GDAL速度优化：并行处理与GDAL_polygonize.py性能对比

资源摘要信息:"GDAL Polygonize测试加速方案" 知识点: 1. GDAL库: GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个用于读取和写入栅格地理空间数据格式的开源库。它提供了在不同格式数据间进行转换的命令行工具和API。GDAL支持超过100种不同的栅格格式，因此被广泛应用于遥感、地理信息系统（GIS）和其他地理空间数据处理领域。 2. gdal_polygonize.py工具: gdal_polygonize.py是GDAL提供的一个Python脚本工具，用于将栅格数据转换为矢量数据。具体来说，它会识别栅格中的连续像素区域，将这些区域"多边形化"，并输出为矢量格式的shapefile。shapefile是一种由Esri开发的矢量数据格式，广泛用于GIS系统中。 3. 多边形化（Polygonization）: 多边形化是栅格数据向矢量数据转换的一种方法，用于将具有相同或相近值的相邻像素区域聚合为多边形。在地理信息系统中，多边形化常用于将遥感影像中的地物如水体、建筑物等从栅格格式转化为矢量多边形，以便于分析和可视化。 4. 栅格数据和矢量数据: 栅格数据由像素阵列组成，每个像素存储一个或多个属性值，如影像的RGB值或高程信息。矢量数据则由点、线、面等几何体素构成，通常用于表示地理空间的形状、位置和边界。 5. GDAL版本: 测试用例中提到了使用GDAL 1.11.1版本。GDAL版本的更新通常伴随着性能改进、新格式支持和bug修复等，是评估软件性能和兼容性的重要因素。 6. 性能评估: 测试用例通过使用不同方法处理栅格数据，测量并比较处理时间来评估gdal_polygonize.py的性能。其中三种方法分别为：直接处理整个栅格数据（"单身的"），将栅格数据切分为8x8像素的块串行处理（"连续剧"），以及同样切块但采用并行处理（"平行"）。 7. 测试样本: 测试中使用了一个4224x4224像素的TIFF格式的栅格数据，该数据通过gdaldem hillshade命令进行明暗处理，并利用graphicsmagick工具将颜色减少到两种（0或255），生成了二进制黑白图像，以便于多边形化处理。 8. Python依赖性: gdal_polygonize.py脚本需要Python环境运行，并且要求GDAL库版本在1.11.1或更高版本。 9. Shell脚本: 标签"banished Shell"可能指的是用于运行测试脚本的命令行界面。Shell脚本是一种强大的工具，可以用于自动化GDAL工具和命令的执行，进而实现批量处理地理空间数据的任务。 10. 文件结构和命名: 提及的"压缩包子文件"可能指的是包含测试脚本和数据的压缩包，文件名称为"gdal-polygonize-test-master"。这表明测试项目可能是一个源代码仓库，例如在GitHub上托管的项目，文件名暗示了这是一个主分支或主版本。 通过上述知识点，我们可以了解到GDAL在地理空间数据处理中的重要性，以及如何通过脚本自动化处理流程来提高数据处理的效率和性能。此外，也展示了如何评估和比较不同数据处理方法的效率，以及Python和GDAL在地理信息系统领域的应用。