quelles sont les bonnes pratiques pour le stockage de données raster ?

Le nombre d’utilisateurs devant avoir accès aux données raster doit déterminer le type de géodatabase employée pour stocker les données. Une géodatabase fichier ou personnelle convient davantage aux systèmes mono-utilisateurs ou aux petits groupes de travail comportant un seul utilisateur avec accès en écriture, en fonction de la taille des données stockées. De telles données peuvent être hébergées sur un lecteur réseau partagé avec des chemins UNC pour quelques accès en lecture. Une géodatabase d’entreprise hébergée sur un serveur est employée lorsque de nombreux utilisateurs disposant de privilèges en écriture doivent accéder aux données et les modifier.

Pour avoir une comparaison des différents types de géodatabases dans une optique de stockage des données raster, reportez-vous à la rubrique d’aide suivante : Stockage et gestion des données raster.

Si l’accessibilité aux données n’est pas un facteur essentiel, vous pouvez utiliser une approche classique basée sur les dossiers. Pour plus d’informations, reportez-vous à l’article de blog : Should I load my raster data into a geodatabase?

 

La taille des données peut être déterminante quant à la méthode de compression et au type de géodatabase à employer (si nécessaire). Chaque type de géodatabase est soumis à une limite en taille relative au stockage de données, la plus petite étant la géodatabase personnelle et la plus grande la géodatabase d’entreprise.

Il est possible de réduire la taille des données raster en les compressant, mais cela réduit également l’exactitude des données si les valeurs de pixel sont modifiées. Lorsque vous recherchez un compromis entre la taille et l’exactitude des données raster, pensez à la compression sans perte ou à la compression avec perte. La compression sans perte est conseillée pour l’analyse des données, tandis que la compression avec perte s’avère utile si vous souhaitez améliorer la durée de génération d’un jeu de données à afficher qui ne requiert pas de précision élevée.

Si vous souhaitez avoir plus d’informations et comparer les compressions avec perte et sans perte, reportez-vous à la rubrique d’aide : Compression du raster.

Remarque :
Lorsque vous stockez des données raster dans le cloud, il existe un autre type de compression appelé méthode LERC (Limited Error Raster Compression). Pour plus d’informations sur ce type de compression, reportez-vous à l’article de blog suivant : Storing large volumes of imagery and raster in the cloud (Stockage de grands volumes d’imagerie et de raster dans le cloud).

Outre la compression, il est possible de réduire la taille d’un jeu de données raster en échantillonnant le jeu de données. Les données échantillonnées permettent d’améliorer les performances et la vitesse d’affichage. L’échantillonnage crée un jeu de données qui ne représente que 2 à 10 pour cent de la taille du jeu de données d’origine.

Pour plus d’informations, reportez-vous à la rubrique d’aide suivante : Compression, pyramides et taille de tuile.

 

L’optimisation des performances ou de la portabilité est également un facteur déterminant lors du choix du modèle de stockage des données raster. Si la portabilité est prioritaire, il est conseillé d’utiliser la modèle de stockage de données de base dans lequel les jeux de données raster sont stockés sur un disque ou dans une géodatabase. Les jeux de données raster s’avèrent utiles dans le cas d’un affichage rapide ou de données raster volumineuses qui ne sont pas fréquemment modifiées.

Les mosaïques permettent d’obtenir de meilleures performances, particulièrement lorsque les données raster doivent être interrogées, qu’elles stockent des métadonnées et qu’elles chevauchent des données raster.

Si vous souhaitez avoir plus d’informations et comparer l’utilisation de jeux de données raster par rapport aux mosaïques, reportez-vous à la rubrique d’aide suivante : Comparaison de modèles de stockage de données raster.