陽德志 ，林 輝 ，臧 卓

(中南林業(yè)科技大學(xué) a.林業(yè)遙感信息工程研究中心；b.計算機(jī)與信息工程學(xué)院，湖南 長沙 410004）

基于Android平臺和GDAL的遙感影像加載方法

陽德志a,b，林 輝a,b，臧 卓a

(中南林業(yè)科技大學(xué) a.林業(yè)遙感信息工程研究中心；b.計算機(jī)與信息工程學(xué)院，湖南 長沙 410004）

使用GDAL在Android系統(tǒng)上瀏覽GB級的遙感影像，由于內(nèi)存限制，通常比較困難，甚至難以實現(xiàn)。采用tif影像、0～1灰度影像和多波段的彩色影像，通過比較其加載方法的內(nèi)存消耗、初次加載時間、最長加載時間、最短加載時間、平均加載時間和穩(wěn)定性，研究最佳影像加載方法。實驗結(jié)果表明:整塊加載tif影像消耗內(nèi)存最大，加載時間最長，穩(wěn)定性最差；分塊加載tif影像，瀏覽0～1灰度影像的內(nèi)存消耗、加載時間能滿足實際需求，但瀏覽多波段彩色影像的性能難以達(dá)到實際要求；分塊加載jpg型壓縮影像，平均消耗33 MB的內(nèi)存和1 600 ms的加載時間，加載速度最快，消耗內(nèi)存最小，能滿足野外工作的要求。

遙感影像；移動GIS； Android平臺；GDAL；分塊加載

在計算機(jī)上瀏覽遙感影像，最常用的技術(shù)有傳統(tǒng)的緩存技術(shù)、金字塔模型和瓦片金字塔拼圖[1-4]，基于這些技術(shù)實現(xiàn)的GIS開發(fā)平臺有ArcGIS、SuperMap和 UCMap等，它們都提供了對本地遙感影像的支持。但是，這些平臺收費較高，使用成本也高；基于這些平臺做二次開發(fā)，不開源的特征導(dǎo)致項目功能擴(kuò)展受到限制。免費、開源的GIS開發(fā)平臺，是推動國內(nèi)林業(yè)信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一大熱點[5-6]。

當(dāng)前Android移動設(shè)備的硬件可達(dá)到四核1.9 GHz處理器、2 GB內(nèi)存，并且Google規(guī)定Android設(shè)備上的單個應(yīng)用可使用的內(nèi)存最大為16 MB，生產(chǎn)廠商更改rom定制應(yīng)用的內(nèi)存上限為16～64 MB[7-9]；遙感影像結(jié)構(gòu)復(fù)雜，存儲內(nèi)容多，占用空間大，加載速度慢[10-11]；使用GDAL開發(fā)的軟件有GeoServer、Google Earth、GRASS GIS、MapServer、GeoTools、Virtual Terrain Project等[12-14]?；谏鲜?點，提出了在Android平臺上顯示影像的思想：借助GDAL開源庫和計算機(jī)圖像顯示的原理，以重采樣的方式從遙感影像中讀取當(dāng)前在屏幕上顯示所需的影像區(qū)域，生成已緩存的位圖對象，再在屏幕上顯示。本文使用整塊加載tif影像、分塊加載tif影像、分塊加載jpg壓縮影像的方法，實現(xiàn)在野外輔助定位中瀏覽遙感影像的功能。

1 材料與方法

1.1 材 料

本次實驗使用的Android移動設(shè)備為Samsung GT-N5100，操作系統(tǒng)：Android 4.1，處理器：四核1.6 GHz，屏幕尺寸：8寸，顯示分辨率：1 280×800，內(nèi)存：1 831 MB。使用的0～1灰度影像是四川省老翁鎮(zhèn)，大小395 MB，尺寸17 281×23 753，TIF格式；多波段彩色影像是湖南郴州市，大小1.08 GB，尺寸19 542×19 938，tif格式。兩幅遙感影像的原圖如圖1所示。

1.2 加載方法

圖1 灰度影像（左圖）和彩色影像（右圖）Fig.1 Used gray image (left) and color image (right)

