Questions tagged «compression»

我有一个主要由GeoTIFF文件组成的GIS数据文件夹。整套大约重约1.2 GB。我注意到，如果将内容包装到tarball中，它将粉碎到大约82 MB。我想将其检入修订控制系统中，以便其他人可以使用它，并且似乎可以挤出一些空间。 GDAL GeoTIFF 驱动程序页面列出了许多可用于创建压缩的GeoTIFF文件的选项。还有很多选项会影响每种算法的工作方式。 帮助页面在描述选项方面做得很好，但是没有详细说明如何选择与变化的压缩级别相关的算法或权衡取舍。这导致以下问题： 使用压缩的优点是可以节省大量空间。缺点是什么？压缩图像时信息会丢失吗？ 如何选择一种算法和压缩级别。某些类型的图像是否适合某种算法？

50 gdal  geotiff-tiff  compression 

GeoHash是将点的纬度和经度编码为字符串的绝佳方法。简洁明了，由于使用了数字和字母，并且可以在末尾添加字符来调整精度。 我正在寻找一种编码多边形而不是点的等效方法。我看到了两种方法： 对所有多边形点进行geohash处理，然后将它们连接起来，然后使用经典文本压缩算法压缩结果字符串。 引用多边形中包含的所有地理哈希。这是RecursivePrefixTree方法-参见http://www.opensourceconnections.com/2014/04/11/indexing-polygons-in-lucene-with-accuracy/。 我希望代码可以被人类操纵。手动复制，不仅可以通过机器作为索引。 编辑：另请参见http://seenthis.net/messages/269838上的讨论（法语）。

11 polygon  latitude-longitude  compression  geohash 

是否可以检查给定的2个栅格图层是否具有相同的内容？ 我们的公司共享存储量有一个问题：它太大了，需要三天以上的时间才能进行完整备份。初步调查显示，占用空间最大的罪魁祸首之一是应使用CCITT压缩将开/关栅格真正存储为1位图层。 该示例图像当前为2位（因此有3个可能的值），并保存为文件系统中11 MB的LZW压缩tiff。转换为1bit（所以有2个可能的值）并应用CCITT Group 4压缩后，我们将其压缩到1.3 MB，几乎节省了一个完整的数量级。 （这实际上是一个表现良好的公民，还有其他人存储为32位浮点数！） 这真是个好消息！但是，也有将近7,000张图像可以应用。编写脚本来压缩它们将很简单： for old_img in [list of images]: convert_to_1bit_and_compress(old_img) remove(old_img) replace_with_new(old_img, new_img) ...但是它缺少一项至关重要的测试：新压缩的版本内容相同吗？ if raster_diff(old_img, new_img) == "Identical": remove(old_img) rename(new_img, old_img) 有没有一种工具或方法可以自动（取消）证明Image-A的内容与Image-B的内容具有相同的价值？ 我可以使用ArcGIS 10.2和QGIS，但是除了可以避免手动检查所有这些图像以确保覆盖之前的正确性之外，其他所有功能都可以使用。错误地转换和覆盖确实具有超过开/关值的图像将是可怕的。其中大多数会花费数千美元来收集和生成。 更新：最大的违规者是32位浮点数，每边最大可达100,000px，因此约30GB未压缩。

10 python  raster  compression  differences