GeoTIFF 压缩技术：实用指南

GeoTIFF 压缩

地理空间数据的世界庞大而复杂，用于优化存储、传输和分析的应用程序和技术数量不断增加，利用地理空间数据的一个重要方面是 GeoTIFF 文件的高效管理。由于这些文件可能非常大，有效地压缩对于流畅的工作流程、快速的数据传输和准确的地理信息表示至关重要。

在本文中，我们将深入探讨 GeoTIFF 压缩技术，将介绍 GeoTIFF 上下文中压缩的主要目的，包括减小文件大小、提高传输速度、增强性能、节省带宽和保持数据完整性。同时还将探讨各种压缩算法，例如 None、PACKBITS、Deflate、LZW、LZMA 和 ZSTD，并讨论它们的优缺点。

为什么要压缩 Geotiff？

在 GeoTIFF 的上下文中，压缩有几个重要目的：

1.减小文件大小：压缩算法有助于减小 GeoTIFF 文件的大小，使其更易于管理和存储，这在处理可能消耗大量存储空间的大型地理空间数据集时特别有用。

2.提高传输速度：压缩导致的文件大小更小，数据传输速度更快，在跨网络或互联网共享或访问地理空间数据时尤为重要，可以提高工作流的效率并减少应用程序的延迟。

3.增强性能：有效压缩的 GeoTIFF 可以通过减少读取和写入数据所需的时间来提高地理空间应用程序的性能，尤其是在通过网络访问数据或使用云优化的 GeoTIFF 时。

4.节省带宽：在系统之间或通过 Internet 传输数据时，压缩文件消耗的带宽更少，使其更具成本效益和环境友好性。

5.保持数据完整性：尤其是无损压缩算法，可以在减少文件大小的同时准确保存数据，这对于依赖于地理空间数据的精度和完整性的应用程序至关重要。

GeoTIFF 上下文中的压缩目的是在数据存储效率、传输速度和数据完整性之间取得平衡，同时优化地理空间应用程序的性能，选择正确的压缩算法和设置取决于应用程序的具体要求和所使用的数据类型。

GeoTIFF 压缩的类型

这种类型的压缩意味着没有压缩应用于 GeoTIFF 文件。文件大小仍然很大，但读写操作更快，因为不需要花时间压缩或解压缩数据。

• None： 这种类型的压缩意味着没有压缩应用于 GeoTIFF 文件。文件大小仍然很大，但读写操作更快，不需要花时间压缩或解压缩数据。

• PackBits： 是一种简单的无损压缩算法，适用于具有大面积均匀颜色或重复图案的图像。它执行游程编码，这意味着它用单个值和计数替换连续的相同值，它不像其他压缩方法那样高效，但快速且易于实现。

• Deflate： 是一种广泛使用的无损压缩算法，它结合了 LZ77 算法和霍夫曼编码，在压缩比和速度之间提供了良好的平衡，可以使用不同的压缩级别和预测器设置自定义 Deflate，以优化特定数据类型的性能。

• LZW： 是另一种无损压缩算法，适用于具有重复模式的数据。它基于字典方法，在处理数据时构建重复模式表。LZW 通常提供比 PACKBITS 更好的压缩比，但在某些情况下可能更慢。由于其有效性和兼容性，它被广泛用于地理空间行业。

• LZMA（Lempel-Ziv-Markov 链算法）： LZMA 是一种无损压缩算法，它以较慢的压缩和解压缩时间为代价提供高压缩比，使用 LZ77 和范围编码的组合，具有比 LZW 或 Deflate 更大的字典大小。LZMA 更适用于优先考虑文件大小而处理时间不太重要的情况。

• ZSTD（Z标准）： Zstandard 是 Facebook 开发的现代无损压缩算法。它在高压缩比和快速压缩/解压缩速度之间提供了平衡。ZSTD 支持不同的压缩级别和预测器设置，允许根据特定数据类型和要求进行自定义。由于其效率和性能，它是地理空间数据压缩的热门选择。

上表总结了各种 GeoTIFF 压缩类型之间的差异，包括它们的描述、优点和缺点。请记住，针对特定用例的最佳压缩方法可能因数据类型、所需文件大小和处理时间限制而异。

无损压缩和有损压缩的区别

在 GeoTIFF 的上下文中，无损和有损指的是数据可以在文件格式中压缩的不同方式。

无损压缩：

• 原始数据被完整保存，文件压缩和解压时没有任何信息丢失。
• 无损压缩算法包括 PACKBITS、Deflate、LZW、LZMA 和 ZSTD。
• 与有损压缩相比，文件大小的减少可能更小，但会保持数据完整性。
• 适用于保持地理空间数据的准确性和精度至关重要的应用程序。

有损压缩：

• 压缩过程以损失一些信息或原始数据的精度为代价减小了文件大小。
• 解压缩后的数据是原始数据的近似值，可能包含一些小错误或差异。
• 在 GeoTIFF 的上下文中，有限误差光栅压缩 (LERC) 是有损压缩方法的一个示例。它可以单独使用或与其他压缩方法（例如，LERC_ZSTD、LERC_DEFLATE）结合使用。
• 与无损方法相比，有损压缩可以提供显着更高的压缩比，但以数据精度为代价。
• 适用于可以接受精度降低并且更小的文件大小或更快的数据传输更重要的应用程序。在为 GeoTIFF 选择压缩方法时，必须考虑应用程序的特定要求，例如数据完整性和精度的重要性、可接受的丢失级别以及高效存储和数据传输的需要。