如果是几百M的影像数据，我们直接用GeoServer发布就可以了。但如果是几十G的影像数据怎么办？

有经验的同学都知道，首选要先将影像数据构建成金字塔，才可以将数据发布浏览，要不然会卡死。

我们现在就看下，怎么用GeoServer发布影像数据金字塔吧。

一、安装插件ImagePyramid

1-1.下载插件

首先，我们要给GeoServer安装ImagePyramid插件：

看下自己的GeoServer的版本号，在以下链接下载插件：

因为我的GeoServer版本号是2.19.1，所以我下载插件的链接如下：

https://sourceforge.net/projects/geoserver/files/GeoServer/2.19.1/extensions/

如果版本号是2.19.2的话，下载插件的链接就应该是：

https://sourceforge.net/projects/geoserver/files/GeoServer/2.19.2/extensions/

点击对应的插件，下载即可。

1-2.安装插件

将下载的压缩包geoserver-2.19.1-pyramid-plugin.zip解压。

将解压的内容复制到文件夹， \geoserver-2.19.1-bin\webapps\geoserver\WEB-INF\lib中。

启动geoserver-2.19.1-bin\bin中的startup.bat。

访问http://localhost:8080/geoserver/web，数据存储——添加新的数据存储，新建数据源中，栅格数据源中多了ImagePyramid，说明插件安装成功。

二、将数据构建为金字塔

为了使用GeoServer的ImagePyramid插件，我们还得先将源数据统一为金字塔格式，可以用软件，也可以写程序，先看看软件怎么使用。

2-1.样例数据获取

打开QGIS，加载高德矢量瓦片，选取一块地方。

菜单栏，工程——导入/导出——导出地图为图片，范围为当前视图即可，解决方法中，像素分辨率设置为3000dpi，导出的数据大小大概为2G左右，测试构建金字塔是够用了。点击save。

弹出保存对话框，输入文件名，保存类型选择TIFF format。

2-2.构建金字塔文件

QGIS工具箱，GDAL——栅格杂项——重新分割图块，输入文件——添加文件，加载上一步中导出的样例数据，勾选，点击OK。

因为我只是进行示例说明，所以参数中，图块宽度和图块高度我写成了2048，构建金字塔水平数，我也选择2级，采样方式选择双线性，数据太多，我电脑存不下，也带不动。

输出数据类型选择Byte，配置好输出目录，点击运行即可。

数据量越大，运行越慢，耐心等待即可。

2-3.python代码

建议使用QGIS工具箱中的重新分割图块构建金字塔，不知道是干啥的参数就不设置。不建议使用代码构建金字塔，因为首选要配置GDAL环境，GDAL环境配置完了，运行代码写bug调bug，也很麻烦，而且python3和python2的语法格式本就不一样，还要修改默认的python解释器。

