ラスター差分：画像が同じ値を持っているかどうかを確認する方法？

指定された2つのラスターレイヤーのコンテンツが同じかどうかを確認する手段はありますか？

企業の共有ストレージボリュームに問題があります。非常に大きいため、フルバックアップを実行するには3日以上かかります。予備調査の結果、スペースを消費する最大の原因の1つは、オン/オフラスターであり、CCITT圧縮を使用して1ビットレイヤーとして保存する必要があることが判明しました。

このサンプル画像は現在2ビット（可能な3つの値）であり、LZW圧縮tiff、ファイルシステムに11 MBとして保存されています。1ビット（2つの可能な値）に変換し、CCITT Group 4圧縮を適用した後、1.3 MBまで削減しました。これは、ほぼ完全な節約です。

（これは実際には非常に行儀の良い市民です。他にも32ビット浮動小数点数として格納されているものがあります！）

これは素晴らしいニュースです！ただし、これを適用する画像は約7,000枚あります。それらを圧縮するスクリプトを書くのは簡単です。

for old_img in [list of images]:
    convert_to_1bit_and_compress(old_img)
    remove(old_img)
    replace_with_new(old_img, new_img)

...しかし、重要なテストが欠落しています：新しく圧縮されたバージョンはコンテンツ同一ですか？

  if raster_diff(old_img, new_img) == "Identical":
      remove(old_img)
      rename(new_img, old_img)

Image-AのコンテンツをImage-Bのコンテンツと同じように自動的に（非）証明できるツールまたは方法はありますか？

私はArcGIS 10.2とQGISにアクセスできますが、上書きする前にこれらのすべての画像を手動で検査して正確性を確認する必要をなくすことができるもの以外にもほとんど何でも開いています。それは誤って変換するために、恐ろしいことや、実際に画像上書きしてしまいましたより多くのそれの値のオン/オフよりも持っているし。ほとんどの場合、収集と生成に数千ドルの費用がかかります。

更新：最大の違反者は、1辺が最大100,000pxの32ビットフロートであるため、圧縮されていない状態で最大30GBです。

ラスタをnumpy配列に変換してから、array_equalを使用してそれらの形状と要素が同じかどうかを確認してください。それらが同じ場合、結果は次のようになりますTrue。

ArcGIS：

import arcpy, numpy

raster1 = r'C:\path\to\raster.tif'
raster2 = r'C:\path\to\raster.tif'

r1 = arcpy.RasterToNumPyArray(raster1)
r2 = arcpy.RasterToNumPyArray(raster2)

d = numpy.array_equal(r1,r2)

if d == False:
    print "They differ"

else:
    print "They are the same"

GDAL：

import numpy
from osgeo import gdal        

raster1 = r'C:\path\to\raster.tif'
raster2 = r'C:\path\to\raster.tif'

ds1 = gdal.Open(raster1)
ds2 = gdal.Open(raster2)

r1 = numpy.array(ds1.ReadAsArray())
r2 = numpy.array(ds2.ReadAsArray())

d = numpy.array_equal(r1,r2)

if d == False:
    print "They differ"

else:
    print "They are the same"

gdalcompare.pyスクリプトhttp://www.gdal.org/gdalcompare.htmlを試すことができます。スクリプトのソースコードはhttp://trac.osgeo.org/gdal/browser/trunk/gdal/swig/python/scripts/gdalcompare.pyにあります。これはPythonスクリプトなので、不要なものを簡単に削除できます。現在のニーズに合わせて新しいものをテストして追加します。スクリプトは、2つの画像からバンドごとに画像データを読み取ることにより、ピクセルごとの比較を行うようであり、これはおそらく非常に高速で再利用可能な方法です。

画像ごとにラスター属性テーブルを作成してから、テーブルを比較することをお勧めします。これは完全なチェック（2つの間の差の計算など）ではありませんが、同じヒストグラム値で画像が異なる確率は非常に小さくなります。また、（テーブルの行数から）NoDataなしの一意の値の数も得られます。合計数が画像サイズより小さい場合、NoDataピクセルがあることがわかります。

私が見つけた最も簡単な解決策は、ラスターのいくつかの要約統計量を計算し、それらを比較することです。私は通常、標準偏差と平均を使用します。これらはほとんどの変更に対してロバストですが、意図的にデータを操作することでそれらをだますことができます。

mean_obj = arcpy.GetRasterProperties(input_raster, 'MEAN')
mean = float(mean_obj.getOutput(0))
if round(mean, 4) != 0.2010:
    print("raster differs from expected mean.")

std_obj = arcpy.GetRasterProperties(input_raster, 'STD')
std = float(std_obj.getOutput(0))
if round(std, 4) != 0.0161:
    print("raster differs from expected standard deviation.")

最も簡単な方法は、一方のラスタをもう一方のラスタから差し引くことです。結果が0の場合、両方の画像は同じです。また、ヒストグラムを表示したり、結果を色でプロットしたりすることもできます。