GeoRaster介绍
raster和tile格式
Raster和Tile格式1. 引言在地理信息系统（GIS）中，Raster和Tile是两种常见的数据格式。
它们被广泛应用于地理数据的存储、处理和可视化。
本文将介绍Raster和Tile格式的定义、特点、应用以及它们之间的关系。
2. Raster格式Raster（栅格）是一种由像素组成的二维网格数据结构，每个像素代表一个空间位置上的属性值。
常见的例子包括数字高程模型（DEM）、卫星遥感影像等。
2.1 定义与特点•Raster数据由等大小的像素组成，每个像素都有一个固定的位置和属性值。
•每个像素可以表示某一现象在空间上的分布情况，如高程、温度、植被覆盖等。
•Raster数据可以通过栅格索引进行快速访问和处理。
•像素之间通常存在空间上的邻近关系，这样可以进行空间分析和统计。
2.2 应用Raster格式在许多领域都有广泛应用，例如： - 地形分析：数字高程模型（DEM）可以通过Raster格式表示地形起伏情况，用于洪水模拟、土地开发规划等。
- 遥感影像处理：卫星遥感影像经常以Raster格式存储，可以进行地物分类、变化检测等分析。
- 生态研究：植被指数（如NDVI）可以通过Raster格式表示，用于研究植被覆盖的空间分布和变化。
3. Tile格式Tile（瓦片）是将大范围地理数据切割成小块的技术。
每个Tile通常是一个正方形或矩形区域，可以存储为独立的图像文件或数据块。
Tiles的使用可以提高地图渲染和网络传输效率。
3.1 定义与特点•Tile将大范围地理数据切割成小块，每个Tile都有一个唯一的标识符。
•每个Tile都包含一定范围内的空间信息，并且具有固定的大小和分辨率。
•Tiles可以根据需要进行加载，避免了一次性加载整个地图数据的开销。
•Tiles可以通过金字塔结构进行层级管理，实现不同比例尺下的地图显示。
3.2 应用Tile格式在Web地图、移动应用等领域有着广泛应用： - Web地图：瓦片地图服务（如Google Maps、百度地图）通常使用Tile格式来提供地图数据，加速地图显示。
基于OracleGeoRaster的对象关系型遥感影像库设计与实现
创 1 引言
新 遥感影像数据库自上个世纪七、八十年代发展至今,正进入 一个高分辨率的、快速发展的、及时提供多种对地观测遥感数 据的新阶段, 目前已经形成由系列卫星和多种传感器组合为主 体的对地观测网。同一地区,针对不同的观测手段、传感器分辨 率、光谱分辨率、时间等,提供了不同级别不同精度的海量遥感 影像数据。面对如此旁大的数据源,如何建立方便快捷的遥感影 像数据库系统来有效组织、存储和管理这海量的遥感数据也就 成为了遥感数据管理中的一个关键问题。 目前, 国内外对遥感影像数据管理的技术也不断的进行研 究,并取得一定的成果。例如由武汉大学研制的大型无缝影像数 据库管理系统 GeoImageDB,这是一个基于 COM 的全组件、控制 式、支持局域网范围内透明的异构存储与管理影像系统。采用 文件的形式来存储和管理国家级、省级的多尺度遥感影像数 据。解放军信息工程大学研发的遥感影像信息库 Image Map Library(IML),采用分布式多级海量数据存储体系,图像的检索策 略与方法、数据压缩与传输等等技术来实现影像的管理。谷歌 公司的 Google Earth 使用 Keyhole 提供的快鸟影像和其他卫星 数据,影像预先按照金字塔进行处理,以四又树方式对每一个瓦 片进行索引编码,同样也是以文件的形式存储影像数据,相关元 数据则存储在关系数据库中。传统的基于文件系统或者文件关系数据库混合系统的影像组织管理方式中, 影像数据都是以 文件的形式进行存储,元数据或以 XML 形式保存,或者存在关 系数据库中,元数据和影像数据的分离。这种分开存储导致了无 法进行完整的(影像和属性)事务处理,影像数据的文件化存储无 法保证影像数据的安全性, 缺少强大的影像数据备份和恢复机 制,并且不能很好的实现影像数据的多用户共享和访问,并发性
Oracle Spatial GeoRaster 10g影像数据管理
浅入浅出Oracle Spatial GeoRaster 10g影像数据管理(2)——物理存储1.物理存储方式概要在上个部分《浅入浅出Oracle Spatial GeoRaster 10g影像数据管理(1)——数据模型》中提到：GeoRaster数据由两部分组成，一是多维像素矩阵，二是GeoRaster元数据。
绝大部分的元数据都采用Oracle XMLType类型，以XML文档的形式存储。
元数据的格式由GeoRaster元数据XML schema决定。
这里说“绝大部分”说明还有“逍遥法外”的元数据。
不错，那就是每个GeoRaster对象的空间范围（或地理范围，spatial extent or footprint）。
这个重要的属性并没有和其它元数据一起本分的呆在XML文档中，而是单独出来作为了GeoRaster对象的一部分，并且与剩下的其它元数据的集合（就是那个XML文档）相并列。
还是在上个部分，我们还提到对栅格数据这种海量数据集进行处理的基本策略就是“分而治之”，所以对原始数据集进行多分辨率分层——也就是著名的“金字塔”——和在各层上进行分块还是少不了的。
看到金字塔和分块我就会条件反射似的兴奋，毕竟我硕士阶段的文章就是关于它的，希望已经10g了的Oracle能带给我一些区别于ArcSDE的惊喜。
下面的第2节会有关于GeoRaster中金字塔和分块的详细介绍。
GeoRaster把影像数据用两个基本的表（GeoRaster table和Raster data table，RDT）组织起来，并由GeoRaster object将这两个表连接起来。
如果把GeoRaster table比作栅格数据（或影像数据，影像图幅）的目录，那么RDT就是目录所指的具体内容，也就是栅格数据的大本营。
后面的第3节会对RDT的结构有所介绍。
第4节介绍了GeoRaster引入的blank GeoRaster object和empty GeoRaster object这两个从中文上可能不太好区分的对象，其实它们的用途完全不同。
matlab中georasterref的用法
matlab中georasterref的用法一、概述在Matlab中，georasterref函数用于获取地理栅格数据的相关信息，如坐标系统、投影类型、栅格范围等。
