ardigeos

dünnschliff applikation

🚀 Workflow: Subdatasets → echte Overviews 🔹 Schritt 1: Nur höchste Auflösung extrahieren gdal_translate GTIFF_DIR:1:/scans/thinsect/1/101.tif base.tif -co TILED=YES -co COMPRESS=JPEG -co QUALITY=75

👉 Das ist dein „Masterbild“

🔹 Schritt 2: Overviews aus vorhandenen Levels bauen

Gleiche Faktoren wie Subdatasets:

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

👉 entspricht:

34576 → 17288 → 8644 → … ✔

💡 Vorteil:

gleiche Struktur wie Original aber jetzt COG-kompatibel

🔹 Schritt 3: echtes COG erzeugen

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

Ergebnis 1/3 Dateigröße kleinere Datei als Original, da dort zuvor auch tiles enthalten sind (leider keine COG TIFF Pyramiden)

für alle Ordner in /scans/thinsect/(1-52)*tif

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 &

danach
gdalinfo /scans/tninsection/cog_out/1/1.tif /var/www/html/tif-index.json mit sudo /usr/local/bin/build-cog-map.sh anlegen

NGINX Anpassung und index.html anlegen mit Openlayerplugin

1.5 KiB Raw Blame History

ardigeos

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