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SuperMap海量影像瓦片最佳方案
写在前面的话：本文所宣传的高效生产影像地图瓦片方案在 SuperMap GIS 10i 版本已经提供，但之前只针对地理坐标系影像地图的全球剖分切片有效， SuperMap GIS 11i 版本打破了影像地图限制，对投影坐标系影像地图同样适用。另外，此高效生产影像地图瓦片方案还新增支持本地剖分方式。
影像地图切片是影像数据服务处理流程中的一个重要环节，也是最耗时耗力的环节，因此，大家一直关注于是否有一种更便捷高效的方式来完成影像地图瓦片的生产？
答案是：现在有了！先呈现一组性能统计数据，若您已经经历过一些影像地图瓦片生产的项目实践，您从下面的数据将可以感受到“生产提速了”。表格 1 不同数据量影像地图瓦片生成耗时
从上述切片耗时数据来看，切片效率确实大幅提高了，这是因为我们采用了一种新的影像地图切片方案—— “基于金字塔算法生成瓦片”，这对于您来说是一个新名词，下面简单解释一下：
基于金字塔算法生成瓦片适用于对分辨率较高的影像地图切片，其先对影像地图最精细层级，也就是影 像最清晰的层级的地图进行切片，例如：WGS 1984 坐标系的影像地图，影像分辨率为30米，使用全球剖分比 例尺层级切片，那么，影像地图浏览到最清晰的层级（也就是所谓的“缩放到影像分辨率”显示）时，找到对应 的比例尺为1:144447/层级为11， 此时，若使用基于金字塔算法生成瓦片，则先要基于1:144447比例尺的影像 地图生成第11层级的栅格瓦片，该层级瓦片生成完成后，再生成第10层级（比例尺1:288895）瓦片，此时，将 不在去访问1:288895比例尺的影像地图去生成瓦片，而是基于第11层级的瓦片结果构造第10层级的瓦片；第10 层级瓦片生成完成后，再基于第10层级的瓦片生成第9层级的瓦片，以此类推，完成所有目标层级瓦片的生成。
因此，这个方案只在最精细层级的影像地图切片时访问地图，后续层级切片完全脱离工作空间的地图，极大减少了地图读取和出图的耗时，这种优势凸显在更高分辨率的影像地图切片。
基于金字塔算法生成瓦片的关键是确定影像地图的最精细层的比例尺，以此作为基础（称为基础比例 尺）生成该比例尺层级的栅格瓦片。
SuperMap iDesktop 和 SuperMap iDesktopX 在 11i 版本都支持基于金字塔算法生成瓦片，只需在生成 瓦片配置时确定上述所说的基础比例尺即可，如下图所示，勾选“基础比例尺”，然后指定第13层级/比例尺 1:36111 作为最精细层。不过，这里推荐使用 SuperMap iDesktopX 中的“处理自动化”方式来实现影像地图高效切片，下文进入实践篇
本文附件提供了两个模型分别用于两种切片模式：全球剖分和本地剖分，从11i版本开始，投影坐标系的地 图也支持全球剖分模式切片，若采用全球剖分模式进行影像地图高效切片，请使用附件中的“影像地图高效切片_全球剖分方案_适合高分辨率影像.xml”模型；若采用本地剖分模式，请使用附件中的“影像地图高效切片_本地剖分方案_适合高分辨率影像.xml”模型。
本示例以全球剖分模式的影像地图高效切片为例，介绍如何使用附件提供的预定义模型。
在 SuperMap iDesktopX 中的工作空间管理器里，右键单击“模型”节点，选择“加载地理处理建模模板”，然后选择“影像地图高效切片_本地剖分方案_适合高分辨率影像.xml”模型文件并打开即可，如下图所示。
接下来，根据业务需求修改模型中工具的参数，您只需要修改其中两个工具的参数即可，第一：“生成栅格瓦片配置文件（全球剖分）”工具包含几乎全部的参数内容，修改参数：工作空间文件、地图名称、瓦片名称、图片类型、瓦片目录、存储类型、瓦片地理范围（不设置表示整幅地图范围）、瓦片的最大/最小比例尺层级（全球剖分比例尺层级，请参见附表1）以及关键参数勾选“基于金字塔算法生成瓦片”和“金字塔原始瓦片层级”（“金字塔原始瓦片层级”参数一般与“最大比例尺层级”参数保持一致）；第二：“多进程生成地图瓦片”工具只需要设置切图占用的CPU计算资源的百分比即可。