基于Android平臺和GDAL開源庫，使用整塊加載tif影像、分塊加載tif影像和jpg型壓縮影像的方法，實現(xiàn)在Android移動設(shè)備上瀏覽遙感影像。在實現(xiàn)加載方法中使用“雙緩存”技術(shù)，即當(dāng)程序需要在指定View上進(jìn)行繪制時，程序并不直接繪制到該View組件上，而是先繪制到內(nèi)存中的Bitmap圖片上，等到內(nèi)存中的Bitmap繪制好后，再一次性地將Bitmap繪制到View組件上[15]。

1.2.1 整塊加載tif影像

在Android移動設(shè)備上以整塊加載的方式瀏覽遙感影像的原理如圖2所示，先獲得影像的屬性信息，確定影像顯示區(qū)域的中心點坐標(biāo)，區(qū)域的大小為移動設(shè)備屏幕大小與當(dāng)前顯示比的乘積，利用GDAL讀取柵格塊的功能讀取這一區(qū)域內(nèi)的波段信息，映射成顯示區(qū)域的大小，通過RGB三色原理將信息轉(zhuǎn)換成顏色值，再創(chuàng)建 Bitmap位圖對象，使用Android的圖像功能顯示影像。

遙感影像的屬性信息都集中在Dataset數(shù)據(jù)集中，包括Driver驅(qū)動信息、GCP地面控制點信息、Projection投影信息、Band波段信息、映射的地理空間范圍、圖像的寬度和高度[12]。注冊GDAL組件、打開影像、從Dataset對象中獲取屬性信息的方法如表1所示。

圖2 整塊加載Tif影像的原理Fig.2 Principle of whole block loading Tif image

表1 GDAL讀取影像屬性信息的函數(shù)Table 1 GDAL’s function of reading image attribute information

讀取tif影像中自帶的屬性信息時，必須先注冊GDAL組件，實現(xiàn)對影像格式的支持；以gdalconst. GA_Update更新或GA_Readonly只讀方式打開影像獲得數(shù)據(jù)集Dataset對象。在仿射變換系數(shù)coef中，（coef[0]， coef[3]）表示影像左上角地理坐標(biāo)，coef[1]和coef[5]分別表示影像上像素點的寬度和高度，coef[2]和coef[4]分別表示影像在X軸和Y軸方向的偏移量。若影像格式不支持投影坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換等錯誤，則返回默認(rèn)變換值（0，1，0，0，0，1）。影像上像素點（Xi，Yi）與對應(yīng)投影坐標(biāo)系 （Xp，Yp）的轉(zhuǎn)換關(guān)系如式（1）所示，反向轉(zhuǎn)換關(guān)系如式（2）所示。

讀取遙感影像時，應(yīng)先確定顯示區(qū)域中心點的圖像坐標(biāo)和寬高，再使用Dataset.ReadRaster（xoff，yoff，xsize，ysize，buf_xsize，buf_ysize，buf_type，array，band_list） 從 影 像 中 讀取圖像坐標(biāo)范圍為（xoff， yoff， xoff+xsize，yoff+ysize）的波段信息，把每個波段中的xsize *ysize大小的信息映射成buf_xsize*buf_ysize大小，緩存至大小為nBandId*buf_xize*buf_ysize的一維數(shù)組中，nBandId為波段數(shù)。將信息轉(zhuǎn)換成顏色值數(shù)組，創(chuàng)建并緩存一個buf_xsize*buf_ysize大小的Bitmap位圖對象。影像上像素點（Xi，Yi）與對應(yīng)屏幕上像素點（Xs，Ys）的轉(zhuǎn)換關(guān)系如式（3）所示，反向轉(zhuǎn)換關(guān)系如式（4）所示。在式（3）、（4）中，（Li，Ti）表示當(dāng)前顯示的影像區(qū)域左上角的圖像坐標(biāo)，（Ls，Ts）為屏幕顯示區(qū)左上角的坐標(biāo)；pixelsize為屏幕像素點的大小，即屏幕上一個像素點，代表影像中pixelsize個像素點。

在屏幕上顯示緩存中的影像位圖對象，其方式是使用SurfaceView組件鎖定對應(yīng)的屏幕區(qū)域，指定屏幕左上角坐標(biāo)，畫出緩存中的位圖。與View繪圖機(jī)制相比，SurfaceView能填補View存在的缺陷：View缺乏雙緩沖機(jī)制；當(dāng)程序需要更新View上的圖像時，程序必須重繪View上顯示的整張圖片；新線程無法直接更新View組件[15]。

