批量构建金字塔 (Data Management)
摘要
为多个栅格数据集构建金字塔。
用法
构建金字塔可以改善栅格数据集的显示性能。
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如果栅格数据集构成了很大的目录但没有金字塔，或者要对栅格目录的各项构建金字塔（将这些项拖入对话框中），则批量构建金字塔十分有用。
小波压缩栅格数据集（如 ECW 和 MrSID）无需构建金字塔。这些格式具有编码时创建的内部金字塔。
对于行或列中的像素少于 1024 像素的栅格数据集，将不会为其构建金字塔。由于该栅格数据集足够小，所以无需金字塔；且构建金字塔也将无助于提高性能。
无法为栅格目录构建金字塔，但可为每个栅格目录项构建金字塔。
可在“栅格数据存储环境设置”中为概述金字塔文件选择压缩类型。压缩操作将创建一个较小的 .ovr 文件。IMAGINE 格式和较早版本的 ArcGIS 将创建递减分辨率数据集 (.rrd) 文件，这些文件不支持压缩。
默认情况下，金字塔压缩将根据给定的数据类型使用最佳的压缩类型。也可以手动选择压缩方法：LZ77、JPEG 或无压缩。
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JPEG 压缩只适用于可根据 JPEG 规范存储数据的文件格式。支持的栅格数据集文件格式主题列出了 JPEG 格式会支持的说明。
语法
| 参数 | 说明 | 数据类型 |
Input_Raster_Datasets [input_raster_dataset,...] |
要构建栅格金字塔的输入栅格数据集。 每个输入数据集的行数和列数都应超过 1024 个。 | Raster Dataset |
Pyramid_levels (可选) |
选择将构建的递减分辨率数据集图层的数量。默认值为 -1（将构建完整的金字塔）。值为 0 时，将不会获得金字塔等级。 | Long |
Skip_first_level (可选) | 选择是否跳过第一个金字塔等级。跳过第一个等级将略微降低占用的磁盘空间大小，但将降低这些比例的性能。
| Boolean |
Pyramid_resampling_technique (可选) |
用于构建金字塔的重采样技术。
| String |
Pyramid_compression_type (可选) |
构建栅格金字塔时使用的压缩类型。
| String |
Compression_quality (可选) |
使用 JPEG 压缩方法构建金字塔时使用的压缩质量。该值必须处于 0 到 100 之间。值越接近 100，图像质量越高，但压缩比越低。 | Long |
Skip_Existing (可选) | 指定是仅在缺少金字塔的地方构建金字塔，还是即使金字塔已存在仍然要重新生成金字塔。
| Boolean |
代码实例
这是 BatchBuildPyramids 的 Python 示例。
import arcpy
arcpy.BatchBuildPyramids_management(
"C:/data/img1.tif;C:/data/img2.img", "6", "SKIP_FIRST",
"BILINEAR", "JPEG", "50", "SKIP_EXISTING")
这是 BatchBuildPyramids 的 Python 脚本示例。
#Build Pyramids for multiple raster datasets in the workspace
#Skip the dataset that already has pyramid
#Build pyramids with compression and level setting
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/Workspace"
inras = "image1.tif;image2.img;fgdb.gdb/image3"
pylevels = "6"
skipfirst = "SKIP_FIRST"
resample = "BILINEAR"
compress = "JPEG"
quality = "80"
skipexist = "SKIP_EXISTING"
arcpy.BatchBuildPyramids_management(
inras, pylevels, skipfirst, resample, compress,
quality, skipexist)