte Tabelle, in der die Pixelinformationen und Pyramiden gespeichert werden) wird eine Zeile pro Block (Kachel) pro Band in einem Raster-Dataset und pro Pyramidenebene gespeichert. Angenommen, ein Bild mit drei Bändern ist in 12 Blöcke unterteilt, in denen noch keine Pyramiden erstellt wurden. Dann enthält das Bild 36 Zeilen in der BLK-Tabelle: zwölf Blöcke pro Band. Die Spalte mit den Pixeldaten für den Block ist vom Typ Binary Large Object (BLOB).
Komprimierung, Pyramiden und Kachelgröße
Beim Speichern und Verwalten von Raster-Daten sind auch weitere Speicherstrukturen zu berücksichtigen, einschließlich Komprimierung, reduzierte Datasets (Pyramiden und Übersichten) und Kachelgröße.
Komprimierung
Es gibt zwei Arten von Komprimierung: verlustfrei und verlustbehaftet. Verlustfreie Komprimierung bedeutet, dass sich die Werte der Pixel im Raster-Dataset nicht verändern, wohingegen eine verlustbehaftete Komprimierung zu geänderten Pixelwerten führt. Die Komprimierungsstufe hängt vom Typ der Pixeldaten ab, d. h. je homogener das Bild, desto höher die Komprimierungsrate. Daten, die zur Analyse und nicht nur zur Anzeige verwendet werden, sollten mit einer verlustfreien Komprimierung gespeichert werden. Der Hauptvorteil der Datenkomprimierung besteht im geringeren Bedarf an Speicherplatz. Wie viel eingespart wird, hängt von der Komprimierungsmethode und der Redundanz in den Daten ab. Ein weiterer Vorteil ist die wesentlich verbesserte Performance, da weniger Datenpakete übertragen werden. Wenn Sie zum Beispiel auf Bilddaten über ein Netzwerk mit geringer Bandbreite zugreifen, wird die Performance meist durch die Komprimierung gesteigert, da die Menge der zu übertragenden Daten reduziert wird, sodass große, nahtlose Bild-Datasets gespeichert und dem Client schnell zur Anzeige bereitgestellt werden können.
Mosaik-Datasets weisen ebenfalls Komprimierung auf. Diese erfolgt nicht zu Zwecken der Speicherung des verwalteten Bild-Datasets, stattdessen wird die Komprimierung bei der Anzeige auf das erzeugte Bild angewendet. Dies bietet außerdem verbesserten Datenzugriff über das Netzwerk, da die Größe der übertragenen Datei reduziert wird. Weitere Informationen zur Eigenschaft Zulässige Komprimierungsmethoden finden Sie unter Eigenschaften von Mosaik-Datasets.
Reduzierte Datasets für die schnelle Darstellung
Reduzierte Datasets sind Raster, die aus den Originaldaten entweder eines Raster-Datasets oder eines Mosaik-Datasets erstellt wurden. Sie werden erzeugt, um die Anzeigegeschwindigkeit und Performance zu verbessern. Wenn sie für Raster-Datasets erstellt werden, werden sie als Pyramiden bezeichnet, wenn sie hingegen für Mosaik-Datasets erstellt werden, werden sie als Übersichten bezeichnet.
Pyramiden und Übersichten
| Pyramiden | Übersichten | |
|---|---|---|
Erstellt für | Raster-Datasets | Mosaik-Datasets |
Format | Schreibt .ovr-Dateien – mit wenigen Ausnahmen. Liest Pyramiden, die extern als .ovr- oder .rrd-Dateien oder intern gespeichert sind. | Schreibt .tif-Dateien. |
Speicher | In einer einzelnen Datei, die sich im Allgemeinen neben dem Quell-Raster-Dataset mit demselben Namen befindet. | Standardmäßig in einem Ordner neben der Geodatabase mit der Erweiterung *.overviews oder intern bei Enterprise-Geodatabases. Der Speicherort kann angepasst werden. |
Speichergröße | 2 bis 10 Prozent (im Vergleich zu den Original-Raster-Datasets) | |
Reduktionsfaktor | 2 | Der Standardwert ist 3, was jedoch bearbeitet werden kann. |
Ausdehnung |
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Optionen beim Erstellen |
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Kachelgröße
In einer Enterprise- oder File-Geodatabase werden Raster-Daten in einer Struktur gespeichert, in der die Daten gekachelt, indiziert, mit Pyramiden versehen und zumeist komprimiert sind. Aufgrund der Kachelung, Indizierung und Pyramidenerstellung werden jedes Mal, wenn die Raster-Daten abgefragt werden, statt des gesamten Datasets nur die Kacheln zurückgegeben, die für die Ausdehnung und Auflösung der Abfrage nötig sind. Die Kachelgröße legt die Anzahl der Pixel fest, die Sie in jedem Datenbank-Speicherblock speichern möchten. Sie wird als Anzahl von Pixeln in X und Y angegeben. Die Standard-Kachelgröße beträgt 128 x 128 Pixel, und bei den meisten Anwendungen ist eine Änderung dieser Standardwerte nicht erforderlich. In einer Enterprise-Geodatabase werden die Kacheln von Raster-Daten komprimiert, bevor sie in der Geodatabase gespeichert werden.