Entscheidungen bezüglich der Anzeige von Raster-Daten

ArcGIS AllSource enthält Werkzeuge zum Optimieren und Anpassen der Anzeige von Rastern. Sie ermöglichen u. a. schnellere Darstellungsmethoden und Verbesserungen sowie das Beibehalten berechneter Raster-Dataset-Statistiken. Sie können z. B. die Helligkeit und den Kontrast des Rasters ändern und das Raster transparent über anderen Layern darstellen. Sie können auch mithilfe von Geoverarbeitungswerkzeugen die Anzeige von Raster-Daten dauerhaft verbessern.

Schnellere Darstellungsmethoden

Die Geschwindigkeit der Darstellung von Raster-Daten ist wichtig. In diesem Abschnitt werden Überlegungen zum Verbessern der Darstellungs-Performance, z. B. im Hinblick auf Pyramiden, Übersichten, Footprint-Gitternetze, Kachelgröße und Komprimierung beschrieben.

Pyramiden und Übersichten

Der Zeitaufwand für die Anzeige eines großen Raster-Datasets lässt sich am besten durch die Erstellung von Rasterpyramiden verringern. Pyramiden sind Kopien des ursprünglichen Raster-Datasets, die erfolgreich mit jeweils geringerer Auflösung berechnet und als .ovr-Datei erstellt wurden, deren Dateiname mit dem Namen des Raster-Datasets übereinstimmt. Für manche ältere Pyramiden wird möglicherweise die Erweiterung .rrd verwendet. In ArcGIS AllSource wird eine passende Auflösung zur schnellen Darstellung des gesamten Datasets verwendet. Ohne Pyramiden müsste das gesamte Dataset von der Festplatte gelesen und der Bildinhalt zum Anzeigen auf eine geringere Größe neu berechnet werden.

Für Mosaik-Datasets können Sie Pyramiden für jedes Raster-Dataset erstellen, und Sie können das Werkzeug Übersichten erstellen verwenden. Übersichten für das Mosaik-Dataset ähneln Raster-Dataset-Pyramiden. Es handelt sich im Bilder mit geringerer Auflösung, mit denen die Anzeigegeschwindigkeit erhöht und die CPU-Auslastung verringert werden soll. Es gibt jedoch insofern einen Unterschied, als viele der Parameter, mit denen sie erstellt werden, beeinflusst werden können. Die Übersichten können zur Abdeckung nur bestimmter Bereiche oder für bestimmte Auflösungen erstellt werden. Mit Übersichten lassen sich alle im Mosaik-Dataset enthaltenen Raster anzeigen und nicht nur die einzelnen Raster-Elemente.

Footprint-Gitternetz

Wenn Sie einer Karte ein Mosaik-Dataset hinzufügen, wird es als Mosaik-Layer hinzugefügt, der im Bereich Inhalt mit mindestens drei Layern (Grenze, Footprint und Bild) als besonderer Gruppen-Layer angezeigt wird. Sie können den Bild-Layer deaktivieren und den Footprint- oder Grenz-Layer aktivieren, um die Ausdehnungen jedes einzelnen Rasters oder die Ausdehnung des Mosaik-Datasets anzuzeigen.

Kachelgröße

Hinweis:

Diese Funktionalität steht nur bei (gekachelten) .tiff-Dateien und Geodatabases zur Verfügung.

Durch die Kachelgröße wird die Anzahl der in Zeilen und Spalten angegebenen Pixel gesteuert, die in den einzelnen Kacheln (bzw. Blöcken) gespeichert werden. Jede Kachel wird als BLOB (Binary Large Object) gespeichert. Die Standardkachelgröße beträgt 128 x 128 Pixel, Sie können den Wert jedoch ändern. Durch das Ändern der Kachelgröße wird die Performance nicht zwangsläufig verbessert. Für eine Enterprise-Geodatabase kann das Ändern der Standardeinstellung zu einer Verschlechterung der Performance führen.

