Bonnes pratiques pour la génération de COG (Cloud Optimized GeoTIFF) avec GDAL

🇬🇧 english version >>> https://github.com/Doctor-Who/cog-recipes

Pré-requis

GDAL version >= 3.1

Documentation du driver COG https://gdal.org/drivers/raster/cog.html

Raster 1 bande : MNT, MNE en format ASC par exemple

1. Construire le VRT

Linux

gdalbuildvrt my_dsm.vrt -addalpha -a_srs EPSG:2154 /dsm_directory/*.asc

Windows

gdalbuildvrt.exe C:\dsm\my_dsm.vrt C:\dsm_directory\*.asc -addalpha -a_srs EPSG:2154

2. Convertir en COG

Linux

gdal_translate input_dsm.vrt my_dsm_output_cog.tif -of COG -co RESAMPLING=NEAREST  -co OVERVIEW_RESAMPLING=NEAREST -co COMPRESS=DEFLATE -co PREDICTOR=2 -co NUM_THREADS=20 -co BIGTIFF=IF_NEEDED

Windows

ggdal_translate.exe C:\dsm\input_dsm.vrt C:\dsm\my_dsm_output_cog.tif -of COG -co BLOCKSIZE=512 -co OVERVIEW_RESAMPLING=NEAREST -co COMPRESS=DEFLATE -co PREDICTOR=2 -co NUM_THREADS=20 -co BIGTIFF=IF_NEEDED

RESAMPLING = méthode de rééchantillonnage qui peut être ajustée en fonction de vos usages. Ajuster le paramètre NUM_THREAD en fonction de votre machine.

Raster 3 bandes : Orthophoto par exemple

1. Convertir chaque tuile JP2 en TIF

Créer un répertoire 0_TIF puis se rendre dans celui contenant les fichiers JP2 avant de lancer la commande suivante :

Linux

for f in *.jp2; do gdal_translate -of GTiff -co TILED=YES -co BIGTIFF=YES -co BLOCKXSIZE=512 -co BLOCKYSIZE=512 -co NUM_THREADS=20 -co COMPRESS=ZSTD -co PREDICTOR=2 ${f} ../0_TIF/${f%.*}.tif; done

Windows

FOR %%F IN (C:\ortho\jpg2\*.jp2) DO gdal_translate.exe -of GTiff -co TILED=YES -co BIGTIFF=YES -co BLOCKXSIZE=512 -co BLOCKYSIZE=512 -co NUM_THREADS=ALL_CPUS -co COMPRESS=ZSTD -co PREDICTOR=2 -a_srs EPSG:2154 %%F C:\ortho\0_TIF\%%~nxF.tif

BLOCKXSIZE et BLOCKYSIZE sont très importants pour les étapes suivantes. Si vous modifiez ces valeurs, faites de même à l'étape 3.

2. Construire le VRT

Linux

gdalbuildvrt my_orthophotography.vrt 0_TIF/*.tif -addalpha -hidenodata -a_srs EPSG:2154

Windows

gdalbuildvrt.exe C:\ortho\my_orthophotography.vrt C:\ortho\0_TIF\*.tif -addalpha -hidenodata -a_srs EPSG:2154

Combiner les options -addalpha -hidenodata pour définir le nodata comme transparent (évite les bordures noires ou blanches autour de la mosaïque)

3. Convertir en COG

Linux

gdal_translate my_orthophotography.vrt my_orthophotography_output_cog.tif -of COG -co BLOCKSIZE=512 -co OVERVIEW_RESAMPLING=BILINEAR -co COMPRESS=JPEG -co QUALITY=85 -co NUM_THREADS=ALL_CPUS -co BIGTIFF=YES

Windows

gdal_translate.exe C:\ortho\my_orthophotography.vrt C:\ortho\my_orthophotography_output_cog.tif -of COG -co BLOCKSIZE=512 -co OVERVIEW_RESAMPLING=BILINEAR -co COMPRESS=JPEG -co QUALITY=85 -co NUM_THREADS=12 -co BIGTIFF=YES

Cas particuliers

Merci 🙏 à @bchartier pour ces contributions ainsi que les commandes sous Windows.

