+ Vorlesungsskript

Rückblick 

Indizes am Beispiel B + -Tree 

klassischer sortierter Datenbankindex 

Raumindizes am Beispiel R-Tree 

minimum bounding boxes werden indiziert 

Primärer räumlicher Filterschritt 

Suchalgorithmus 

Algorithmen, um den Index zu unterhalten 

Index in Oracle-Spatial als Tabelle 'untersuchbar' 

Laube, Meile: Räumliche Datenbanken Rückblick 

Vorlesung 11 - Seite 1

Rasterdaten in Datenbanken 

1. Prinzip Rasterdaten 

2. Speicherungsvarianten und beteiligte Datenbanktypen 

3. Rasterdatenpraxis in ArcSDE und in Oracle 

4. Rasterdaten als Webservices 

Laube, Meile: Räumliche Datenbanken Inhaltsübersicht 


Rasterdaten 

Quellen 

Luft- und Satellitenbilder 

Karten 

Analysen und Ableitungen 

.... 

Repräsentation / Funktionalität 

Zellen oder Pixel 

Spatial domain, spatial extent, footprint (mbb/mbr) 

Spatial resolution 

Räumliche, zeitliche und Band-Information 

Zellenwerte: diskret (Pixelmaps) oder Felder (halbdiskret) 

Metadaten 

Verarbeitung und Administration der Daten 

Laube, Meile: Räumliche Datenbanken Prinzip Rasterdaten 


'Continous Fields' im Raum 

in die Datenbank 

Datenraum, Abstraktion 

georeferencing 

colormapping, banding, pyramids 

geographischer Raum 

Raum-DB 

wie wird der Datenraum in der Datenbank gespeichert? 

Datenhaltungskonzept, Tools, Indizierung, Performance 



Prinzip 

Konzeptuelles Modell in der Datenbank 

Block mit einer bestimmten Anzahl Pixel, z.Bsp 128 * 128 px 

Jedes Pixel mit zugeordnetem (Farb-)wert 

Blöcke gehören zu Bändern (=Layern) 

Pyramiden mit Bändern und Blöcken 

Rasterdatensatz (auch als Raster, Raster Dataset, Rasterlayer bezeichnet) mit 

Pyramiden, Bändern und Blöcken 

Metadaten des Modells 

Räumliche Referenz 

Räumliche Auflösung 

Räumliche Ausdehnung des Rasterdatensatzes 

Information über Bänder, Pyramiden, Komprimierung... 



Rasterdatensatz und Blöcke 

Implizite Topologie -> Reihenfolge bestimmt räumliche Orientierung 

Kachelung in Blöcke aus Performancegründen 

Blöcke als Grundeinheit für Speicherung der Pixel (=Zellen) in der DB 

Beispiel eines 9 * 9 Blocks mit 81 Zellen 

RowNr 1 

ColNr 1 ColNr 2 

RowNr 2 

Rasterdatensatz: Pixelkarte 

Ein Block 

identifiziert hier 

durch ColNr=2 und 

RowNr=2 



Rasterdatensatz und Bänder 

Verfügbare Bänder des IKONOS-Satelliten, siehe 

rechts 

Jedes Band wird mit der Farbtiefe 11 Bit geliefert 

(=2048 Abstufungen) 

SPOT Images mit bis zu 13 Bändern, welche im 

Rasterdatensatz gespeichert werden 



Farbwerte der gespeicherten Pixel 

Verwendete Schemata zur Speicherung der Farbe der einzelnen Pixel 

1) Colormaps, diskret: verwendete Farben sind in einem kleinen Verzeichnis spezifiziert rsp 

indexiert 

Vorteil liegt bei besserer Kompression der Daten. 