另外，如果您选择了将瓦片存储在MongoDB数据库中，也就是“存储类型”指定了“MongoDB”，您需
要继续设置以下两个相关参数：
1. 瓦片目录：虽然瓦片存储到MongoDB数据库，但是仍需要指定该参数，该目录将存储地图瓦片配置文件（sci）以及拆分的子任务文件等。
2. MongoDB连接信息：指定数据库的连接信息，书写示例：--userName=demo --password=123456 --database=test --server=localhost:27017
其中，--userName和--password为MongoDB的访问用户名密码，若没有，这两个参数可以省略；-- server 指定MongoDB数据服务器地址和端口；--database 指定MongoDB数据库名称，若指定的数据库不存 在，将新建该数据库。
3 执行切片操作
参数设置完毕后，单击“执行”按钮，开始执行切片操作。
4 小结
本示例的全国影像地图生成全球剖分2到12级地图瓦片，生成Webp格式的瓦片718605张，共5.28GB，总耗时130分钟，较原有方案效率提升3倍；加之，新方案无需对镶嵌数据集创建金字塔和构建概视图，那么，效率提升不仅仅3倍。
以上示例是对地理坐标系的影像地图采用全球剖分方式的高效切片，有些用户场景中，需要对投影坐标系的影像地图进行全球剖分或者本地剖分方式切片，那么下文对这两个场景的高效切片进行补充说明
其他切片场景实践
关于投影坐标系影像地图的全球剖分切片：
投影坐标系影像地图的全球剖分切片，仍旧使用上用上文示例的“影像地图高效切片_全球剖分方案_适合高 分辨率影像.xml”模型，并且操作方式和参数设置基本相同，不同的是全球剖分比例尺层级号与比例尺的对应关系有一些差异，如下表所示，可以看出第0层级对应的比例尺不同，也就是相同比例尺的层级号相差1。
表格 4：地理坐标系和投影坐标系地图全球剖分层级与比例尺对照表
关于影像地图的本地剖分切片：
影像地图（包括地理坐标系和投影坐标系地图）本地剖分切片，需要在 SuperMap iDesktopX 中加载附件中的“影像地图高效切片_本地剖分方案_适合高分辨率影像.xml”模型，模型加载后，同样需要根据业务要求修改模型中工具的参数， 也是只需修改其中两个工具的参数即可，第一：“生成栅格瓦片配置文件（本地剖分）”工具包含几乎全部的参数内容，修改参数：工作空间文件、地图名称、瓦片名称、图片类型、瓦片目录、存储类型、瓦片地理范围（不设置表示整幅地图范围）、瓦片的比例尺组以及关键参数勾选“基于金字塔算法生成瓦片”和“金字塔原始瓦片层级”（“金字塔原始瓦片层级”参数一般与“最大比例尺”参数保持一致）；第二：“多进程生成地图瓦片”工具只需要设置切图占用的CPU计算资源的百分比即可。
这里补充说明一下瓦片的比例尺组，本地剖分切片的比例尺按需指定，但是若采用基于金字塔算法生成瓦片，所指定的比例尺组中，相邻比例尺数值必须是2倍关系，如下图的：1:1000000、1:500000、1:250000、1:125000、1:62500，相邻比例尺分母间都是2倍关系，否则无法正确生成影像地图瓦片。
另外，针对影像地图本地剖分切片，“金字塔原始瓦片层级”这里需要填写影像地图最精细层级的比例尺分母，如下图所示，该影像地图最精细层级比例为1:62500，所以，“金字塔原始瓦片层级”参数值设置为：62500。
关于比例尺的标题组无需设置。
影像地图高效切片_全球剖分方案_适合高分辨率影像 .xml:
链接：https://pan.baidu.com/s/1fJgnLtauL6Gbhkatg2k3Uw?pwd=1z44
提取码：1z44影像地图高效切片_本地剖分方案_适合高分辨率影像 .xml：
链接：https://pan.baidu.com/s/1h4WTAx9XESrSxbFQsxMGsg?pwd=7zvo
提取码：7zvo -
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- 原文地址：https://blog.csdn.net/supermapsupport/article/details/126930617
