制作富士山周边高程 RGB 瓦片

TLDR

前几日查资料的时候发现了 MapTiler 制作的轨迹高程数据可视化页面，效果非常好：

这个做的是真好的啊，而且完全在浏览器实现的https://t.co/R1vQMbdYAo pic.twitter.com/IyTYy5Fxo1
— ringsaturn.me (@ringsaturn_me) January 10, 2024

在其官方的 Blog 找到了 2019 年的博文提到了使用的技术是将高程数据编码到图片的 RGB 通道值中，然后在浏览器中解码，这样就可以在浏览器中实现高程数据的可视化了，特别是轨迹数据这种连续的数据，下载几张图片就能绘制连续的高程曲线。

在 GitHub 上找到了 syncpoint/terrain-rgb 项目，提供了一个完整的高程数据转换成 RGB 图片的说明。

整理好的代码信息放到了仓库 ringsaturn/play-terrain-rgb 中，流程上和 @syncpoint 的完全一致，只是若干细节参数和原始数据有出入。

另外也修改了 https://github.com/maptiler/samples/tree/main/cloud/elevation-profile 的代码发布一个富士山周围的高程数据的可视化页面，效果如下:

体验地址是 https://ringsaturn.github.io/play-terrain-rgb

制作流程

下载了 ASTER GDEM v3 的数据，这是一个全球的 30m 分辨率的高程数据，下载地址在 USGS 的网站。

因为只是一个 demo 所以我只用了覆盖富士山的文件 ASTGTMV003_N35E138_dem.tif。

按照上述仓库的说明，我需要准备一个含有多种地理数据计算的软件环境：

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brew install gdal geoip libspatialite librasterlite spatialite-gui spatialite-tools

后续的数据处理用了大量 Python 的地理生态软件，简单的起见我用了 Conda 初始化了一个 Python 3.11 的虚拟环境

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conda create -n play-terrain-rgb python=3.11

然后安装依赖，和原始仓库的说法稍有不同的是 rasterio 需要自行编译的方式安装:

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pip install rasterio --no-binary rasterio

否则 rio 会找到不到 rgbify 这个命令行插件。

然后就能安装其他依赖了:

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pip rasterio rio-rgbify rio-mbtiles mbutil

用 rio info 可以查看一下原始的 DEM 数据的信息:

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rio info --indent 2 ASTGTMV003_N35E138_dem.tif

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{
  "blockxsize": 256,
  "blockysize": 256,
  "bounds": [
    137.999861111111,
    34.99986111111112,
    139.00013888888876,
    36.0001388888889
  ],
  "colorinterp": [
    "gray"
  ],
  "compress": "lzw",
  "count": 1,
  "crs": "EPSG:4326",
  "descriptions": [
    "Band 1"
  ],
  "driver": "GTiff",
  "dtype": "int16",
  "height": 3601,
  "indexes": [
    1
  ],
  "interleave": "band",
  "lnglat": [
    138.4999999999999,
    35.500000000000014
  ],
  "mask_flags": [
    [
      "all_valid"
    ]
  ],
  "nodata": null,
  "res": [
    0.000277777777777778,
    0.000277777777777778
  ],
  "shape": [
    3601,
    3601
  ],
  "tiled": true,
  "transform": [
    0.000277777777777778,
    0.0,
    137.999861111111,
    0.0,
    -0.000277777777777778,
    36.0001388888889,
    0.0,
    0.0,
    1.0
  ],
  "units": [
    null
  ],
  "width": 3601
}

因为原始数据覆盖的空间范围太大了，我们只需要富士山周围的数据，所以需要先裁切一次：

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gdal_translate -projwin 138.626942 35.439672 138.899882 35.255449 ASTGTMV003_N35E138_dem.tif ASTGTMV003_N35E138_dem_clip.tif

然后需要将文件转换成 Web Mercator 投影的坐标系，这样才能在浏览器中显示:

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gdalwarp -t_srs EPSG:3857  -dstnodata None  -novshiftgrid -co TILED=YES  -co COMPRESS=DEFLATE  -co BIGTIFF=IF_NEEDED -r lanczos ASTGTMV003_N35E138_dem_clip.tif  ASTGTMV003_N35E138_dem_clip_EPSG3857.tif

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2
Creating output file that is 914P x 756L.
Processing ASTGTMV003_N35E138_dem_clip.tif [1/1] : 0...10...20...30...40...50...60...70...80...90...100 - done.