2) Farbstufen, halbdiskret: 8 Bit entsprechen 256 Abstufungen, IKONOS z.B. mit 11 Bit (2048 

Abstufungen) pro Kanal 

Band (Layer) für welches eine Colormap mit 5 

indexierten Farben Sinn ergäbe 



Rasterdatensatz und Pyramiden 

Dreistufige Pyramide 

Level 2: Pro Block von Level 0 [2 * 2 Pixel] 

Level 1: Pro Block von Level 0 [5 * 5 Pixel] 

Level 0: Alle Pixel eines Blocks, hier 9 * 9 

Pyramidenlevel 2 

Pyramidenlevel 1 

Jeder Block auf allen Levels beinhaltet 9*9 Pixel 

Es braucht jedoch auf den höheren Levels weniger Blöcke, 

um den gesamten Raum abzubilden 

Level 0 

Rasterdatensatz: Pixelkarte mit einem Band (mit 

Colormap) 



Diskussion: Rasterdaten speichern 

Ihre Kollegin, die Physik studiert, ist eine Tüftlerin. Sie hat in ihrer Freizeit 

einen speziellen Ballon entwickelt, den sie hochsteigen lassen kann, um 

'Luftbilder' mit einer Kamera zu machen. Sie möchte später über eine 

Webapplikation oder über ein GIS auf die 'Luftbilder' zugreifen. Weil Sie Profi 

im Ablegen von Rasterdaten in Geodatenbanken sind, schickt die Kollegin 

Ihnen ein solches .jpg File. 

Diskutieren und lösen Sie folgende Aufgaben zu zweit: 

1) Welche Information müssen Sie zur Hand haben, dass Sie überhaupt 

beginnen können? 

2) Welche Schritte (mit allenfalls weiterer Information) braucht es, um die 

Rasterdaten in eine GEO-DB einzulesen? 

3) Während eines solchen Ablaufs werden Algorithmen gebraucht. Welche 

könnten das sein und bei welchen Schritten werden sie benötigt? 



Inhaltsverzeichnis 







Struktur im Rasterdatenmodell Oracle Spatial 

Format ist MDSYS.SDO_GEORASTER 

Rasterinfotabelle 

Eintrag verweist auf 

Tabelle(namen) 

Blocktabelle (pro Band, pro Pyramide) 

Feld vom Typ 

SDO_GEORASTER 

Trigger an Stelle von 

Constraint 

Laube, Meile: Räumliche Datenbanken Speicherungsvarianten und Datentypen 


Weshalb Trigger? 

es geht um Objekte (keine relationale Modellierung) 

deshalb keine Fremdschlüssel 

Logik und Kontrolle in den Triggers oder 

in Programmpaketen, die 

aufgerufen werden 

Entzogene Transparenz 

viel Programmierspielraum 

Trigger an Stelle 

von Constraint 



Konzept des Rasterdatenmodels 

Rasterinfotabelle 

beispielsweise 25'000er 

Kartenblätter der Schweiz 



Pyramide 

Indizierbar 

Metadaten 

Band 

identifiziert Block 

Block rsp. alle seine Blockpixel 



Datentypen in Spatial Rastertabellen 




XML als Baumstruktur 

XML als Text 

Wert des Knotens SRID 

Knoten SRID in XML-Form 

Rasterdataset mit Metadaten 

in XML-Form 



ArcSDE-Rasterdatenmodell A Folie 1 

Rasterinfotabelle(n) 

Bandtabelle 

Interne SDE- 

Registriernummer 

des Rasterlayers 

Format ist SDE binary (kein eigentlicher Datentyp) 


Bandnummer 

Pyramidenummer 

Identifikation des Blocks 

Pixel des Blocks 



ArcSDE-Rasterdatenmodell A Folie 2 

Format ist SDE binary (kein eigentlicher Datentyp) 

Hilfstabelle mit Information über Colormaps, 

Pyramiden und Georeferenzierung 

Tabelle über Farbwertstatistik 

Rasterdatenmodell im USRDEMO-Schema 

ist mit SDE binary gemacht -> ansehen 



ArcSDE-Rasterdatenmodell B 

Format ist SDE.ST_RASTER 

Hilfstabelle mit Information über Colormaps, 

Pyramiden und Georeferenzierung 


Bandnummer 

Pyramidenummer 

Identifikation des Blocks 

Pixel des Blocks 

Wo liegen die übrigen Informationen? 

