মোডাক্সিংয়ের জন্য gdalwarp এবং gdal_ विसর মধ্যে পার্থক্য কী


14

আমি প্রতি 100MB এর আশেপাশে প্রায় 20 ড্যাম টিফগুলিকে একীভূত করতে চেয়েছিলাম এবং আমি gdalwarp ব্যবহার করেছি (আমি ভার্চুয়াল ফাইল অপশন সম্পর্কে জানি):

gdalwarp $(list_of_tiffs) merged.tiff

তবে এই আদেশটি খুব দীর্ঘ সময় নিয়েছে এবং কিছু 15 মিনিটের পরে এটি সেট থেকে 5 তম চিত্রটি প্রক্রিয়া করছে। আমি এটি শেষ করি।

তারপরে আমি দেখতে পেলাম যে gdal_ विसর.পি স্ক্রিপ্টটি মোজাইসিংয়ের জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে এবং চেষ্টা করে দেখেছি:

gdal_merge.py $(list_of_tiffs)

যা 3 মিনিটের কম সময়ে সম্পন্ন হয়েছে।

যেহেতু আমি প্রত্যাশা করেছিলাম যে উভয় আদেশই একই ফল দেবে, আমি ভাবছি যে উভয়ের মধ্যে পার্থক্য কী, কেন gdalwarp ফলাফল একই হলে এত বেশি সময় নেয়?

উত্তর:


21

যদিও আমি জানি না কেন জিডিএল এই কার্যকারিতাটিতে এই ওভারল্যাপটি সরবরাহ করে, gdalwarp কে সত্যই দ্রুত করার জন্য ক্যাশে সেট করা নিশ্চিত করুন:

# assuming 3G of cache here:
gdalwarp --config GDAL_CACHEMAX 3000 -wm 3000 $(list_of_tiffs) merged.tiff

মেশিনে র‌্যাম থাকার চেয়ে বেশি ক্যাশে সংজ্ঞায়িত না করা নিশ্চিত হন।


এই টিউনিং স্যুইচ সম্পর্কে কোনও ধারণা ছিল না, যা প্রকৃতপক্ষে প্রক্রিয়াটিকে গতি দেয়। রেফারেন্সের জন্য 3000 3 জিবি (আরও তথ্য trac.osgeo.org/gdal/wiki/UserDocs/GdalWarp ) আমার সিস্টেমে এমকেএল দিয়ে NumPy বিল্ড আছে, তবে এখনও gdalwarpআরও কিছু করা উচিত, কারণ NumPy সি এর চেয়ে দ্রুততর হতে পারে না বাস্তবায়ন, যদিও এটি পৌঁছাতে পারে।
zetah

3000 আসলে 3 জিবি বা এটি 3072 হওয়া উচিত?
miln40

13

আমি ঠিক এই প্রশ্নটি এবং অন্য কোনও কিছুর সন্ধান করার সময় একটি সম্ভাব্য উত্তরটি পেরিয়ে এসেছি।

gdal_ विसর.পি নিকটতম প্রতিবেশী পুনর্নির্মাণ ব্যবহার করে। আপনি যদি পুনরায় ব্যবহৃত মডেলগুলি নিয়ন্ত্রণ করতে চান তবে আপনার পরিবর্তে gdalwarp ব্যবহার করা উচিত।

উত্স: trac.osgeo.org


5

gdal_rc.py সমস্ত ফাইল প্রক্রিয়া করার আগে মেমরিতে লোড করে। সুতরাং আপনার স্মৃতিশক্তি ছোট হলে এটি বড় ফাইলগুলি প্রক্রিয়া করতে সক্ষম হয় না। দেখতে এখানে

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.