该函数常用于地理信息系统（GIS）相关应用中。
二、函数语法georasterref函数的语法如下：georasterref(filename)其中，filename表示要获取信息的地理栅格文件的名称。
三、函数返回值georasterref函数返回一个结构体，包含以下字段：*'proj'：栅格数据的投影类型。
*'cs'：栅格数据的坐标系统。
*'dims'：栅格数据的维度信息，包括行数、列数和尺寸。
*'bounds'：栅格数据的边界信息，包括左上角和右下角的坐标。
*'filename'：原始地理栅格文件的名称。
四、示例用法以下是一个示例用法，展示如何使用georasterref函数获取地理栅格数据的有关信息：```matlab%加载地理栅格文件georaster=georaster('example.tif');%输出栅格数据的投影类型和坐标系统fprintf('Projection:%s\n',georaster.proj);fprintf('CoordinateSystem:%s\n',georaster.cs);%输出栅格数据的维度和边界信息fprintf('Dimensions:%dx%d\n',georaster.dims.Rows,georaste r.dims.Cols);fprintf('Bounds:(%g,%g)to(%g,%g)\n',georaster.bounds(1,1) ,georaster.bounds(2,1),georaster.bounds(1,2),georaster.bounds (2,2));```在上述示例中，假设已经加载了一个名为"example.tif"的地理栅格文件，并使用georaster函数将其存储在变量georaster中。
matlab中georasterref的用法 -回复
matlab中georasterref的用法-回复Geospatial data is becoming increasingly important in various fields, including environmental monitoring, urban planning, and geology. To effectively analyze and visualize this type of data, it is crucial to have a proper understanding of its spatial reference system. In Matlab, the `georasterref` class provides a comprehensive set of tools to handle geospatial referencing and coordinate transformations. In this article, we will explore the usage and functionality of `georasterref` step by step.1. Introduction to `georasterref`:The `georasterref` class is a fundamental component of the Mapping Toolbox in Matlab. It represents a spatial referencing object that defines the relationship between the coordinates of a grid-based data set and the corresponding physical location on the earth's surface. It allows us to perform various operations like coordinate transformations, map projections, and coordinate indexing.2. Creating a `georasterref` object:To create a `georasterref` object, we need to provide the necessary information about the spatial reference system. There are a fewpossible ways to define the spatial reference:a. Reference Matrix:A reference matrix is a 3x2 matrix containing the x-coordinates and y-coordinates of three non-collinear control points in the data set. These control points should correspond to their respective locations on the earth's surface. We can define a `georasterref` object using the `georasterref` function, passing the reference matrix as an input argument.b. Geographic Reference:If the data set is already referenced to a geographic coordinate system like latitude and longitude, we can use the `georasterref` function with the reference matrix and the matching geographic coordinate system.c. Raster Size and World Files:If we have information about the raster size and the world file associated with the data set, we can create a `georasterref` object