1.2.2 分塊加載tif影像

由于tif影像整塊加載具有響應(yīng)時間長、內(nèi)存消耗大、穩(wěn)定性差的缺陷，改進(jìn)并提出了分塊加載tif影像的方法，其思想如圖3所示，即初始加載時以整塊的方式加載；以后每次加載，都保留本次顯示的影像區(qū)與上次的交集區(qū)域的影像，縮放顯示；在加載非交集區(qū)的影像時，不再是將顯示區(qū)域內(nèi)的影像一次性地加載到緩存，而是將顯示屏幕區(qū)按固定大小行列分塊，再加載每一塊對應(yīng)的影像至緩存再顯示；為保證影像的顯示質(zhì)量，交集區(qū)域的影像需以分塊的方式重新加載。

1.2.3 分塊加載jpg壓縮影像

圖3 分塊加載影像的思想Fig. 3 Principle of block loading image

基于高壓縮比、低損耗的方式，將tif影像轉(zhuǎn)換成jpg型壓縮影像，其在Android設(shè)備上瀏覽的思想與分塊加載瀏覽tif影像的思想一樣。但需先使用Arcgis軟件中的導(dǎo)出功能，將tif影像壓縮成jpg型影像，再分塊加載瀏覽。

壓縮后的jpg型遙感影像，不自帶影像的屬性信息，需將仿射變換系數(shù)、影像的寬度和高度等屬性以XML文件存儲，存儲格式如表2所示，即tif影像轉(zhuǎn)換為jpg型壓縮影像加XML屬性文件。瀏覽影像時，需先解析XML屬性文件獲得影像的屬性信息，再獲得影像文件輸入流的BitmapRegionDecoder區(qū)域解碼對象，使用decodeRegion（Rect， Option）從解碼對象中獲得某影像區(qū)域的位圖，Rect表示區(qū)域的空間范圍。

表2 保存影像屬性的XML文件的格式Table 2 Format of XML file used saving images’ attribute

2 實驗結(jié)果

將這3種方法應(yīng)用于野外輔助定位中，瀏覽0～1灰度影像和多波段的彩色影像的效果如圖4所示，左圖為灰度影像，右圖為彩色影像。比較了267×427最小影像區(qū)域、800×1 280屏幕大小區(qū)域、12 000×19 200較大區(qū)域這3種典型影像區(qū)域在加載過程中，每個功能塊的響應(yīng)時間（單位：ms毫秒）。

2.1 tif影像整塊加載

2.1.1 瀏覽0～1灰度影像

以整塊加載方式瀏覽0～1灰度tif影像，3種典型影像區(qū)域在加載過程中讀取波段信息、轉(zhuǎn)顏色值、緩存Bitmap位圖、顯示位圖的響應(yīng)時間如表3所示。

采用此方法在加載14 400×23 040影像區(qū)域時有最長加載時間，2 438 ms左右；加載屏幕大小800×1 280影像區(qū)域時有最短加載時間，321 ms左右；17次瀏覽的平均加載時間為1 056.059 ms左右，最接近于9 600×15 360影像區(qū)域的加載時間，1 024 ms左右；最大消耗內(nèi)存為33.16 MB左右，未出現(xiàn)內(nèi)存溢出。

圖4 野外輔助定位中瀏覽灰度影像（左圖）和彩色影像（右圖）的效果Fig. 4 Browsing 0-1 gray image (left) and multi-band color image (right) in fi eld aided position

表3 整塊加載0-1灰度tif影像的時間 msTable 3 Time of loading whole block 0-1 gray tif image

2.1.2 瀏覽多波段的彩色影像

以整塊加載方式瀏覽多波段彩色tif影像，3種典型影像區(qū)域在加載過程中讀取波段信息、轉(zhuǎn)顏色值、緩存Bitmap位圖、顯示位圖的響應(yīng)時間如表4所示。

表4 整塊加載多波段的彩色tif影像的時間( ms)Table 4 Time of loading whole block multi-band color tif image

采用此方法加載10 400×16 640影像區(qū)域時有最長加載時間，30 115 ms左右；加載屏幕大小的影像區(qū)域有最短加載時間，631左右；39次瀏覽的平均加載時間為14 472.21 ms左右，最接近于10 400×16 640影像區(qū)域的加載時間，15 314 ms左右；最大消耗內(nèi)存為58.598 MB左右，30次左右的加載量會出現(xiàn)內(nèi)存溢出；正常加載占用的內(nèi)存為39.410 MB。