查看一下转换后的文件信息:

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rio info --indent 2 ASTGTMV003_N35E138_dem_clip_EPSG3857.tif

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{
  "blockxsize": 256,
  "blockysize": 256,
  "bounds": [
    15431865.404742576,
    4198669.725048377,
    15462269.950626153,
    4223818.342868929
  ],
  "colorinterp": [
    "gray"
  ],
  "compress": "deflate",
  "count": 1,
  "crs": "EPSG:3857",
  "descriptions": [
    "Band 1"
  ],
  "driver": "GTiff",
  "dtype": "int16",
  "height": 756,
  "indexes": [
    1
  ],
  "interleave": "band",
  "lnglat": [
    138.76336989692504,
    35.347779733715655
  ],
  "mask_flags": [
    [
      "all_valid"
    ]
  ],
  "nodata": null,
  "res": [
    33.265367487502644,
    33.265367487502644
  ],
  "shape": [
    756,
    914
  ],
  "tiled": true,
  "transform": [
    33.265367487502644,
    0.0,
    15431865.404742576,
    0.0,
    -33.265367487502644,
    4223818.342868929,
    0.0,
    0.0,
    1.0
  ],
  "units": [
    null
  ],
  "width": 914
}

然后就可以用 rio rgbify 命令将高程数据转换成 RGB 图片了:

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rio rgbify -b -10000  -i 0.001 ASTGTMV003_N35E138_dem_clip_EPSG3857.tif ASTGTMV003_N35E138_dem_clip_EPSG3857.RGB.tif

出来的图片大致效果如下:

我们可以简单查询一下原始文件中目标经纬度的高程数据:

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gdallocationinfo -wgs84 ASTGTMV003_N35E138_dem.tif 138.72739076614383 35.36067113569001

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Report:
  Location: (2619P,2302L)
  Band 1:
    Value: 3756

然后查询一下转换后的 RGB 文件中的数据:

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gdallocationinfo -wgs84 ASTGTMV003_N35E138_dem_clip_EPSG3857.RGB.tif 138.72739076614383 35.36067113569001

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Report:
  Location: (336P,325L)
  Band 1:
    Value: 209
  Band 2:
    Value: 234
  Band 3:
    Value: 72

读出来的三个值分别是 2, 222, 56，然后根据转换公式: $height = -10000 + ((R \times 256 \times 256 + G \times 256 + B) \times 0.001)$（备注 0.0001 系数是 rio rgbify 时的 -i 参数值），我们可以计算出高程值:

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height = -10000 + ((209 * 256 * 256 + 234 * 256 + 72) * 0.001)
# 3757

误差是可以接受的。

接着为了在地图上展示，我们需要将 RGB 图片转换成瓦片，这里我用了 gdal2tiles.py 这个工具：

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time gdal2tiles.py --zoom=5-19 --processes=16 ASTGTMV003_N35E138_dem_clip_EPSG3857.RGB.tif ./tiles

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Generating Base Tiles:
...10...20...30...40...50...60...70...80...90...100 - done.
Generating Overview Tiles:
0...10...20...30...40...50...60...70...80...90...100 - done.
gdal2tiles.py --zoom=5-19 --processes=16  ./tiles  1332.07s user 360.34s system 1297% cpu 2:10.39 total

PS: 如果在过程中多次生成瓦片后 gdal2tiles.py 会修改生成的 HTML 文件里的 zoom range，所以还需要看实际情况手动修改。

最后我们可以用 mb-util 将瓦片转换成 MBTiles 格式:

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mb-util --image_format=png --scheme=tms ./tiles/ ./ASTGTMV003_N35E138_dem_clip_EPSG3857.RGB.mbtiles

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176000 tiles inserted (24076 tiles/sec)mb-util --image_format=png --scheme=tms ./tiles/   2.12s user 3.92s system 75% cpu 7.995 total

TLDR#

制作流程#

TLDR

制作流程