ardigeos/README.md

# ardigeos

Cloud-Optimized GeoTIFF (COG) Workflow für Dünnschliff-Scans mit GDAL, OpenLayers und QGIS.

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# Überblick

Dieses Projekt konvertiert hochauflösende Dünnschliff-Scans in performante **Cloud Optimized GeoTIFFs (COGs)** inklusive Overviews/Pyramidenstufen für Web-Visualisierung und GIS-Anwendungen.

Die erzeugten Dateien:

* sind deutlich kleiner als die Originale
* besitzen echte TIFF-Overviews
* sind webbasiert performant streambar
* funktionieren direkt mit OpenLayers/QGIS

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# Workflow

## 1. Höchste Auflösung aus Subdataset extrahieren

Die Originaldaten enthalten mehrere interne Auflösungsstufen als `Subdatasets`.

Zuerst wird nur die höchste Auflösung extrahiert:

```bash
gdal_translate \
  GTIFF_DIR:1:/scans/thinsect/1/101.tif \
  base.tif \
  -co TILED=YES \
  -co COMPRESS=JPEG \
  -co QUALITY=75
```

👉 Ergebnis: das neue Masterbild (`base.tif`)

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## 2. Overviews erzeugen

Anschließend werden echte TIFF-Overviews erstellt.

```bash
gdaladdo -r average base.tif 2 4 8 16 32
```

Dies entspricht den ursprünglichen Pyramidenschritten:

```text
34576 → 17288 → 8644 → …
```

### Vorteile

* gleiche Struktur wie die Originaldaten
* echte TIFF-Pyramiden
* vollständig COG-kompatibel
* deutlich bessere Web-Performance

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## 3. Cloud Optimized GeoTIFF erzeugen

```bash
gdal_translate \
  base.tif \
  cog_final.tif \
  -of COG \
  -co COMPRESS=JPEG \
  -co QUALITY=75 \
  -co COPY_SRC_OVERVIEWS=YES
```

### Ergebnis

* ca. **1/3 kleinere Dateien**
* interne Tile-Struktur optimiert
* echte COG-Overviews statt proprietärer Pyramiden

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# Beispiel: `gdalinfo`

```bash
gdalinfo /scans/thinsect/cog_out/1/1.tif
```

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# GeoTIFF / COG Metadaten

## Allgemeine Informationen

| Eigenschaft | Wert                              |
| ----------- | --------------------------------- |
| Driver      | GTiff / GeoTIFF                   |
| Datei       | `/scans/thinsect/cog_out/1/1.tif` |
| Größe       | `37264 × 21744 px`                |
| Layout      | `COG (Cloud Optimized GeoTIFF)`   |

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## TIFF Metadaten

| Schlüssel                | Wert                                                      |
| ------------------------ | --------------------------------------------------------- |
| TIFFTAG_IMAGEDESCRIPTION | `Objective Imaging, AppMag = 4 \| MPP = 1.2320 \| Q = 75` |
| TIFFTAG_XRESOLUTION      | `8116`                                                    |
| TIFFTAG_YRESOLUTION      | `8116`                                                    |
| TIFFTAG_RESOLUTIONUNIT   | `3 (pixels/cm)`                                           |

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## Image Structure Metadata

| Eigenschaft         | Wert         |
| ------------------- | ------------ |
| LAYOUT              | `COG`        |
| SOURCE_COLOR_SPACE  | `YCbCr`      |
| COMPRESSION         | `YCbCr JPEG` |
| INTERLEAVE          | `PIXEL`      |
| OVERVIEW_RESAMPLING | `AVERAGE`    |
| JPEG_QUALITY        | `75`         |
| JPEGTABLESMODE      | `1`          |

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# Overviews

Alle drei RGB-Bänder besitzen identische Pyramidenstufen:

```text
18632 × 10872
9316 × 5436
4658 × 2718
2329 × 1359
1164 × 679
582 × 339
291 × 169
```

Blockgröße:

```text
512 × 512
```

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# Batch-Konvertierung aller Dünnschliffe

Konvertierung aller TIFF-Dateien in mehreren Verzeichnissen mit GNU Parallel:

```bash
nohup bash -c '
for dir in 49 50 51 52; do
    find /scans/thinsect/$dir -name "*.tif" | parallel \
        --bar \
        --joblog conversion_${dir}.log \
        "
        file={}
        name=\$(basename \"\$file\" .tif)

        gdal_translate \
            \"GTIFF_DIR:1:\$file\" \
            \"/scans/thinsect/cog_out/13/\${name}.tif\" \
            -of COG \
            -co COMPRESS=JPEG \
            -co QUALITY=75 \
            -co RESAMPLING=AVERAGE
        "
done
' > conversion.out 2>&1 &
```

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# Index-Datei erzeugen

Nach der Konvertierung:

```bash
gdalinfo /scans/thinsect/cog_out/1/1.tif
```

Danach die JSON-Indexdatei generieren:

```bash
sudo /usr/local/bin/build-cog-map.sh
```

Erzeugt:

```text
/var/www/html/tif-index.json
```

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# Webviewer

## NGINX konfigurieren

* statische TIFF-Dateien bereitstellen
* CORS aktivieren
* Byte-Range Requests erlauben

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## OpenLayers Frontend

Anschließend `index.html` mit OpenLayers + GeoTIFF-Plugin erstellen.

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# Anwendungen

## QGIS-generierte Anwendung

[ardigeos Anwendung](https://ardigeos.geosphere.at/anwendung/index.html?utm_source=chatgpt.com)

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## Dünnschliffe

Verfügbare Datensätze:

```text
1 – 13.xxx
```

Beispiel:

[Dünnschliff Viewer](https://ardigeos.geosphere.at/tsv/1?utm_source=chatgpt.com)

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## Geosphere Maps

[Geosphere Maps Dünnschliffe](https://maps.geosphere.at/de?scale=18055.9548215&x=1781235.399195954&y=6107435.260784891&heading=0&basemap=default&layers=https%3A%2F%2Fgis.geosphere.at%2Fmaps%2Frest%2Fservices%2Fgrenzen%2Fadmin_grenzen_oesterreich%2FMapServer%2Chttps%3A%2F%2Fgis.geosphere.at%2Fmaps%2Frest%2Fservices%2Fsammlungen%2Fduennschliffe%2FMapServer%2F1&visibilities=true%2Ctrue&opacities=1%2C1&relief=true&utm_source=chatgpt.com)

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# Technologien

* GDAL
* Cloud Optimized GeoTIFF (COG)
* GNU Parallel
* OpenLayers
* QGIS
* NGINX

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# Ziel

Performante Bereitstellung hochauflösender Dünnschliff-Scans direkt im Browser — ohne klassische Tile-Server-Infrastruktur.