2.2 tif影像分塊加載

2.2.1 瀏覽0～1灰度影像

以分塊加載方式瀏覽0～1灰度tif影像，3種典型影像區(qū)域在加載過程中保留交集區(qū)域、分塊加載非交集區(qū)域和交集區(qū)域的響應(yīng)時間如表5所示。

表5 分塊加載0-1灰度tif影像的時間( ms)Table 5 Time of block loading 0-1 gray tif image

采用此方法初始整塊加載14 400×23 040大小的影像的時間為2 052 ms左右；在加載14 400×23 040影像區(qū)域時有最長分塊加載時間，1 812 ms左右；加載屏幕大小影像時有最短分塊加載時間，347 ms左右；42次瀏覽的平均加載時間為1 048.5 ms左右，最接近 8 000×12 800影像區(qū)域的加載時間，1 039 ms；最大消耗內(nèi)存為32.285 MB左右，未出現(xiàn)內(nèi)存溢出。

2.2.2 瀏覽多波段的彩色影像

以分塊加載方式瀏覽多波段彩色tif影像，3種典型影像區(qū)域在加載過程中保留交集區(qū)域并縮放、分塊加載非交集區(qū)域和交集區(qū)域等各模塊的響應(yīng)時間如表6所示。

表6 分塊加載多波段彩色tif影像的時間( ms)Table 6 Time of block loading multi-band color tif image

采用此方法初始整塊加載12 000×19 200大小的影像的時間為7 248 ms左右；加載12 000×19 200影像區(qū)域時有最長分塊加載時間，23 995 ms左右；加載屏幕大小的影像時有最短分塊加載時間，746 ms左右；34次瀏覽的平均加載時間為9 616.588 ms左右，最接近于8 800×14 080影像區(qū)域的加載時間，11 035 ms；最大消耗內(nèi)存為41.598 MB左右，未出現(xiàn)內(nèi)存溢出。

2.3 jpg壓縮影像分塊加載

2.3.1 瀏覽0～1灰度影像

以分塊加載方式瀏覽0～1灰度jpg壓縮影像，3種典型影像區(qū)域在加載過程中保留交集區(qū)域、分塊加載非交集區(qū)域和交集區(qū)域的響應(yīng)時間如表7所示。

表7 分塊加載0-1灰度jpg壓縮影像的時間( ms)Table 7 Time of block loading 0-1 gray jpg compressed image

采用此方法初始整塊加載14 400×23 040影像的時間為3 450 ms左右；分塊加載14 400×23 040影像區(qū)域時有最長加載時間，3 699 ms左右；分塊加載267×427影像時有最短加載時間，78 ms左右；42次瀏覽的平均加載時間為1 558.167 ms左右，最接近8 000×12 800影像區(qū)域的加載時間，1 655 ms；最大消耗內(nèi)存為32.598 MB左右，未出現(xiàn)內(nèi)存溢出。

2.3.2 瀏覽多波段的彩色影像

分塊加載瀏覽多波段彩色jpg壓縮影像，3種典型影像區(qū)域在加載過程中保留交集區(qū)域、分塊加載非交集區(qū)域和交集區(qū)域的響應(yīng)時間如表8所示。

表8 分塊加載多波段彩色jpg壓縮影像的時間( ms)Table 8 Time of block loading multi-band jpg color compressed image

采用此方法初始整塊加載12 000×19 200大小影像的時間為3 873 ms左右；加載12 000×19 200影像區(qū)域時有最長分塊加載時間，3 912 ms左右；加載267×427影像區(qū)域時有最短分塊加載時間，107 ms左右；34次瀏覽的平均加載時間為1 585.706 ms左右，最接近7 200×11 520影像區(qū)域的加載時間，1 576 ms左右；最大消耗內(nèi)存為32.223 MB左右，未出現(xiàn)內(nèi)存溢出。