Découper une image selon un contour (avant conversion en COG)

Si vous avez des pixels blanc ou noir en dehors de votre image et qu'il n'est pas en nodata, alors vous pouvez découper vos images selon une couche de contour.

Linux

gdalwarp -of GTiff -co TILED=YES -co BIGTIFF=YES -co BLOCKXSIZE=512 -co BLOCKYSIZE=512 -co NUM_THREADS=12 -co COMPRESS=ZSTD -co PREDICTOR=2 -s_srs EPSG:2154 -t_srs EPSG:2154 -dstalpha -cutline area_of_interest.shp input_image.jp2 image_output.tif

Windows

gdalwarp.exe -of GTiff -co TILED=YES -co BIGTIFF=YES -co BLOCKXSIZE=512 -co BLOCKYSIZE=512 -co NUM_THREADS=12 -co COMPRESS=ZSTD -co PREDICTOR=2 -s_srs EPSG:2154 -t_srs EPSG:2154 -dstalpha -cutline C:\data\area_of_interest.shp C:\ortho\input_image.jp2 C:\ortho\image_output.tif

Convertir une image JP2 en TIFF encodé en RVBA (avant conversion en COG)

Linux

gdal_translate -of GTiff -co BIGTIFF=YES -co TILED=YES -co BLOCKXSIZE=512 -co BLOCKYSIZE=512 -co NUM_THREADS=12 -co COMPRESS=ZSTD -co PREDICTOR=2 -b 1 -b 2 -b 3 -b mask -colorinterp red,green,blue,alpha -a_srs EPSG:2154 input_image.jp2 output_image.tif

Windows

gdal_translate.exe -of GTiff -co BIGTIFF=YES -co TILED=YES -co BLOCKXSIZE=512 -co BLOCKYSIZE=512 -co NUM_THREADS=12 -co COMPRESS=ZSTD -co PREDICTOR=2 -b 1 -b 2 -b 3 -b mask -colorinterp red,green,blue,alpha -a_srs EPSG:2154 C:\ortho\input_image.jp2 C:\ortho\output_image.jp2

Bonnes pratiques

• La compression JPG offre le meilleur ratio poids/performance (compression avec perte).
• Le JP2 était déjà un format compressé (potentiellement avec perte selon le codec utilisé), définir une compression modérée entre 85~90 pour ne pas dégrader l'image.
• Si vous avez les fichiers sources brutes (TIF), vous pouvez définir une compression plus forte 75-80 dans le paramètre QUALITY.
• Le paramètre RESAMPLING (rééchantillonnage) dépend de vos choix ou de vos utilisateurs. Selon notre expérience BILINEAR offre le meilleur rendu visuel.

⚠️ Si vous réalisez des traitements d'images (classification, segmentation, calcul de visibilité, etc.) optez plutôt pour NEAREST afin d'éviter l'altération des valeurs de pixels lors du rééchantillonnage. (🙏 Merci à @vincentsarago pour le conseil)

Images de 4 bandes ou plus / images 16 bits

La compression JPG se limite à 3 bandes (RVB), utilisez DEFLATE (la plus sûre et la plus compatible) ou ZSTD (plus efficace mais qui peut poser des problèmes de compatibilité avec d'autres briques SIG en fonction des méthodes de compilation de GDAL).

Problèmes connus

• Utiliser gdalbuildvrt puis gdal_translate est plus rapide que d'utiliser gdalwarp

• Sans codecs JP2 propriétaires (ERDAS, KAKADU), vous devez d'abord décompresser chaque JP2 en TIF puis construire le VRT pour le convertir ensuite en COG. Si vous ne le faites pas, il est possible que vous observiez des artefacts ou des pixels corrompus sur des grands sets de données avec OpenJP2 driver.

• Un fichier COG sera plus volumineux qu'un JP2 ou un ECW mais plus rapide en lecture et plus interopérable sans composants propriétaires coté client ou serveur.

• Il existe des méthodes de compression plus efficaces que DEFLATE comme ZSTD or JPEG-XL mais toutes les applications SIG (desktop ou serveur) ne seront pas capable de les lire.