无人机河道变化监测、公路状态监测等带状正摄影像快速加载解决方案

1.序：

图片都是矩形的，但项目实际应用当中很多影像数据是带状的，如果这个带状是斜的，那图像的像素就会特别高。

以实际应用为例，一个河道监测，使用无人机进行了航拍，输出了正射影像，河道弯弯曲曲，经度和纬度跨度范围都很大。单张tif的大小以及接近10Gb，像素总量：683610*150277=102730859970，千亿像素，但实际的河道所占的数据，有效数据不到十分之一，剩下的都是无效数据。如果不做处理，就需要全部加载。

如何快速加载这种数据？

2.解决方案原理

a)针对这样的大数据，进行分块，分成如下图的小块

这样一个文件变成了多个文件，但每个文件都包含很少的无效数据，存在的问题，文件个数会上升。如果同时加载需要考虑图层个数可能导致的问题（同一区域，目前的主流显卡最多支持8个图层叠加）。

b）切分成瓦片，类似下图结果

存在的问题，透明区域同样会被切分出这样的瓦片。碎文件量大，拷贝速度慢

3.LocaSpaceBuilder解决方案

LocaSpace特有的影像、地形数据存储格式lrp，内置lod，配置高效索引。

lrp结构说明：

lrp是一个二进制文件流，文件开始阶段存储了瓦片的索引，然后是一张张256*256像素的瓦片，可能是jpg，也可能是png，还可能是tif。

地形数据一般使用tif。索引是在瓦片写入的时候实时更新的。每次寻找瓦片先找索引，确定瓦片的位置以及字节个数，直接读取二进制文件流，构成瓦片，所以没有碎文件，查询速度特别快。

同时具备按范围裁切，去除黑边等功能，使用方法如下：

选择需要处理的数据，按照要求过滤无效值（默认不过滤），设置多边形范围控制，可以在LocaSpaceviewer里面绘制一个目标区域的面，另存为kml。可以设置【粗略过滤】、【精确过滤】两种模式

绘制一个有效数据的范围，如下图

这里使用粗略过滤，能过滤掉大部分的无效数据，同时保证了数据处理速度。

本示例当中提供的数据，在不设置过滤范围的情况下的处理时间为：11小时37分3秒，体积11.2Gb

设置如上图所示的范围后，处理时间：2小时43分29秒，体积10.2Gb

不要小看这缩小的一个Gb数据量，空数据压缩比很高，瓦片数可能降低10倍以上，提高的效率可想而知

处理完成之后生成一个lrp，直接在LocaSpaceViewer里面加载lrp，秒加！！！！！！

任意缩放，查看数据的状况，再也不担心像arcgis、globalmapper一样即使创建金字塔，也是拖拽一下卡顿一下的问题了。

最终效果如下：

放一个河道勘察的三维案例：

http://www.wish3d.com/projectPage/7c097a5e-0334-49bf-853d-49ae5b8e1601