优化镶嵌数据集包括以下内容:
创建影像金字塔
功能说明
为镶嵌数据集创建影像金字塔，目的是提高大批量影像数据的显示效率。程序会对原始影像按照某种规则构建多层金字塔，不同比例尺下显示相应分辨率的金字塔影像。且在镶嵌数据集构建概视图时，必须要求镶嵌数据集中的所有影像具有金字塔，以提高数据浏览速度。
功能入口
- 工作空间管理器->数据源列表中的镶嵌数据集的右键菜单->优化镶嵌数据集->创建影像金字塔->创建影像金字塔对话框。
- 工具箱->影像管理->优化镶嵌数据集->创建影像金字塔。
参数说明
对创建影像金字塔的参数进行设置，包括重采样方法、压缩方式。
- 重采样方法：程序提供了如下几种重采样的方法：
- 最邻近法，将输入栅格数据集中最邻近的像元值作为输入值，赋予输出栅格数据集的相应像元。
- 平均值法，计算所有有效值的均值进行重采样计算。
- 高斯内核计算法，使用高斯内核计算的方式进行重采样，这种对于高对比度和图案边界比较明显的图像效果比较好。
- 平均联合数据法，在一个magphase空间中平均联合数据，用于复数数据空间的图像的重采样方式。
- 双线性法：将输入栅格数据集中的4个最邻近像元值的加权平均值赋予输出栅格数据集的相应像元。该方法的处理结果比最邻近法更加平滑，但会改变原来的栅格值。
- 三次卷积法：与双线性内插法类似，将输入栅格数据集中的16个最邻近像元值的加权平均值赋予输出栅格数据集的相应像元。该方法的处理结果最为清晰，栅格数据的边界会有锐化效果，但计算量大，处理时间较长。
- 三次线性法：三次线性法基于Akima插值算法，Akima插值法规定在两个实测点之间进行内插，除需要用到这两个实测值之外，还要用这两个点相近邻的四个实测点上的观测值。也就是说，使用三次线性法对输入栅格数据集中的像元值进行重采样，共需要考虑六个像元值。该算法考虑了要素导数值的效应，因此得到的整个插值曲线是光滑、自然的，不会导致生成的的曲线出现不自然的摆动。
- 兰佐斯窗口正弦重采样法：lanczos法利用卷积滤波器，将卷积函数原点移动到每个重采样的中心，然后将输入中的所有值与该位置出的卷积函数的值相乘并相加。卷积函数，也称lanczos内核，是基于sinc(x)=sin(x*pi)/x函数。
- 压缩方式：程序提供了DEFLATE、JPEG、LZW三种编码方式，可以根据实际应用需要，平衡金字塔的显示质量和占用存储空间的关系。也可选择NONE不对影像进行压缩。具体说明请参见栅格编码方式。
- 强制构建影像金字塔：勾选此项，若影像存在影像金字塔，会强制重新创建并覆盖原有影像金字塔。
删除影像金字塔
一般导入数据量较大的影像时，会建立影像金字塔。而当重新编辑影像数据集后，之前建立的影像金字塔并没有发生变化，此时需将之前的影像金字塔删除，重新构建影像金字塔。
功能入口
- 工作空间管理器->数据源列表中的镶嵌数据集的右键菜单->优化镶嵌数据集->删除影像金字塔。
- 工具箱->修改镶嵌数据集->删除影像金字塔。
创建直方图
功能说明
为镶嵌数据集创建直方图，可以反映镶嵌数据集的数据特征，并决定数据集的拉伸显示效果。直方图是为镶嵌数据集中的所有文件创建的，若部分影像含有直方图，部分影像未含有直方图，则在使用创建直方图时，弹出提示对话框“部分影像已存在直方图，是否重新创建？”，选择是，将为所有影像创建直方图，覆盖原有内容；选择否，仅为未含有直方图的影像创建直方图。
不提供直方图的查看入口。
功能入口
- 工作空间管理器->数据源列表中的镶嵌数据集的右键菜单->优化镶嵌数据集->创建直方图。
重建空间索引
功能说明
在空间索引管理对话框中，可对数据集的空间索引进行查看、创建和修改。详细内容可参见重建空间索引。
功能入口
- 工作空间管理器->数据源列表中的镶嵌数据集的右键菜单->优化镶嵌数据集->重建空间索引。
构建概视图
功能说明