如果想挑战，可以查阅：https://gdal.org/programs/gdal_retile.html

三、GeoServer发布金字塔数据

启动geoserver-2.19.1-bin\bin中的startup.bat，访问http://localhost:8080/geoserver/web。

3-1.添加工作区

数据——工作区——新建工作区，新建一个工作区。

3-2.新增数据存储

数据存储——添加新的数据存储，新建数据源——栅格数据源——ImagePyramid。

工作区选择我们刚才新建的工作区image，数据源名称取一个。

关键是连接参数中的URL，file:后的是QGIS中金字塔文件的输出目录，点击保存即可。

GeoServer需要一个一个读取文件，可以看到页面左上角有一个小圈圈一直转啊转的，数据越大，时间越长，慢慢等待。

3-3.发布图层

数据源添加成功后，会跳转页面，点击发布。

点击保存即可。

四、查看数据

我们先看下金字塔数据，根据文件夹目录，能看出，它其实就是根据比例尺层级构建的影像瓦片。

理论上说，只要金字塔能构建成功，GeoServer就能加载全部数据。金字塔能否构建成功，取决于电脑或服务器的内存和磁盘空间大小。

数据——Layer Preview，找到jinzita图层，点击openlayers。

效果如下，prefect！

再看看瓦片的请求URL：

http://localhost:8080/geoserver/image/wms?SERVICE=WMS&VERSION=1.1.1&REQUEST=GetMap&FORMAT=image%2Fjpeg&TRANSPARENT=true&STYLES&LAYERS=image%3Ajinzita&exceptions=application%2Fvnd.ogc.se_inimage&SRS=EPSG%3A404000&WIDTH=768&HEIGHT=518&BBOX=12958538.994140625%2C4863647.900390625%2C12958606.494140625%2C4863693.427734375

我们可以根据这个url获取瓦片图块，因为GeoServer默认的坐标系是3857坐标系，所以我们也可以将坐标系改为3857。

http://localhost:8080/geoserver/image/wms?SERVICE=WMS&VERSION=1.1.1&REQUEST=GetMap&FORMAT=image%2Fjpeg&TRANSPARENT=true&STYLES&LAYERS=image%3Ajinzita&exceptions=application%2Fvnd.ogc.se_inimage&SRS=EPSG%3A3857&WIDTH=768&HEIGHT=518&BBOX=12958538.994140625%2C4863647.900390625%2C12958606.494140625%2C4863693.427734375

五、前端加载数据

用最简单的leaflet，代码如下：

<!DOCTYPE html><html><head><title>leaflet加载wms</title><meta charset="utf-8" /><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><link rel="stylesheet" href="https://unpkg.com/leaflet@1.7.1/dist/leaflet.css" integrity="sha512-xodZBNTC5n17Xt2atTPuE1HxjVMSvLVW9ocqUKLsCC5CXdbqCmblAshOMAS6/keqq/sMZMZ19scR4PsZChSR7A==" crossorigin="" /><script src="https://unpkg.com/leaflet@1.7.1/dist/leaflet.js" integrity="sha512-XQoYMqMTK8LvdxXYG3nZ448hOEQiglfqkJs1NOQV44cWnUrBc8PkAOcXy20w0vlaXaVUearIOBhiXZ5V3ynxwA==" crossorigin=""></script><style>html,body {height: 100%;margin: 0;}#map {width: 100%;height: 100%;}</style></head><body><div id='map'></div><script>var map = L.map('map').setView([39.98340, 116.40365], 16);//加载wms图层var wmsLayer = L.tileLayer.wms('http://localhost:8080/geoserver/image/wms?', {layers: 'image:jinzita',maxZoom: 24,});//添加图层到地图wmsLayer.addTo(map);</script></body></html>

因为前端代码中有maxZoom为24，所以虽然我构建金字塔的时候，只构建了2级，但在前端页面中，可以把数据放大到24级比例尺下看。

效果还是很清晰的。

六、总结

有三点需要注意。

首先是构建金字塔的层级数量和图块的宽度高度，因为层级越多，文件越大，图块的宽度高度越小，文件越多，所以建议可以先切一小块数据，走一遍流程，最终确定金字塔的层级和图块的宽度高度。

金字塔的文件夹层级和地图比例尺层级是反的，文件夹数字越小，图像越清晰，这个看看文件就能明白。金字塔层级到底要多少，要根据影像范围和页面地图最小比例尺来确定。

因为GeoServer默认的坐标系有3857，既WGS84的伪距墨卡托投影，所以如果我们的数据坐标系如果是这个，在构建金字塔和GeoServer发布的时候，都不需要指定坐标系。如果数据不是这个坐标系，建议将数据的坐标系转换成3857之后，再进行金字塔构建，因为后续数据发布，前端展示的时候，重新指定坐标系很麻烦。

用GeoServer发布影像金字塔，并在leaflet中加载，流程如上，之前也说了，这种金字塔的构建方法非常类似于地图瓦片，所以只要能把金字塔构建出来，并通过GeoServer发布出来，数据渲染展示的效率就会很高。

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