Definition von SDE.ST_RASTER 

Der Datentyp 'versteckt' den 

effektiven Speicherort der 

Daten (Pixel, Infos über den 

Rasterdatensatz, etc.) 

Transparenterer Zugang auf 

den Datentyp unter anderem 

via SQL! 

Rasterdaten werden auch hier 

zu guter Letzt in einem BLOB 

Feld verstaut 










Praxis - Speichermöglichkeiten in DB via ArcSDE 

Raster Dataset 

Mehrere Bilder werden beim Einlesen in die Datenbank zu einem 

'grossen' Bild mosaikiert Ein einziger Eintrag in der Business-Tabelle 

Kanten müssen passen rsp. Methode um überlappende Pixel zu mergen 

ist festzulegen 

Eigenschaften der Rasterdaten müssen einheitlich sein 

- Colormap, Pyramiden, Bandnummern, Pixelgrösse, räumliche 

Referenz 

Mosaic Datasets (und Raster Catalogs) 

Eine Sammlung von Bildern rsp. unabhängigen Raster Datasets 

können überlappen 

können mehrere Attribute besitzen 

Jedes Dataset als Teil des Catalogs kann andere Eigenschaften, z.B. 

räumliche Referenz, haben 

Laube, Meile: Räumliche Datenbanken Rasterdaten in ArcSDE und Oracle 


Praxis - Speichermöglichkeiten in Oracle 

Rasterdatensatz 

Entspricht eigentlich dem 'Raster Catalog'-Prinzip von ArcSDE 

Speicherung der Pixel erfolgt ebenfalls mit dem BLOB-Datentyp 

Georeferenzierte Bilder werden nicht mosaikiert sondern als einzelne 

Datensätze mit Hilfe des SDO_GEORASTER Datentyps abgelegt 

Überlappungen deshalb möglich 

Andere Metadaten, Pyramiden, Bänder pro Bild 

Mosaikieren durch Applikation z.B. Mapserver 



Einfacher Java Raster Viewer für Oracles Georaster 

Mehrere Rasterdatensätze in der Rasterinfotabelle 



ArcSDE, Rasterdaten und WSL 

Verwaltung grosser Datenmengen 

Swissimage Bilder 

Landeskarten in verschiedenen 

Zeitschnitten und 

Generalisierungen 

Spezielle Befliegungen für 

Landesforstinventar 

Clienten: Erdas, ArcMap, 

ArcSDE Api, SocketSet 

Multiuser und Multiprojekt- 

Systeme 










Trend: Rasterdaten als Web-Services Folie 1 

Riesige Datenmengen in redundanten Filesystemen 

100 Terrabytes an Rasterdaten nichts Aussergewöhnliches 

hinsichtlich Transaktionen und Backup wird es mit riesigen Rasterdaten 

in der DB kritisch 

Server mit Web-Funktionalität 

zum Beispiel ArcGIS Server oder MapServer 

Schnittstellen sind webbasiert (REST-Endpoints) 

die Services von Webapplikationen wie von vollen GIS-Clients nutzbar 

als Datenquellen kommen Datenbanken oder Filesysteme zum Einsatz 

Laube, Meile: Räumliche Datenbanken Rasterdaten als Webservices 



Verwalten von 'Geo-Files' im Filesystem 

Files sind georeferenziert (.geotiff etc.) 

Die Filesysteme sind redundant und mit Backups gesichert 

über Mosaic-Datasets werden die Files referenziert und dem GIS-Server 

zur Verfügung gestellt 

Filelisten und Informationen über die Files werden in Datenbank 

verwaltet 

Softwaretools prüfen regelmässig, ob die Files 'nicht defekt' und 'noch 

da' sind 

Vorteile solcher Systeme 

verteilte Speichersysteme einfacher möglich 

verteilte Server einfacher möglich 

Zugang mit Standardprotokoll http 

Administration ebenfalls webbasiert 






Zusammenfassung 

Rasterdaten in der Datenbank 

Raster, Pixelfarbwerte, Block, Band und Pyramiden 

Metadaten 

An Beispielen 

Raster Dataset und Raster Catalog 

Laube, Meile: Räumliche Datenbanken Zusammenfassung

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