Überblick über Einstellungen für die Raster-Speicherung

Mit den Umgebungseinstellungen für die Raster-Speicherung können Sie den Standard-Komprimierungstyp, die Standardeinstellungen für die Pyramidenerstellung und Statistikberechnung sowie die Standardkachelgröße anpassen, die von Geoverarbeitungs-Raster-Werkzeugen verwendet werden.

Nicht alle Einstellungen beeinflussen auch alle Speichertypen. Ausführliche Angaben finden Sie nachfolgend in der Raster-Speicherungsmatrix. Dateigruppe 2 besteht aus ERDAS IMAGINE-Dateien. Alle anderen von ArcGIS unterstützten Raster-Dateiformate sind der Dateigruppe 1 zugeordnet.

Raster-Speicherungsmatrix

Speichereinstellungen	Dateigruppe 1	Dateigruppe 2	Personal-GDB	Datei-GDB	ArcSDE
Pyramiden	Ja OVR-Datei	Ja RRD-Typ	Ja RRD-Typ	Ja	Ja
Resampling	Ja	Ja	Ja	Ja	Ja
Ebenen	Ja	Ja	Ja	Ja	Ja
Raster-Statistik	Ja	Ja	Ja	Ja	Ja
Sprungfaktor	Ja	Ja	Ja	Ja	Ja
Ausschlusswert	Ja	Ja	Ja	Ja	Ja
Komprimierung	Ja*	Ja RLE-Komprimierung	Ja	Ja	Ja
LZ77	Ja*	Nein	Ja	Ja	Ja
JPEG	Ja*	Nein	Ja	Ja	Ja
JPEG 2000	Ja*	Nein	Ja	Ja	Ja
Kachelgröße	Nein	Nein	Nein	Ja	Ja

Raster-Speicherungsmatrix

Hinweis:

Die Komprimierung hängt vom Dateiformat ab. In den technischen Spezifikationen ist angegeben, welche Dateiformate Komprimierung unterstützen.

Komprimierungstyp

Die Einstellung "Komprimierungstyp" wird von allen Werkzeugen verwendet, deren Ausgabe ein Raster-Dataset ist. Es gibt neun verschiedene Komprimierungsmethoden für Geoverarbeitungswerkzeuge. Vier Komprimierungstypen werden beim Laden von Rastern in eine Geodatabase unterstützt: LZ77, JPEG, JPEG2000 und NONE.

Gültige Komprimierung je nach Pixeltiefe

Komprimierung	Pixeltiefe (8 Bit)	Pixeltiefe (16 Bit)	Weitere Informationen
LZ77	Ja	Ja	Beliebige Pixeltiefe
JPEG	Ja	Nein
JPEG2000	Ja	Ja
PackBits	Ja	Nein	1-Bit-bis 8-Bit-Daten
LZW	Ja	Ja	Beliebige Pixeltiefe
RLE	Ja	Ja	Beliebige Pixeltiefe
CCITT_G3	Nein	Nein	Nur für 1-Bit-Daten
CCITT_G4	Nein	Nein	Nur für 1-Bit-Daten
CCITT_1D	Nein	Nein	Nur für 1-Bit-Daten

Gültige Komprimierung je nach Pixeltiefe

LZ77 (die Standardeinstellung) ermöglicht eine verlustfreie Komprimierung, bei der alle Zellenwerte des Rasters erhalten bleiben. LZ77 verwendet denselben Komprimierungsalgorithmus wie das Bildformat PNG und einen ähnlichen Algorithmus wie die ZIP-Komprimierung. Da Sie sich darauf verlassen können, dass sich Pixel nach der Komprimierung nicht ändern, wählen Sie LZ777 für visuelle oder algorithmische Analysen.

JPEG ist eine verlustbehaftete Komprimierungsmethode, da Raster-Zellenwerte bei der Komprimierung und Dekomprimierung möglicherweise nicht erhalten bleiben. Sie verwendet den JPEG-(JFIF-)Komprimierungsalgorithmus der öffentlichen Domäne und ist nur für vorzeichenlose 8-Bit-Raster-Daten (Einzelband-Graustufen oder Dreiband-Raster-Daten) geeignet.

JPEG2000 verwendet die Wavelet-Technologie zum Komprimieren von Rastern, sodass sie optisch verlustfrei erscheinen. Dies bedeutet, dass die Unterschiede zwischen dem Original-Raster und demselben Raster in komprimierter Form nicht leicht zu erkennen sind, obwohl die Zellenwerte manipuliert werden. Verwenden Sie JPEG oder JPEG2000 für Raster, die als Bilder oder Hintergrundbilder fungieren sollen.