Raster-Komprimierung

Komprimierte Daten müssen zur Anzeige auf dem Bildschirm dekomprimiert werden. Die Anzeige komprimierter Daten dauert in der Regel länger als die Anzeige nicht komprimierten Daten. Die Zeit zur Dekomprimierung ist oft vom Komprimierungsverhältnis abhängig. Je höher der Komprimierungsgrad des Rasters, desto länger dauert die Dekomprimierung. Für Raster-Datasets stehen zahlreiche Komprimierungsmethoden zur Verfügung.

Aussehen der Raster-Daten

Das Aussehen der Raster-Daten kann geändert werden, um die Daten entsprechend den Anforderungen Ihres Projekts zu rendern. In diesem Abschnitt werden einige Verfahren beschrieben, die das Visualisieren der Daten ggf. unterstützen.

Kontraststreckung

Wenn im Raster kontinuierliche Daten dargestellt werden, können Sie auch eine Kontraststreckung auf Grundlage der Raster-Dataset-Statistiken anwenden. Dabei wird der visuelle Kontrast der Raster-Anzeige erhöht oder gestreckt. Sie können z. B. eine Streckung anwenden, wenn das Raster dunkel erscheint oder über zu wenig Kontrast verfügt. In diesen Fällen weisen Bilder ggf. nicht immer alle Farben auf, die der Computer darstellen kann. Sie können also eine Kontraststreckung durchführen, um die gesamte Bandbreite auszunutzen. Das Bild wird eventuell schärfer, sodass einige Features leichter zu erkennen sind.

Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für Kontraststreckung. Histogramm A veranschaulicht die Pixelwerte in Bild A. Durch das Strecken der Werte (in Histogramm B) über den gesamten Bereich können Sie die Darstellung des Bildes ändern und optisch verbessern (Bild B).

Beispiel für eine Kontraststreckung

Verschiedene Streckungen haben verschiedene Ergebnisse in der Anzeige der Raster zur Folge. Testen Sie verschiedene Varianten, um für ein bestimmtes Raster-Dataset die beste Streckung zu ermitteln.

Die Standardmethoden können mit den Renderern "RGB-Komposit" und "Gestreckt" verwendet werden. Die Standardtypen für die Streckung lauten Keine, Minimum-Maximum, Prozentual eingrenzen, Standardabweichung, Histogrammausgleich, Benutzerdefiniert und Esri.

Mit der Minimum-Maximum-Streckung werden eng gruppierte Werte ausgedehnt. Eine Streckung um zwei Standardabweichungen wird häufig verwendet, um Raster-Datasets, die in der Regel dunkel erscheinen, aufzuhellen. Durch eine Streckung mit prozentualer Eingrenzung werden die Ausreißer im unteren und oberen Ende des Histogramms entfernt. Durch den Streckungstyp "Histogrammausgleich" werden die Werte gleichmäßig über das Histogramm verteilt. Bei der benutzerdefinierten Streckung werden die Werte aus der interaktiven Bearbeitung des Histogramms verwendet. Der Streckungstyp "Esri" erfordert, dass die Raster-Dataset-Statistiken (und das Histogramm) berechnet oder geschätzt werden. Er bietet eine gute Gesamtstreckung für Bilddaten, indem eine extreme Streckung von Pixelwerten verhindert wird.

Sie können abhängig vom verwendeten Streckungstyp das Histogramm überprüfen oder ändern, um grundlegende Statistiken zu den Daten anzuzeigen, z. B. Minimum, Maximum, Mittelwert und Standardabweichung. Für die Streckungen Minimum–Maximum, Prozentual eingrenzen und Standardabweichung können Sie mit der Schaltfläche Histogramm Raster-Histogrammstreckung die Histogrammenden interaktiv anpassen. Mit der Streckung Benutzerdefiniert können Sie das Histogramm stückweise bearbeiten. Weitere Informationen über das Anzeigen und Anpassen von Histogrammen finden Sie unter Raster-Histogrammstreckung.

