2026-05-29 10:09:44 +02:00

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

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

Workflow

1. Höchste Auflösung aus Subdataset extrahieren

Die Originaldaten enthalten mehrere interne Auflösungsstufen als Subdatasets.

Zuerst wird nur die höchste Auflösung extrahiert:

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)

2. Overviews erzeugen

Anschließend werden echte TIFF-Overviews erstellt.

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

Dies entspricht den ursprünglichen Pyramidenschritten:

34576 → 17288 → 8644 → …

Vorteile

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

3. Cloud Optimized GeoTIFF erzeugen

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

Beispiel: `gdalinfo`

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

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)`

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)`

Image Structure Metadata

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

Overviews

Alle drei RGB-Bänder besitzen identische Pyramidenstufen:

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

Blockgröße:

512 × 512

Batch-Konvertierung aller Dünnschliffe

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

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 &

Index-Datei erzeugen

Nach der Konvertierung:

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

Danach die JSON-Indexdatei generieren:

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

Erzeugt:

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

Webviewer

NGINX konfigurieren

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

OpenLayers Frontend

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

Anwendungen

QGIS-generierte Anwendung

ardigeos Anwendung

Dünnschliffe

Verfügbare Datensätze:

1 – 13.xxx

Beispiel:

Dünnschliff Viewer

Geosphere Maps

Geosphere Maps Dünnschliffe

Technologien

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

Ziel

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

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