2.4 綜合比較分析

使用3種影像加載方法瀏覽影像，每種方法在使用時的文件大小、內(nèi)存消耗、初次加載時間、最長加載時間、最短加載時間、平均時間如表9所示。

實驗結(jié)果表明：整塊加載tif影像消耗內(nèi)存最大，加載時間最長，穩(wěn)定性最差；分塊加載tif影像，對于0～1灰度影像的內(nèi)存消耗、加載時間是較好的，但加載多波段彩色影像時響應(yīng)速度難以滿足實際需求；分塊加載jpg壓縮影像，具有文件小、損耗低、消耗內(nèi)存較少、加載時間較短、應(yīng)用運行穩(wěn)定的特點，平均33 MB左右的內(nèi)存消耗和1 600 ms的響應(yīng)時間，加載效果較好。

表 9 灰度影像和彩色影像的綜合比較Table 9 Comparison of gray image and color image

3 討 論

本文研究了用整塊加載tif影像、分塊加載tif影像、分塊加載jpg壓縮影像的方法，借助GDAL開源庫，在Android平臺上瀏覽0～1灰度遙感影像或多波段彩色影像，主要結(jié)果如下：

比較3種加載方法的內(nèi)存消耗、初始加載時間、最長加載時間、最短加載時間、平均加載時間，分塊加載tif影像在瀏覽0～1灰度影像時能達(dá)到更好的效果，但瀏覽多波段彩色影像時遠(yuǎn)不如jpg壓縮影像的加載方法。綜合比較可知分塊加載jpg壓縮影像比其它兩種方法有更低的內(nèi)存消耗、更快的加載速度、更穩(wěn)定的運行。

瀏覽jpg壓縮影像平均消耗33MB左右的內(nèi)存和1 600 MB的加載時間，能壓縮到原tif影像十分之一的文件大小，使分塊加載jpg壓縮影像能滿足實際生產(chǎn)要求。

自主研究在Android平臺上瀏覽遙感影像技術(shù)，既能脫離商業(yè)GIS開發(fā)平臺不開源、收費的限制，又有利于技術(shù)的推廣和更深層次的發(fā)展。

隨著硬件技術(shù)的發(fā)展，移動設(shè)備將能搭載更高計算能力的處理器、更大容量的內(nèi)存、多級緩存技術(shù)、更強的散熱能力，Android系統(tǒng)將逐步放寬單個應(yīng)用內(nèi)存消耗的上限，在android平臺上瀏覽遙感影像將會有更短的加載時間、更能穩(wěn)定的運行，這對于林業(yè)野外作業(yè)，如森林資源一類調(diào)查、二類調(diào)查、林業(yè)信息采集、野外輔助定位、遙感判讀等工作，具十分重要的應(yīng)用前景。

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Browsing remote sensing images based on Android platform and GDAL

YANG De-zhia,b, LIN Huia,b, ZANG Zhuoa
(a. Research Center of Forest Remote Sensing & Information Engineering; b.College of Computer Science and Information Technology,Central South University of Forest & Technology, Changsha 410004, Hunan, China)

Due to memory limitations, it is diff i cult that GDAL is used to browse the remote sensing images of GB in Android system even harder to achieve. By adopting tif image, 0～1 gray image and multi-band color image, the memory consumption, the initial loading time, the longest loading time, the shortest loading time, the average loading time and stability of the color images loading methods were compared, thus selecting out the best image loading method. The results show that the whole block loading tif image consumed the maximum memory, took the longest loading time and had the worst stability; The block loading 0～1 gray tif image can meet the actual demand in memory consumption and loading time, but the browsing results of multi-band color tif image were diff i cult to meet the practical requirements; The block loading jpg compressed image, consumed averagely memory 33MB and the loading time was 1 600 ms on average, so that this method can meet the fi eld work requirements.

remote sensing image; mobile GIS; Android platform; GDAL; block loading

S771.8

A

1673-923X(2014)11-0124-06

2014-01-12

國家十二五高技術(shù)研究發(fā)展計劃（863計劃）課題：“數(shù)字化森林資源監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)研究”（2012AA102001）；國家自然科學(xué)基金項目（31370639）；湖南省高校產(chǎn)業(yè)化培育項目（13CY011）

陽德志（1990-），男，湖南隆回人， 碩士研究生，主要從事林業(yè)信息智能決策與應(yīng)用研究；

E-mail：yangdezhihello@163.com

林 輝（1965-），女，湖北黃岡人，教授，博士，博士生導(dǎo)師，主要從事森林經(jīng)理學(xué)、遙感技術(shù)與地理信息系統(tǒng)的教學(xué)和科研工作

[本文編校：吳 毅]