Wenn Sie das gesamte Histogramm des Raster-Datasets gestreckt haben und es immer noch nicht mit genügend Kontrast angezeigt wird, können Sie die dynamische Bereichsanpassung (DRA) verwenden, um die Pixel innerhalb der Anzeigeausdehnung zu strecken. Mit dieser Option werden nur Statistiken von den Pixeln in der Anzeigeausdehnung berechnet (statt vom gesamten Raster-Dataset) und zur Berechnung der Kontraststreckung verwendet. Da in der Anzeigeausdehnung weniger Pixelwerte vorhanden sind, wird wahrscheinlich ein kleinerer Bereich von Pixelwerten verwendet und so eine größere Kontraststreckung ermöglicht. Jedes Mal, wenn sich die Anzeigeausdehnung (oder Position) ändert, kann das Raster-Dataset unterschiedlich dargestellt werden, weil sich die für die Pixelwerte in der Anzeige berechnete Kontraststreckung ändern kann. Um einen bestimmten Satz von Statistiken auf eine bestimmte Ausdehnung anzuwenden, verwenden Sie die Option Benutzerdefinierte Statistiken.

Gamma

Sie können auch eine Gamma-Streckung auf Raster-Daten anwenden. Wenn Raster-Daten für die Anzeige auf dem Computer vorbereitet werden, gibt die Gamma-Streckung den Kontrast zwischen den mittleren Grauwerten eines Raster-Datasets an. Die Gamma-Streckung wirkt sich nicht auf die niedrigsten oder höchsten Werte in einem Raster-Dataset, sondern nur auf die Zwischenwerte aus. Mit einer Gamma-Korrektur können Sie die Gesamthelligkeit eines Raster-Datasets steuern. Gammawerte unter 1 führen zu einer Abnahme des Kontrasts in den dunkleren Flächen und einer Zunahme des Kontrasts in den helleren Flächen. Dadurch wird das Bild dunkler, ohne die dunklen oder hellen Bereiche des Bildes zu sättigen, und Details in helleren Features kommen stärker zur Geltung. Umgekehrt führen Gammawerte, die größer sind als 1, zu einer Zunahme des Kontrasts in den dunkleren Flächen, beispielsweise Schatten von Gebäuden. Durch Gammawerte, die größer sind als 1, können beim Arbeiten mit Höhendaten Details in Bereichen mit geringerer Höhe besser hervorgehoben werden. Darüber hinaus ändert sich durch den Gamma-Wert nicht nur die Helligkeit, sondern auch das Verhältnis von Rot zu Grün zu Blau.

In der Beispielabbildung unten werden die Auswirkungen des Anpassens der Gamma-Werte zum Anzeigen eines Raster-Datasets gezeigt. Jeder dieser Werte wurde den Bändern für Rot, Grün und Blau hinzugefügt. Durch das Anwenden unterschiedlicher Werte auf die einzelnen Bänder kann die Stärke von Rot, Grün und Blau im Farbkompositbild angepasst werden.

Beispiele für die Verwendung von Gamma-Werten

Helligkeit, Kontrast und Transparenz

Sie können interaktiv Helligkeit Helligkeit, Kontrast Kontrast oder Gamma Gamma anpassen. Verwenden Sie dazu die Registerkarte Raster-Layer, Mosaik-Layer oder Image-Service-Layer. Diese Verbesserungen werden auf die gerenderte Bildschirmanzeige angewendet, nicht jedoch auf die Originalwerte des Raster-Datasets. Durch die Helligkeit wird die Gesamtlichtstärke des Bildes erhöht (dunkle Farben werden aufgehellt, helle Farben werden weißer) und mit dem Kontrast wird der Unterschied zwischen den dunkelsten und hellsten Farben eingestellt. Die folgende Abbildung enthält ein Beispiel für Anpassungen der Helligkeit und des Kontrastes eines Bildes.

