Las pirámides se utilizan para mejorar el rendimiento de visualización. Son una versión con submuestreo del dataset ráster original y pueden contener varias capas con submuestreo. Se realiza un submuestreo a cada capa consecutiva de la pirámide en una escala de 2:1. A continuación se presenta un ejemplo de dos niveles de pirámides creados para un dataset ráster:
Con las pirámides se puede acelerar la visualización de los datos ráster si se recuperan sólo los datos de una resolución especificada que se necesita para la visualización. Con las pirámides, se visualiza rápidamente una copia de menor resolución de los datos al dibujar el dataset completo. A medida que se acerca, se dibujan niveles con resoluciones más precisas y se mantiene el rendimiento porque se dibujan áreas cada vez más pequeñas. El servidor de base de datos elige automáticamente el nivel de pirámide más adecuado en función de la escala de visualización del usuario. Sin las pirámides, se debe leer el dataset completo desde el disco y remuestrear en un tamaño menor. Se denomina remuestreo de pantalla y sucede cuando se refresca la pantalla.
Solo es necesario construir las pirámides una vez por dataset ráster. Acto seguido, se accede a ellas cada vez que se visualiza el dataset ráster. Cuanto más grande sea el dataset ráster, más tiempo se tarda en crear el conjunto de pirámides, pero la visualización es más rápida y se ahorra tiempo a largo plazo.
Aunque no se pueden crear pirámides en catálogos de ráster, es posible crear pirámides para cada dataset ráster dentro de un catálogo de ráster. Los datasets de mosaico son similares a los catálogos de ráster. Se pueden crear pirámides para cada dataset ráster dentro del dataset de mosaico y se pueden crear vistas generales para un dataset de mosaico con herramientas del conjunto de herramientas Dataset de mosaico.
Archivos de pirámide
Las pirámides se almacenan en un solo archivo que, de forma predeterminada, se encuentra en la misma ubicación que el ráster de origen. Existen dos tipos de archivos de pirámide: una vista general (.ovr) y un dataset de resolución reducida (.rrd). ArcGIS puede leer ambos tipos de archivos de pirámide, pero solo puede escribir los archivos .ovr, con algunas excepciones descritas a continuación.
Se crea un archivo .rrd para los archivos ERDAS IMAGINE.
Se crea el archivo .ovr y ArcGIS lo utiliza a partir de la versión 10. Un avance del archivo .ovr es que se puede elegir el método de compresión y la calidad de compresión. Recuerde que las compresiones de tipo JPEG solo se pueden usar con tipos de archivos que puedan almacenar datos de acuerdo con las especificaciones de JPEG. Si se seleccionan las pirámides JPEG, también se puede especificar la calidad de compresión.
El archivo .ovr tiene aproximadamente un 8 por ciento del tamaño del archivo descomprimido original. Si las pirámides se comprimen, el archivo .ovr puede ser incluso más pequeño (por ejemplo, el 2 por ciento). El tamaño de un archivo .ovr es difícil de estimar, ya que la compresión depende de la homogeneidad de los datos.
Debajo se muestra un ejemplo del aumento de tamaño de almacenamiento de un dataset ráster debido a los niveles de pirámide, según los diversos tipos de compresión. Nivel 0 es el dataset ráster original.
| Nivel | Sin compresión | compresión LZ77 | compresión JPEG |
|---|---|---|---|
0 | 1,0 GB | 1,0 GB | 1,0 GB |
1 | 1,0655 GB | 1,0483 GB | 1,0133 GB |
2 | 1,0824 GB | 1,0606 GB | 1,0169 GB |
3 | 1,0866 GB | 1,0637 GB | 1,0179 GB |
4 | 1,0877 GB | 1,0645 GB | 1,0182 GB |
5 | 1,0880 GB | 1,0647 GB | 1,0183 GB |
6 | 1,0881 GB | 1,0647 GB | 1,0183 GB |
Métodos de remuestreo de pirámides
Existen tres técnicas de remuestreo de pirámide: vecino más cercano, bilineal y convolución cúbica. Vecino más cercano es la opción predeterminada y suele funcionar con cualquier tipo de dataset ráster, aunque se recomienda que use Vecino más cercano para datos discretos (nominales) o datasets ráster con mapas de color, como datos del uso del suelo, mapas escaneados e imágenes de pseudocolor. Los métodos de interpolación bilineal o convolución cúbica se deben utilizar para datos continuos, como imágenes de satélite o fotografía aérea. Si bien el método de interpolación bilineal es más rápido, el resultado no es tan exacto como el del método de convolución cúbica. La interpolación bilineal se recomienda para archivos TIFF o IMG de 1 bit.
La creación de mosaicos y el origen del dataset ráster
Cuando se crean mosaicos con datos ráster en una geodatabase, las pirámides se pueden crear en un dataset ráster mientras se crean mosaicos de los datos ráster en el dataset ráster, o se pueden crear cuando la carga está completa. ArcGIS permite la construcción de pirámide parcial, que vuelve a construir solamente la parte de la pirámide superpuesta por los datos de origen durante una operación de mosaico. Esto ayuda cuando se actualiza un dataset ráster en mosaico, porque si se agrega un nuevo dataset ráster, el dataset ráster completo no debe volver a crear las pirámides. Si actualiza los datos en el origen del dataset ráster (punto de referencia de la pirámide), la pirámide debe reconstruirse para todo el dataset ráster.
El origen del dataset ráster es la coordenada del extremo superior izquierdo del dataset ráster. La construcción de la pirámide comienza en esta coordenada y continúa a la derecha y hacia abajo. Crear mosaicos de los datos a la izquierda o hacia arriba del origen del dataset ráster requiere que el origen cambie para reflejar el nuevo punto del extremo superior izquierdo. Modificar el origen del dataset ráster existente requiere volver a crear las pirámides. Volver a crear las pirámides puede ser una operación costosa en términos de tiempo, especialmente si el dataset ráster se desarrolló debido a una cantidad de archivos fuente del dataset ráster (u otros datasets ráster) que ya se crearon en mosaico.
Dado que la reconstrucción de la pirámide es una operación costosa en términos de tiempo, debe identificar la coordenada de ráster superior izquierda del dataset ráster a través del análisis de los datos de origen e introducirla cuando crea el dataset ráster. Se establecen las coordenadas x e y para el punto de referencia de pirámides cuando se crea el dataset ráster (consulte Crear dataset ráster), en lugar de utilizar la coordenada superior izquierda del primer dataset ráster insertado. Por lo tanto, es posible evitar convertir el origen del dataset ráster al establecer un punto de referencia de pirámides cuando crea el dataset ráster.