LERC数据压缩库使用指南

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LERC数据压缩库使用指南

lercLimited Error Raster Compression项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/le/lerc

项目介绍

LERC（Low-Effort Raster Compression）是由Esri开发的一种轻量级栅格数据压缩算法，旨在以较低的计算成本实现高效的数据压缩与解压。它支持定点数和浮点数的压缩，特别适用于遥感影像、高程模型等地理空间数据，能够有效地平衡压缩比率和解压速度，是处理大数据集的理想选择。

项目快速启动

要快速启动并运行LERC库，你需要首先安装必要的依赖项，并将其集成到你的开发环境中。以下是在Linux或Mac OS环境下基于C++项目的简明步骤：

安装Git与CMake

确保你的系统中已安装Git和CMake。如果没有，可以通过包管理器进行安装，例如在Ubuntu上：

sudo apt-get install git cmake 

克隆项目

克隆LERC的GitHub仓库到本地：

git clone https://github.com/Esri/lerc.git cd lerc 

编译与安装

创建一个构建目录并进入该目录，然后使用CMake配置项目，并编译安装：

mkdir build && cd build cmake .. make sudo make install 

这将编译LERC库，并将其安装到系统的标准库路径下。

示例代码

下面是一个简单的C++示例，展示如何使用LERC库对数据进行压缩和解压：

#include "lerc.h" #include <vector> int main() { std::vector<double> data = {1.0, 2.5, 3.7, 4.9}; // 示例数据 size_t cols = 2; size_t rows = 2; lerc::BitMask bitMask; double maxZError = 0.1; // 最大允许误差 uint8_t* compressedData = nullptr; size_t compressedSize; int result = lerc_encode_double(data.data(), cols, rows, maxZError, bitMask, &compressedData, &compressedSize); if (result == Lerc_status_code::LERC_OK) { // 假设我们保存压缩后的数据... // 然后解压回原始数据 size_t origSize = cols * rows; double* decodedData = new double[origSize]; result = lerc_decode(compressedData, compressedSize, cols, rows, maxZError, decodedData, bitMask); delete[] decodedData; } // 记得释放内存 free(compressedData); return 0; } 

应用案例和最佳实践

LERC广泛应用于地理信息系统（GIS），特别是在处理大规模遥感图像和数字高程模型（DEM）时，因其高效的压缩性能而被高度评价。最佳实践中，开发者应关注最大允许误差的选择，以在压缩效率和数据精度之间找到最佳平衡。此外，结合ArcGIS平台或其他GIS软件中的LERC支持，可以优化存储和传输大量地理空间数据的工作流。

典型生态项目

在Esri的生态系统中，LERC是ArcGIS产品线中支持的空间数据压缩标准之一，广泛应用于Web地图服务（如ArcGIS Server发布的瓦片服务）、空间数据库以及云存储场景。此外，第三方GIS工具和应用程序也逐渐采纳LERC作为栅格数据的标准压缩方案，促进地理数据的高效流通与共享。

通过以上内容，你可以开始探索和利用LERC库来优化你的地理空间数据处理流程了。记得查阅项目文档以获取更详细的信息和高级功能。

lercLimited Error Raster Compression项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/le/lerc