Beispiele für die Anpassung von Helligkeit und Kontrast

Mithilfe des Werkzeugs "Transparenz" Transparenz können Sie weitere Daten-Layer unterhalb des Raster-Layers anzeigen. In der folgenden Abbildung wird auf das obere Bild keine Transparenz angewendet, und die Schummerung überlagert den zugrunde liegenden Landnutzungs-Layer. Mit aktivierter Transparenz (unteres Bild) wird die zugrunde liegende Symbolisierung trotz Schummerung deutlich und erzeugt einen dreidimensionalen Effekt.

Beispiel für Transparenz

Anzeige-Resampling

Durch das Resampling eines Raster-Datasets wird dessen Darstellung geändert. Durch das Resampling werden bei der Transformation des Raster-Datasets mit einer Geoverarbeitungsfunktion oder beim Ändern des Koordinatenraums neue Pixelwerte interpoliert. Die vier Resampling-Methoden lauten wie folgt: nächster Nachbar, bilineare Interpolation, kubische Faltung und Mehrheit.

Für diskontinuierliche Raster-Datasets, z. B. solche in klassifizierten Bildern, einschließlich Landnutzungskarten oder Bodenkarten, sind die Resampling-Algorithmen des nächsten Nachbarn und der Mehrheit am geeignetsten. Bei der Methode des nächsten Nachbarn wird dem Pixel der Wert des nächstgelegenen Pixels zugewiesen. Bei der Mehrheitsmethode wird der am meisten verbreitete Wert im Filterfenster zugewiesen, wodurch ein glatteres Aussehen erreicht wird.

Für kontinuierliche Raster-Datasets wie Satellitenbilder, Höhenmodelle oder Luftbilder sind hingegen die bilineare Interpolation oder die kubische Faltung besser geeignet. Mit der bilinearen Interpolation erzielen Sie eine glatter aussehende Oberfläche. Bei Verwendung der kubischen Faltung können schärfere Ergebnisse erzielt werden. Diese Methode erfordert jedoch eine längere Verarbeitungszeit. Ein Ausnahmefall ist das Beibehalten der Radiometrie eines Bildes für eine genaue multispektrale Analyse. In diesem Fall ist die Methode des nächsten Nachbarn das am besten geeignete Verfahren.

Im unten stehenden Diagramm sehen Sie ein Beispiel für das Resampling von Anzeigen. In der ersten Abbildung sind das ursprüngliche Raster und die neue Position des Rasters (Raster-Umriss) dargestellt. In der Mitte sehen Sie das durch ein Resampling der Daten mit der Methode "Nächster Nachbar" erzielte Ergebnis. In der letzten Abbildung ist das durch ein Resampling des Rasters mit der bilinearen Interpolation erzielte Ergebnis dargestellt.

Beispiele für die Resampling-Methoden "Nächster Nachbar" und "Bilineare Interpolation"

Hintergrundanzeige

In einem Raster-Dataset können homogene Flächen vorhanden sein, die nicht angezeigt werden sollen. Dazu zählen Rahmen, Hintergründe oder Daten, die als ungültige Werte angesehen werden. In einigen Fällen werden sie als NoData-Werte angegeben, oder sie können reale Werte aufweisen.

Hintergründe und Umrisse sind manchmal das Ergebnis der Neuprojizierung eines Raster-Datasets. Wenn die Raster-Daten einen Hintergrund, einen Rahmen oder andere NoData-Werte enthalten, können Sie diese ausblenden oder in einer bestimmten Farbe darstellen.

In allen Renderern steht die Möglichkeit zur Verfügung, für den NoData-Wert eine Farbe oder "Keine Farbe" festzulegen. Mit den Renderern "Gestreckt" und "RGB" können Sie einen bestimmten Hintergrundwert und eine Anzeigefarbe bzw. "Keine Farbe" angeben.

In den folgenden Abbildungen ist ein NoData-Bereich mit schwarzem Hintergrund und ohne Farbe dargestellt.

Beispiele für NoData-Hintergründe
Im ersten Bild wird ein NoData-Bereich mit schwarzem Hintergrund und im zweiten Bild der gleiche Bereich ohne Farbe dargestellt.