Wenn Sie JPEG oder JPEG2000 auswählen, können Sie auch die Komprimierungsqualität festlegen, um zu steuern, wie groß der Verlust durch den Komprimierungsalgorithmus sein soll. Die Werte für die Pixel eines Bildes, das mit einer höheren Komprimierungsqualität komprimiert wird, sind näher an denen des Originalbildes. Gültige Werte für die Komprimierungsqualität von JPEG liegen in einem Bereich von 5 bis 95. Die gültigen Werte für JPEG 2000 liegen in einem Bereich von 1 bis 100. Die Standard-Komprimierungsqualität ist 75. Die Komprimierungsstufe hängt von den Daten und der Komprimierungsqualität ab. Je homogener die Daten sind, desto höher ist die Komprimierungsrate. Je niedriger die Komprimierungsqualität ist, desto höher ist die Komprimierungsrate. Eine verlustbehaftete Komprimierungsmethode führt normalerweise zu höheren Komprimierungsraten als eine verlustfreie Komprimierungsmethode.

Die Hauptvorteile der Datenkomprimierung sind, dass komprimierte Daten weniger Speicherplatz benötigen und die Zeiten für die Anzeige der Daten kürzer sind, da weniger Informationen übertragen werden müssen.

Pyramiden

Pyramiden sind Darstellungen eines Datasets mit reduzierter Auflösung. Sie können die Anzeige von Raster-Datasets beschleunigen, da nur die Daten abgerufen werden, die bei einer angegebenen Auflösung erforderlich sind. In der Standardeinstellung werden Pyramiden für Raster-Datasets durch ein Resampling der Ursprungsdaten erstellt. Es stehen drei Resampling-Methoden zur Verfügung: "Nächster Nachbar", "Bilinear" und "Kubisch".

Der Standard ist der nächste Nachbar. Diese Einstellung ist für jeden Typ von Raster-Dataset geeignet. Wählen Sie diese Methode für nominale Daten oder Raster-Datasets mit Colormaps, wie z. B. Landnutzungsdaten, gescannte Karten und Falschfarbenbilder.

Die bilineare Interpolation oder kubische Faltung hingegen sollten für kontinuierliche Daten, wie z. B. Satellitenbilder oder Luftaufnahmen, verwendet werden.

Wenn Sie "Pyramiden erstellen" deaktivieren, werden keine Pyramiden mit dem Ausgabe-Raster erstellt. Werden keine Pyramiden erstellt, wird weniger Speicherplatz belegt. Die Anzeigezeiten werden jedoch langsamer, insbesondere bei großen Raster-Datasets.

Wenn die Raster-Pyramiden als Übersichten (OVR) erstellt werden, dann ist es auch möglich, die Pyramiden mit LZ77 oder JPEG zu komprimieren. Wenn die Pyramiden nur als Dataset mit reduzierter Auflösung erstellt werden können, sind keine zusätzlichen Komprimierungsoptionen verfügbar.

Statistiken

Mit der Option "Statistiken" können Sie Statistiken für Ausgabe-Raster-Datasets berechnen. Statistiken sind für ein Raster-Dataset notwendig, damit bestimmte Tasks in ArcMap oder ArcCatalog durchgeführt werden können, wie z. B. Anwenden einer Kontraststreckung oder Klassifizierung der Daten. Das Berechnen von Statistiken, falls sie nicht bereits vorliegen, ist nicht von wesentlicher Bedeutung, da sie berechnet werden, wenn sie zum ersten Mal benötigt werden. Es wird jedoch empfohlen, Statistiken für Ihre Raster-Datasets vor deren Verwendung zu berechnen, wenn Sie mit Features arbeiten möchten, die Statistiken erfordern. Die Standardanzeige eines Rasters wird in den meisten Fällen verbessert, wenn Statistiken bereits berechnet wurden, da eine Standardabweichung bei vorhandenen Statistiken angewendet wird.

Durch das Festlegen eines Sprungfaktors können Sie das Berechnen von Statistiken beschleunigen, da Pixel übersprungen werden. Der Sprungfaktor hat keinen Einfluss auf die GRID-Datasets.

Werte, die auf Ignorieren festgelegt sind, werden nicht in die Statistikberechnung einbezogen. Normalerweise werden die Hintergrundwerte ignoriert. Dies gilt nur für Raster-Datasets in Personal-Geodatabases.

Kachelgröße

Die Einstellung "Kachelgröße" wird von allen Werkzeugen verwendet, die Raster-Datasets in Blöcken erstellen.

Die Standardgröße für Kacheln ist 128 mal 128, was für die meisten Fällen geeignet ist. Wenn die Kachelgröße jedoch zu groß gewählt wird, werden bei jedem Datenzugriff mehr Daten als benötigt angezeigt. Angenommen, Sie möchten ein Fenster mit der Größe 100 x 100 anzeigen, das von einer Kachel abgedeckt wird. Wenn Sie die Kachelgröße auf 512 festlegen, benötigen Sie eine Kachel der Größe 512 x 512 Pixel. Wenn Sie die Kachelgröße hingegen auf 128 x 128 festlegen und das Anzeigefenster eine Größe von 100 x 100 aufweist, werden weniger zusätzliche Daten abgerufen.