为了提高镶嵌数据集的显示效率，数据默认小比例尺下只显示镶嵌轮廓线，不显示原始影像。
功能入口
- 工作空间管理器->数据源列表中的镶嵌数据集的右键菜单->优化镶嵌数据集->构建概视图->构建概视图对话框。
参数说明
对概视图最大宽度、最大高度、采样系数以及输出路径进行设置。
- 最大宽度和高度：概视图影像文件的最大宽度和高度。
- 采样系数：相邻两层概视图的分辨率比率。
- 输出路径：概视图影像文件的存放路径。
- 去除无值压盖：为了避免影像拼接处无值区域压盖有值区域的情况，以及概视图影像显示效果异常的问题，SuperMap iDesktopX 11i(2024) 版本开始，构建概视图之前需要在镶嵌数据集属性面板中设置并启用无值（勾选“替代影像缺失无值”，点击“应用”按钮）。启用后效果如下图所示：
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| 图：设置无值压盖对比图 |
镶嵌数据集构建概视图，是对原始影像按照某种规则重建多层金字塔，用于小比例尺下显示，构建了概视图后，在概视图输出路径下将产生影像文件，并且在轮廓子数据集的属性中，追加了概视图相关记录，包括概视图影像文件的文件名和路径、影像文件分辨率信息等信息。
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| 图：轮廓属性表中增加概视图记录 |
注意事项：- 当遇到镶嵌数据集创建建概视图后，将镶嵌数据集缩放到很小比例尺下时，看不到概视图的问题。是由于镶嵌数据集概视图的显示受 SmMinPS/SmMaxPS 字段值控制，当显示栅格的分辨率大于SmMaxPS值时，镶嵌数据集将不显示。
- 若用户数据范围较大、拼接影像较多，需要在很小比例尺下，依然能查看数据，可通过修改轮廓属性表中SmMinPS和SmMaxPS两个字段值，使小比例下SmMaxPS值依然大于栅格显示的分辨率。
数据集检查与优化
功能说明
快速对镶嵌数据集的数据情况进行检查并优化，如是否为块储存、是否创建影像金字塔、是否设置压缩方式。
功能入口
- 工作空间管理器->数据源列表中的镶嵌数据集的右键菜单->优化镶嵌数据集->数据检查与优化->数据检查与优化对话框。
参数说明
- 块存储及压缩：勾选该复选框可进行块存储和压缩类型的优化处理。影像数据转换为块存储能够提高加载和浏览影像数据的速度，优化镶嵌数据集的数据处理效率。
影像的存储方式分为扫描线存储、条带存储、块存储三种方式，按照存储方式的不同，读取方式也不同：
- 以扫描线读取，系统每次读取一行；
- 以条带读取，系统根据指定条带宽度N，一次取出N行；
- 以块存储读取，系统根据指定块数N,一次取出N块数据。
以读取2560×2560的影像为例：
- 以扫描线的方式将会读取2560次，一次读取的数据大小是1×2560；
- 以条带的方式，将会读取的次数为2560/N，一次读取的数据大小是2560×N， N越大，内存会相对占用更多，会对读取速度有一定影响。
- 以块存储的方式，将影像分为100个256×256的块。系统最多需要读取100次，每次读取的数据大小是256×256， 缩短了显示时间，提高了读取效率。较上两种方式，块存储是最优的存储方式。
图：2560×2560 影像 - 压缩类型：程序提供了DEFLATE、JPEG、LZW三种编码方式，可以根据实际应用需要选择。
- 影像金字塔：勾选该复选框可为数据创建影像金字塔。
- 重采样方法：勾选影像金字塔复选框后，可以选择重采样方法。具体说明请参见重采样方法介绍。
- 使用GDAL：勾选该复选框可使用GDAL进行优化处理。
- 任务数：支持设置开启多个进程来执行优化处理，任务数需要根据机器的配置和进程使用情况来设置，默认为系统运行时可用的进程数除以2。
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