Überblick über Einstellungen für die Raster-Speicherung

Mit den Umgebungseinstellungen für die Raster-Speicherung können Sie den Standard-Komprimierungstyp, die Standardeinstellungen für die Pyramiden- und Statistikberechnung, die Standardkachelgröße, die standardmäßige Resampling-Methode und die NoData-Zuordnungsmethode anpassen, die von zentralen Raster-Werkzeugen zur Geoverarbeitung verwendet werden.

Erweiterungs-Toolsets für die Geoverarbeitung wie 3D Analyst, Geostatistical Analyst und Spatial Analyst berücksichtigen nicht alle Speichereinstellungen für Raster. Genauere Informationen dazu, welche Umgebungen berücksichtigt werden, finden Sie in der Hilfe zu den einzelnen Werkzeugen.

Nicht alle Einstellungen beeinflussen auch alle Speichertypen. Ausführliche Angaben finden Sie nachfolgend in der Raster-Speicherungsmatrix. Dateigruppe 2 besteht aus ERDAS IMAGINE-Dateien. Alle anderen von ArcGIS unterstützten Raster-Dateiformate sind der Dateigruppe 1 zugeordnet.

Raster-Speicherungsmatrix

Speichereinstellungen

Dateigruppe 1

Dateigruppe 2

Personal-Geodatabase

File-Geodatabase

ArcSDE

Pyramiden

Ja

OVR-Datei

Ja

RRD-Typ

Ja

RRD-Typ

Ja

Ja

  • Resampling

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

  • Ebenen

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

  • Erste Ebene überspringen

Ja

Nein

Nein

Ja

Ja

Raster-Statistiken

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

  • Sprungfaktor

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

  • Ausschlusswert

Ja

Ja

Ja

Ja

Ja

Komprimierung

Ja*

Ja

RLE-Komprimierung

Ja

Ja

Ja

  • LZ77

Ja*

Nein

Ja

Ja

Ja

  • JPEG

Ja*

Nein

Ja

Ja

Ja

  • JPEG 2000

Ja*

Nein

Ja

Ja

Ja

Kachelgröße

Nur TIFF

Nein

Nein

Ja

Ja

Raster-Speicherungsmatrix
HinweisHinweis:

Die Komprimierung hängt vom Dateiformat ab. Unter Unterstützte Dateiformate für Raster-Datasets ist angegeben, welche Dateiformate Komprimierung unterstützen.

Pyramiden

Pyramiden sind Darstellungen eines Datasets mit reduzierter Auflösung. Sie können die Anzeige von Raster-Datasets beschleunigen, da nur die Daten abgerufen werden, die bei einer angegebenen Auflösung erforderlich sind. In der Standardeinstellung werden Pyramiden für Raster-Datasets durch ein Resampling der Ursprungsdaten berechnet. Es stehen drei Resampling-Methoden zur Verfügung: "Nächster Nachbar", "Bilinear" und "Kubisch".

Wenn Sie "Pyramiden berechnen" deaktivieren, werden keine Pyramiden mit dem Ausgabe-Raster berechnet. Werden keine Pyramiden berechnet, wird weniger Speicherplatz belegt. Die Anzeigezeiten werden jedoch langsamer, insbesondere bei großen Raster-Datasets.

Sie können die erste Pyramidenebene überspringen. Wenn Sie die erste Pyramidenebene überspringen, ist etwas weniger Speicherplatz erforderlich, aber die Anzeigezeiten bei kleinen Maßstäben werden langsamer. Alternativ dazu können Sie die Anzahl an Ebenen definieren, dies kann sich jedoch bei sehr großen Maßstäben auf die Geschwindigkeit auswirken.

Der Standard ist "Nächster Nachbar". Diese Einstellung ist für jeden Typ von Raster-Dataset geeignet. Wählen Sie diese Methode für nominale Daten oder Raster-Datasets mit Colormaps, wie z. B. Landnutzungsdaten, gescannte Karten und Falschfarbenbilder.

Die bilineare Interpolation oder kubische Faltung hingegen sollte für kontinuierliche Daten, wie z. B. Satellitenbilder oder Luftaufnahmen, verwendet werden.

Wenn die Raster-Pyramiden als Übersichten (OVR) berechnet werden, dann ist es auch möglich, die Pyramiden mit LZ77 oder JPEG zu komprimieren. Wenn die Pyramiden nur als Dataset mit reduzierter Auflösung berechnet werden können, sind keine zusätzlichen Komprimierungsoptionen verfügbar.

Statistiken anzeigen

Mit der Option "Statistiken berechnen" können Sie Statistiken für Ausgabe-Raster-Datasets berechnen. Statistiken sind für ein Raster-Dataset notwendig, damit bestimmte Tasks in ArcMap oder ArcCatalog durchgeführt werden können, wie z. B. Anwenden einer Kontraststreckung oder Klassifizierung der Daten. Das Berechnen von Statistiken, falls sie nicht bereits vorliegen, ist nicht von wesentlicher Bedeutung, da sie berechnet werden, wenn sie zum ersten Mal benötigt werden. Es wird jedoch empfohlen, Statistiken für Ihre Raster-Datasets vor deren Verwendung zu berechnen, wenn Sie mit Features arbeiten möchten, die Statistiken erfordern. Die Standardanzeige eines Rasters wird in den meisten Fällen verbessert, wenn Statistiken bereits berechnet wurden, da eine Standardabweichung bei vorhandenen Statistiken angewendet wird.

Durch das Festlegen eines Sprungfaktors können Sie das Berechnen von Statistiken beschleunigen, da Pixel übersprungen werden. Der Sprungfaktor hat keinen Einfluss auf die GRID-Datasets.

Werte, die auf Ignorieren festgelegt sind, werden nicht in die Statistikberechnung einbezogen. Normalerweise werden die Hintergrundwerte ignoriert.

