L'uso lzwe la deflatecompressione -co predictor=2possono aiutare con le immagini che variano senza problemi in quanto comprime le differenze da pixel a pixel anziché i valori assoluti, e questi tenderanno ad essere piccoli e avere più modelli ( rif ). Predictor è utile solo con lzwe deflatecompressione, l'opzione non ha alcun effetto con altri metodi.
gdal_translate -co compress=lzw -co predictor=2 ...
Il risparmio del predittore può essere drammatico. Ho appena ricompresso una directory di modelli di elevazione geotiff a 16 bit utilizzando fino a 17 GB con le impostazioni LZW predefinite in soli 5 GB con predittore = 2.
Ci sono informazioni contrastanti sulle differenze tra i predittori 2 e 3 e quando ciascuno è applicato al meglio ( ref1 , ref2 ). Forse carburante per un'altra domanda.
Un'altra opzione facile per il risparmio è -co tiled=yes. Esistono alcuni software che non sono in grado di leggere immagini affiancate, ma stanno diventando più rari e principalmente al di fuori di GIS (non conosco alcun software GIS di flusso principale che non li legge).
Basarsi sulla risposta di @ alfonx sull'utilizzo di panoramiche compresse : Ciò consente di archiviare senza perdita l'immagine di base, per l'integrità dei dati e per le perdite delle piramidi, per la velocità e alcuni risparmi di spazio. È quasi il migliore dei due mondi. Per le più piccole panoramiche possibili con gdaladdoimmagini RGB: usa la compressione jpeg, il ricampionamento medio o gaussiano invece del vicino più vicino predefinito (rende le panoramiche più fluide) e la panoramica fotometrica YCBCR. Vedi la pagina di riferimento di gdaladdo per maggiori informazioni su queste opzioni (anche se non dice molto su cosa sia fotometrico).
Questo fa parte di un file batch di Windows che utilizzo per applicare panoramiche jpeg esterne a tutti i tiff in una directory:
set _opts= -r gauss --config PHOTOMETRIC_OVERVIEW YCBCR ^
--config COMPRESS_OVERVIEW JPEG --config JPEG_QUALITY_OVERVIEW 85
for %%a in (*.tif) do gdaladdo -ro %_opts% %%a 2 4 8 16 32 64
Appunti
GDAL 1.6.0 ha introdotto il gaussricampionamento che può portare a risultati migliori averagein caso di spigoli vivi con contrasto elevato o motivi rumorosi. Poteri di 2 livelli (2 4 8 ...) dovrebbero essere usati in modo da selezionare un kernel gaussiano di ricampionamento 3x3.
JPEG_QUALITY_OVERVIEW 85 - se non specificato viene utilizzato il valore predefinito del 75%, che produce file più piccoli, ma trovo che l'85% sia un compromesso migliore nelle dimensioni rispetto al compromesso sulla qualità.
Aggiornamento 2015: GDAL 1.8 e 2.0 hanno introdotto molte nuove opzioni non trattate qui e che non ho avuto il tempo di digerire. Leggi la pagina ufficiale del formato gtiff , sono sicuro che ci sono ulteriori impostazioni utili dettagliate.