在2021年的4月閑暇時寫過一篇文章叫《ArcGIS QGIS ENVI FME 四種主流柵格鑲嵌工具對比》，文章就 ArcGIS、QGIS、ENVI、FME 4個軟件在柵格鑲嵌性能方面做個一個簡單的比較，速度從快到慢分別是QGIS、FME、ArcGIS、ENVI。

盡管有了一個初步的結果，但還是有兩個不足：

• ① ArcGIS 時代包袱太重，過于陳舊，所以為了挽回 GIS 桌面領域霸主的地位，這一次的比拼中必須得帶上新時代的代表：ArcGIS Pro；

• ② 沒有統(tǒng)一設置柵格金字塔，QGIS 在鑲嵌完成后不會自動創(chuàng)建柵格金字塔，而 ArcGIS 會默認創(chuàng)建柵格金字塔，公平起見，都統(tǒng)一設置為不創(chuàng)建柵格金字塔；

• ③加上了柵格處理庫 GDAL；

• ④都需要計算柵格統(tǒng)計數據。

使用數據

共計82幅簡單的灰度 NASA SRTM V3 柵格數據。

FME

版本：FME 2018.0

使用 RasterMosaicker 工具，處理時間僅45.9秒。使用 LZW 壓縮。

QGIS

版本：QGIS Desktop 3.22.4

使用 Merge 工具，耗時2分鐘整。由于勾選柵格壓縮選項后會報錯，所以未壓縮柵格成果數據。

ArcGIS

版本：ArcGIS Desktop 10.3

使用 鑲嵌至新柵格 工具，環(huán)境設置中不勾選構建金字塔，勾選計算統(tǒng)計數據。默認使用 LZ77 壓縮。

運行兩次分別用時3分7秒和3分6秒。平均下來3分6.5秒。

ArcGIS Pro

版本：ArcGIS Pro 2.8.3版本。

同樣使用 鑲嵌至新柵格 工具，環(huán)境設置中不勾選構建金字塔，勾選計算統(tǒng)計數據。

使用 LZ77 無損壓縮。

不愧是64位的 ArcGIS，僅耗時2分22秒。

ENVI

版本：ENVI5.3 版本64位。

使用 Seamless Mosaic 工具完成柵格數據的鑲嵌。

果然不出所料，這次依然是最拉垮的，手機秒表計算，花費12分42秒，可能不準，所以姑且算10分鐘吧（好歹大學也是學著你畢業(yè)的 (°ー°〃)）。

GDAL

GDAL版本：3.4.0

conda版本：4.10.3

計算耗時2分16秒，未使用壓縮。

# -*- coding:utf-8 -*-
from osgeo import gdal
import os, glob
# G:\MoveOn\MyBlogPy3\AboutGDAL\mosaicRaster_gdal.py
raster_folder = r"E:\MyD\BaiduNetdiskWorkspace\3_RasterData\SRTM30-90\chengdu\TIF"
raster = glob.glob(os.path.join(raster_folder, "*.tif"))
raster_str = " ".join(raster)
print(raster_str)
command = "gdal_merge.py -o /Users/olearyd/Git/data/TEAK_Aspect_Tiles/" \
          "TEAK_Aspect_Mosaic.tif -of gtiff " + raster_str
print(os.popen(command).read())

總結

這次的結果很有趣，在使用較大的數據量以及規(guī)范了部分變量后，測試結果完全發(fā)生了變化。

另外最后的結果還要根據生成的柵格數據的大小進一步評估，畢竟無損壓縮最后的成果柵格也要耗費時間的，而壓縮后的柵格數據一般都會減少一半以上的體積，對于大容量的數據存儲非常有用。

簡單亂寫了一個評價指數，最后生成的柵格數據大小乘以50再加上耗時，就得到了一個綜合指數（見下圖，指數越低表示評價越高）。

在較大數據量的測試下，FME的真正威力得到的顯現，毫無意外的王者；

而爭議較大的就是 QGIS 和 ArcGIS，但是由于 QGIS 生成的柵格實在太大了，并且在我的測試下，它壓縮柵格數據的速度也不快。所以最后評價低于 ArcGIS；

而 ArcGIS Pro 在64位的加持下，速度也是情理之中。

GDAL 與 QGIS 相差無幾，畢竟 QGIS 就是調用的 GDAL 接口；

ENVI 還是一如既往的慢，畢竟……。

主觀因素較大，僅供參考哈。反正 FME 第一名這是沒有疑問的。