Komprimierungstyp

Die Einstellung "Komprimierungstyp" wird von allen Werkzeugen verwendet, deren Ausgabe ein Raster-Dataset ist. Es gibt neun verschiedene Komprimierungsmethoden für Geoverarbeitungswerkzeuge. Vier Komprimierungstypen werden beim Laden von Rastern in eine Geodatabase unterstützt: LZ77, JPEG, JPEG2000 und NONE.

Gültige Komprimierung je nach Pixeltiefe

Komprimierung

Pixeltiefe (8 Bit)

Pixeltiefe (16 Bit)

Weitere Informationen

LZ77

Ja

Ja

Beliebige Pixeltiefe

JPEG

Ja

Nur 12-Bit-Daten, als 16-Bit-Daten gespeichert

JPEG_YCbCr

Ja

Nein

JPEG2000

Ja

Ja

PackBits

Ja

Nein

1-Bit- bis 8-Bit-Daten

LZW

Ja

Ja

Beliebige Pixeltiefe

RLE

Ja

Ja

Beliebige Pixeltiefe

CCITT_G3

Nein

Nein

Nur für 1-Bit-Daten

CCITT_G4

Nein

Nein

Nur für 1-Bit-Daten

CCITT_1D

Nein

Nein

Nur für 1-Bit-Daten

Gültige Komprimierung je nach Pixeltiefe

LZ77 (die Standardeinstellung) ermöglicht eine verlustfreie Komprimierung, bei der alle Zellenwerte des Rasters erhalten bleiben. LZ77 verwendet denselben Komprimierungsalgorithmus wie das Bildformat PNG und einen ähnlichen Algorithmus wie die ZIP-Komprimierung. Da Sie sich darauf verlassen können, dass sich Pixel nach der Komprimierung nicht ändern, wählen Sie LZ77 für visuelle oder algorithmische Analysen.

JPEG ist eine verlustbehaftete Komprimierungsmethode, da Raster-Zellenwerte bei der Komprimierung und Dekomprimierung möglicherweise nicht erhalten bleiben. Sie verwendet den JPEG-(JFIF-)Komprimierungsalgorithmus der öffentlichen Domäne und ist nur für vorzeichenlose 8-Bit-Raster-Daten (Einzelband-Graustufen- oder Dreiband-Raster-Daten) geeignet.

JPEG_YCbCr ist eine verlustbehaftete Komprimierung mit den Farbraumkomponenten Luma (Y) und Chroma (Cb und Cr).

JPEG2000 verwendet die Wavelet-Technologie zum Komprimieren von Rastern, sodass sie optisch verlustfrei erscheinen. Dies bedeutet, dass die Unterschiede zwischen dem Original-Raster und demselben Raster in komprimierter Form nicht leicht zu erkennen sind, obwohl die Zellenwerte manipuliert werden. Verwenden Sie JPEG oder JPEG2000 für Raster, die als Bilder oder Hintergrundbilder fungieren sollen.

Wenn Sie JPEG oder JPEG2000 auswählen, können Sie auch die Komprimierungsqualität festlegen, um zu steuern, wie groß der Verlust durch den Komprimierungsalgorithmus sein soll. Die Werte für die Pixel eines Bildes, das mit einer höheren Komprimierungsqualität komprimiert wird, sind näher an denen des Originalbildes. Gültige Werte für die Komprimierungsqualität von JPEG liegen in einem Bereich von 5 bis 95. Die gültigen Werte für JPEG 2000 liegen in einem Bereich von 1 bis 100. Die Standard-Komprimierungsqualität ist 75. Die Komprimierungsstufe hängt von den Daten und der Komprimierungsqualität ab. Je homogener die Daten sind, desto höher ist die Komprimierungsrate. Je niedriger die Komprimierungsqualität ist, desto höher ist die Komprimierungsrate. Eine verlustbehaftete Komprimierungsmethode führt normalerweise zu höheren Komprimierungsraten als eine verlustfreie Komprimierungsmethode.

Die Hauptvorteile der Datenkomprimierung sind, dass komprimierte Daten weniger Speicherplatz benötigen und die Zeiten für die Anzeige der Daten kürzer sind, da weniger Informationen übertragen werden müssen.

Kachelgröße

Die Einstellung "Kachelgröße" wird von allen Werkzeugen verwendet, die Raster-Datasets in Blöcken erstellen.

Die Standardgröße für Kacheln ist 128 x 128, was für die meisten Fällen geeignet ist. Wenn die Kachelgröße jedoch zu groß gewählt wird, werden bei jedem Datenzugriff mehr Daten als benötigt angezeigt. Angenommen, Sie möchten ein Fenster mit der Größe 100 x 100 anzeigen, das von einer Kachel abgedeckt wird. Wenn Sie die Kachelgröße auf 512 festlegen, benötigen Sie eine Kachel der Größe 512 x 512 Pixel. Wenn Sie die Kachelgröße hingegen auf 128 x 128 festlegen und das Anzeigefenster eine Größe von 100 x 100 aufweist, werden weniger zusätzliche Daten abgerufen.

Resampling-Methode

Durch das Resampling werden bei der Transformation des Raster-Datasets die Pixelwerte interpoliert. Diese Vorgehensweise wird verwendet, wenn die Ein- und Ausgabe nicht hundertprozentig übereinstimmen, wenn sich die Pixelgröße ändert und/oder wenn die Daten verschoben werden.

NoData

Verwenden Sie diese Umgebung, wenn der NoData-Wert der Eingabe an das Ausgabe-Raster übertragen werden muss. Mit dieser Einstellung können Sie angeben, welchen Wert Sie als NoData-Wert in der Ausgabe festlegen.

5/9/2014