基于GDAL的遙感影像數據壓縮技術研究及實現

摘 要：隨著我國“高分專項”系統的進一步推進，高分辨率對地觀測系統得到廣泛應用，影像分辨率逐步提高，而影像大小隨之增大，數據壓縮技術亟需改進。文章基于開源影像處理庫GDAL中自帶函數進行開發實現，為對比分析其不同影像壓縮方法提高效率。

關鍵詞：GDAL;影像壓縮;開源GIS

隨著航空航天遙感技術快速發展，衛星傳感器空間分辨率逐步提高，遙感應用研究逐漸普及，獲取的影像數據量也呈幾何級數地增大[1]。目前高清遙感影像被廣泛應用于基礎地理信息數據生產、第三次國土調查等測繪地理信息項目[2-3]，因此，發展高效的遙感影像圖像壓縮技術，成為遙感圖像處理亟待解決的重要課題，并將對我國高分辨率衛星遙感觀測技術的發展起到決定性的作用。

本文采用開源遙感影像處理庫GDAL對測繪地理信息生產使用的遙感數據進行壓縮處理，并從多方面比較不同壓縮方法的壓縮效率，分析并總結最為高效的影像壓縮處理方法，為測繪地理信息生產提供最優的影像壓縮方案。

1 ? ?GDAL影像壓縮相關技術介紹

1.1 ?GDAL開源庫介紹

Geospatial Data Abstraction Library（GDAL）是使用C/C++語言編寫的用于讀寫空間數據的一套跨平臺開源庫，它支持幾乎所有常見的通用圖像文件格式和遙感與地理信息系統（Geographic Information System，GIS）專用圖像文件格式，也支持幾乎所有常見的投影方式[4]。現有的大部分GIS或者遙感平臺，不論是商業軟件ArcGIS，ENVI，還是開源軟件GRASS，QGIS，都使用了GDAL作為底層構建庫。目前最新的GDAL版本為3.0.4，其支持超過200種柵格數據格式，是為當前最流行的遙感影像處理庫，被廣泛用于GIS與遙感影像處理中。

1.2 ?GDAL數據集

在GDAL模型里面，有3個重要的概念：數據集、柵格波段與顏色表。數據集（Dataset，由GDAL：Dataset類表示）是相關的柵格波段和一些相關信息的集合，表示一個柵格數據（使用抽象類GDALDataset表示），一個dataset包含了對于柵格數據的波段、空間參考以及元數據等信息。數據集本身也包括元數據，也就是以字符串形式表示的一個名字與值的清單。

1.3 ?GDALDriver類

GDAL為每種格式提供了一個文件格式驅動類GDALDriver，它對每種對應的格式進行管理（讀取、創建、刪除、重命名、復制、從已有數據創建數據集等）。

2 ? ?軟件實現與分析

2.1 ?代碼實現

GDAL支持的創建數據集有兩種方式，其中一種為Create（）方法，另一種用CreateCopy（）方法。所有支持創建新文件的驅動都支持CreateCopy方法，但只有少數支持Create方法。本文主要利用GDALDriver：：CreateCopye（）這個函數，通過創建復制新遙感影像過程實現對影像的壓縮處理，核心代碼如下：

（1）指明需要壓縮的遙感影像文件以及壓縮后影像的保存路徑。

gdal.AllRegister（） //要讀取某種類型的數據，必須要先載入數據驅動，也就是初始化一個對象，讓它“知道”某種數據結構。

const char* pszSrcFileName = "C：＼＼...＼＼processGFimage.img";

const char* pszDstFileName = "C：＼＼....＼＼resultGFimage.img";

GDALDataset *poSrcDS = （GDALDataset *） GDALOpen（ pszSrcFileName， GA_ReadOnly ）;

（2）當需要傳入更多的參數（建立金字塔和壓縮方法等）可以進行設置，如下：

char **papszOptions = NULL;

papszOptions = CSLSetNameValue（ papszOptions， "TILED"， "YES" ）; //建立金字塔

papszOptions = CSLSetNameValue（ papszOptions， "COMPRESS" ，"PACKBITS" ）; ?//設置遙感影像壓縮方法

poDstDS = poDriver->CreateCopy（ pszDstFileName， poSrcDS， FALSE， papszOptions， GDALTermProgress， NULL）;

2.2 ?壓縮效率分析

為對比分析GDAL影像處理庫中不同影像壓縮方法的效率，本文選取某一區縣不同大小的高清遙感影像、RGB柵格TIFF格式影像，像素大小為10 m，投影坐標系為：CSGS200。本文僅對GDAL自帶的壓縮方（LZW/JPEG/DEFLATE/ZSTD/ WEBP/ LERC/LERC_DEFLATE/LERC_ZSTD）進行測試，主要在硬件相同情況下從壓縮率和壓縮耗時等方面進行評定（見表1）。

根據測試結果可以看出，GDAL自帶的8種壓縮方法對TIFF格式效果各有優勢，影像較小時，LZW壓縮耗時最短，但壓縮比最小;ZSTD壓縮比最大，但耗時較長;而DEFLATE兩項參數均在中等水平。但當影像較大時，LZW壓縮耗時比其他兩種壓縮方法優勢明顯，且壓縮比也較好;而ZSTD壓縮方法的壓縮比和耗時都有所衰減，且優勢不再明顯。

3 ? ?結語

GDAL是當前最為流行的開源遙感影像處理庫，其自帶的影像壓縮方法均為主流的、常用的壓縮方法，在保證影像紋理、色彩等質量前提下，能很好地降低遙感影像的存儲大小，從而實現減少影像存儲空間占用、提高影像傳輸和使用效率等目標。在實際生產中，可以根據自身條件和使用目的選擇合適的壓縮手段。結合GDAL自帶的影像壓縮方法各自特點以及影像壓縮的效率和質量等因素，給出以下兩點使用建議：

（1）壓縮1 GB以下影像時，GDAL自帶的LZW和ZSTD表現較為突出，分別在耗時和壓縮比方面存在優勢;

（2）壓縮較大影像時，LZW壓縮方法在壓縮效率上表現較好，特別是耗時方面優勢明顯，而其他壓縮方法均不突出。

[參考文獻]

[1]吳洪濤，張秀.ECW、MrSID、eYaImage三種壓縮技術對比與分析[J].城市勘測，2013（3）：127-132.

[2]孫禧勇，苗菁，王錦，等.高分遙感影像在第三次全國國土調查中的應用潛力評價—以重慶市為例[J].河南科學，2018（11）：98-108.

[3]王忠武，劉順喜，尤淑撐.影像壓縮技術在土地遙感中的應用潛力分析[J].河北師范大學學報（自然科學版），2012（36）：639-642.

[4]GDAL官方網站.GDAL[EB/OL].（2020-04-15）[2020-05-20].https：//gdal.org/api/index.html.

作者簡介：陳瑤（1987— ），女，浙江永康人，助理工程師，學士;研究方向：攝影測量與遙感，地理信息系統工程，互聯網地圖服務，測繪信息化。