Esri OptimizeRasters是一个高效、可配置的开源工具包。

OptimizeRasters提供了以下功能：

使用OptimizeRasters工具包的好处：

OptimizeRaster工具包包含的工具：

目前转换输出支持的格式包括：

分块TIFF，有别于数据供应商提供的常规TIFF格式，通过内部分块机制，减少了数据访问时需要的磁盘读取次数。同时提供可选的JPEG和LZW压缩算法，有效减少文件大小。
云存储优化GeoTIFF，和分块TIFF类似，包含金字塔，并且文件组织针对Http请求进行优化。性能和分块TIFF差不多。
MRF是NASA发明的用于高效存储和读取的分块栅格格式。可选使用LERC压缩算法，有效节省存储空间，同时提供较快的压缩和解压速度。

OptimizeRaster能同步转换和上传栅格影像到云存储或企业存储系统，同时会进行各项检查，以确保数据被成功转换或上传，通过外部的日志功能记录失败的记录以及作业的进度，能断点转换和续传。

OptimizeRaster创建的本地代理文件相当于一个指针，包含所指引的原始栅格影像文件的元数据信息以及指引路径。本地代理文件同时也能启用本地缓存功能，基于所指引的原始文件在本地构建MRF格式的副本，以加快访问速度。

下载地址

运行环境

ArcGIS Map 10.4.1+或者ArcGIS 1.3+

OptimizeRaster工具包针对不同数据格式转换场景提供了以下预置配置文件：

Airbus_SatelliteProduct_to_MRF_LERC	空中客车的卫星数据转到到MRF（采用LERC压缩）
CopyFilesOnly	仅仅复制数据，不转换格式和创建本地代理。
CreateRasterProxy.xml	创建本地代理文件。
DG_SatelliteProduct_to_MRF_LERC	DG的卫星数据转到到MRF（采用LERC压缩）
Grid_to_COG_LZW	Grid转换为云优化格式
Grid_to_MRF_LERC	Grid转换为MRF格式（采用LERC压缩）
Imagery_to_COG_DEF.	常见影像格式转换为云优化格式
Imagery_to_COG_JPEG	常见影像格式转换为云优化格式
Imagery_to_MRF_JPEG	常见影像格式转换为MRF格式（采用JPEG压缩）
Imagery_to_MRF_LERC	常见影像格式转换为MRF格式（采用LERC压缩）
Imagery_to_TIF_JPEG	常见影像格式转换为TIFF格式（采用JPEG压缩）
Imagery_to_TIF_LZW	常见影像格式转换为TIFF格式（采用LZW压缩）
Landsat_to_MRF_LERC	Landsat数转换为MRF格式（采用LERC压缩）
Landsat8_RasterProxy	Landsat8数据转换为MRF格式（采用LERC压缩）
Overviews_to_MRF_JPEG	概视图转换为MRF格式（采用JPEG压缩）
Overviews_to_MRF_LERC	概视图转换为MRF格式（采用LERC压缩）
Sentinel2_to_MRF	哨兵2数据转换为MRF格式

上述配置文件模板均为XML文件，假如需要定制自己的转换配置参数，可以在基于上述模板的基础上进行参数微调。

把OptimizeRasters.pyt作为Python工具箱添加到ArcMap的ArcToolbox中。

访问主菜单插入，工具箱。把OptimizeRasters.pyt作为Python工具箱添加到当前工程中。

假如需要调整配置参数，可点击上述界面中的Advanced按钮。

python.exe <OptimizeRaster.py文件的完整路径> -input=<需要转换的数据所在目录> -out=<输出目录> -mode=<输出格式>

参数说明

参数	说明	是否必须
-config	配置文件的路径	否
-mode	输出格式，选项包括： l mrf l tif l tif_cog l rasterproxy	是
-cache	本地代理文件的存放路径	否
-quality	JPEG的压缩率	否
-prec	LERC的压缩率，默认整形数据为0.5，浮点数据为0.0001	否
-pyramids	是否构建金字塔，选择包括： l 1 l 0 l external	否
-rasterproxypath	本地代理文件的存放路径	否

来源：https://www.cnblogs.com/luwl/p/11774696.html

标签