gdal

gdal ist eine Bibliothek zur Bearbeitung und Umwandlung von räumlichen Raster- und Vektordaten. Daneben bietet es auch zahlreiche Kommandozeilenprogramme.

gdal ist Open Source und für Linux und Windows verfügbar. Zur Installation sei auf die oben verlinkte Website verwiesen.

Beispiele

Datenumwandlung

Das Digitale Geländemodell wird im Format GeoTIFF zur Verfügung gestellt. Sie wollen die Daten jedoch im Format ASCII Grid:

$ gdal_translate -of AAIGrid 691_5327.tif 691_5327.asc

Der Schalter -of gibt hierbei das Ausgabeformat an. gdal_translate --formats listet die verfügbaren Quell- und Zielformate auf, gdal_translate -h liefert eine Kurzbeschreibung der Parameter und die Seite gdal_translate zeigt eine ausführliche Anleitung zu diesem Kommandozeilentool.

Datenaggregation

Sie haben Sich mittels aria2c und dem entsprechenden MetaLink-File die DOP-Kacheln ihrer Gemeinde heruntergeladen. Jetzt haben Sie ein Verzeichnis voll mit 1km²-Kacheln, Sie hätten aber gerne nur ein Bild.

QGIS mit allen heruntergeladenen Kacheln der Gemeinde Taufkirchen

Abhilfe schafft hier gdalwarp.

$ gdalwarp -dstalpha -co "TILED=YES" -co "COMPRESS=LZW" 32*.tif taufkirchen.tif

QGIS mit dem aggregierten Bild und einer freien Webkarte (Top Plus Open des BKG) als Hintergrund

-dstalpha

fügt einen Alpha-Kanal für die Transparenz hinzu. Dadurch wird an den Stellen ohne Informationen der Hintergrund sichtbar.

-co "TILED=YES"

sorgt für eine interne Kachelung des Bildes. Dadurch werden beim Hineinzoomen in das Bild nur die Teile gelesen, die für die Darstellung benötigt werden.

-co "COMPRESS=LZW"

sorgt dafür, dass die Rasterdaten im GeoTIFF komprimiert werden.

32*.tif

Die Dateinamen der Kacheln beginnen in diesem Falle alle mit 32. gdalwarp liest alle Dateien ein, die auf dieses Pattern passen.

taufkirchen.tif

Der Name der Zieldatei, die durch gdalwarp erzeugt wird.

Wenn die durch gdalwarp erzeugte Datei jetzt beispielsweise in QGIS geladen wird, dauert die Darstellung etwas, weil zunächst das ganze Bild geladen und dann für die Darstellung verkleinert werden muss. Abhilfe schafft hier gdaladdo, mit dem Overviews (Übersichten) in das Bild gerechnet werden können. Die Datei wird dadurch zwar größer, aber die deutlich kürzeren Ladezeiten entschädigen dafür ausreichend.

Erzeugen der Übersichten
Die Zahlen sind Bruchteile der Ursprungsauflösung, hier also 1/2, 1/4, ...
$ gdaladdo taufkirchen.tif 2 4 8 16
Das Resultat mit gdalinfo betrachten:
$ gdalinfo taufkirchen.tif
   Driver: GTiff/GeoTIFF
   Files: taufkirchen.tif
   Size is 20000, 17500
   Coordinate System is:
   PROJCRS["ETRS89 / UTM zone 32N",
       BASEGEOGCRS["ETRS89",
           DATUM["European Terrestrial Reference System 1989",
               ELLIPSOID["GRS 1980",6378137,298.257222101,
                   LENGTHUNIT["metre",1]]],
           PRIMEM["Greenwich",0,
               ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
           ID["EPSG",4258]],
       CONVERSION["UTM zone 32N",
           METHOD["Transverse Mercator",
               ID["EPSG",9807]],
           PARAMETER["Latitude of natural origin",0,
               ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433],
               ID["EPSG",8801]],
           PARAMETER["Longitude of natural origin",9,
               ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433],
               ID["EPSG",8802]],
           PARAMETER["Scale factor at natural origin",0.9996,
               SCALEUNIT["unity",1],
               ID["EPSG",8805]],
           PARAMETER["False easting",500000,
               LENGTHUNIT["metre",1],
               ID["EPSG",8806]],
           PARAMETER["False northing",0,
               LENGTHUNIT["metre",1],
               ID["EPSG",8807]]],
       CS[Cartesian,2],
           AXIS["(E)",east,
               ORDER[1],
               LENGTHUNIT["metre",1]],
           AXIS["(N)",north,
               ORDER[2],
               LENGTHUNIT["metre",1]],
       USAGE[
           SCOPE["unknown"],
           AREA["Europe - 6°E to 12°E and ETRS89 by country"],
           BBOX[38.76,6,83.92,12]],
       ID["EPSG",25832]]
   Data axis to CRS axis mapping: 1,2
   Origin = (692000.000000000000000,5326000.000000000000000)
   Pixel Size = (0.400000000000000,-0.400000000000000)
   Metadata:
     AREA_OR_POINT=Area
     BILDFLUG_DATUM=*
     BILDFLUG_NUMMER=*
     BILDFLUG_UNTERNUMMER=0
   Image Structure Metadata:
     COMPRESSION=LZW
     INTERLEAVE=PIXEL
   Corner Coordinates:
   Upper Left  (  692000.000, 5326000.000) ( 11d34'36.77"E, 48d 3'30.12"N)
   Lower Left  (  692000.000, 5319000.000) ( 11d34'25.48"E, 47d59'43.62"N)
   Upper Right (  700000.000, 5326000.000) ( 11d41' 2.87"E, 48d 3'21.27"N)
   Lower Right (  700000.000, 5319000.000) ( 11d40'51.11"E, 47d59'34.79"N)
   Center      (  696000.000, 5322500.000) ( 11d37'44.06"E, 48d 1'32.50"N)
   Band 1 Block=256x256 Type=Byte, ColorInterp=Red
     Overviews: 10000x8750, 5000x4375, 2500x2188, 1250x1094
     Mask Flags: PER_DATASET ALPHA
     Overviews of mask band: 10000x8750, 5000x4375, 2500x2188, 1250x1094
   Band 2 Block=256x256 Type=Byte, ColorInterp=Green
     Overviews: 10000x8750, 5000x4375, 2500x2188, 1250x1094
     Mask Flags: PER_DATASET ALPHA
     Overviews of mask band: 10000x8750, 5000x4375, 2500x2188, 1250x1094
   Band 3 Block=256x256 Type=Byte, ColorInterp=Blue
     Overviews: 10000x8750, 5000x4375, 2500x2188, 1250x1094
     Mask Flags: PER_DATASET ALPHA
     Overviews of mask band: 10000x8750, 5000x4375, 2500x2188, 1250x1094
   Band 4 Block=256x256 Type=Byte, ColorInterp=Alpha
     Overviews: 10000x8750, 5000x4375, 2500x2188, 1250x1094

gdalinfo liefert umfangreiche Informationen über einen Datensatz. Neben den Angaben zur Projektion sind hier vor allem die Kanäle (vorhandensein eines Alpha-Channels), deren Aufteilung in Blöcke (durch TILED=YES) und die Overviews (durch gdaladdo) interessant.