using the `worldfileread` function to extract the necessary spatial reference parameters.3. Accessing Spatial Reference Information:Once we have created a `georasterref` object, we can access various spatial reference information using its properties. Some important properties are:a. RasterSize: Returns the size of the raster grid in the form of [rows, columns].b. RasterInterpretation: Indicates the interpretation of the grid values, such as 'cells' for cell-centered or 'postings' for point-located data.c. RasterExtentInWorldX and RasterExtentInWorldY: Provides the extent of the raster in world coordinates, which represents the physical area covered by the data.d. CoordinateSystemType: Specifies the type of coordinate system used, such as 'planar' for a projected coordinate system or 'geographic' for a geographic coordinate system.4. Coordinate Transformations:The `georasterref` class enables us to perform coordinatetransformations between different reference systems. For example, we can convert between geographic coordinates (latitude-longitude) and projected coordinates (x-y) using the`geographicToProjected` and `projectedToGeographic` methods.5. Map Projections:One of the most powerful features of `georasterref` is the ability to apply map projections to the data set. Matlab provides a rich set of map projection functions that can be used in conjunction with `georasterref`. We can specify the desired map projection by setting the `CoordinateSystemType` property accordingly. Common map projections include Transverse Mercator, Lambert Conformal Conic, and Albers Equal-Area Conic.6. Coordinate Indexing:`georasterref` also allows for coordinate-based indexing, enabling us to extract specific data points based on their geographical location. We can use the `worldToSubscript` method to convert the given world coordinates to corresponding column and row indices in the data grid.7. Visualization and Analysis:Once the `georasterref` object is created and properly configured, we can use it to visualize and analyze geospatial data. By using the `mapshow` function, we can overlay the data on different types of maps, such as topographic, road, or satellite imagery.In conclusion, the `georasterref` class in Matlab provides a comprehensive set of tools for handling geospatial referencing and coordinate transformations. By understanding and utilizing the functionality of this class, we can effectively analyze and visualize geospatial data, enabling us to make informed decisions in various fields.。
高速海量数据存储技术研究
高速海量数据存储技术研究随着科技的快速发展，海量数据存储技术在各个领域的应用越来越广泛。
尤其是对于高速海量数据存储技术的研究，已经成为当前研究的热点。
本文将介绍高速海量数据存储技术的研究现状和应用，并分析未来发展方向和挑战。
海量数据存储技术是指能够存储和处理大规模数据的存储技术。
这些数据可能是结构化的，也可能是非结构化的。
海量数据存储系统通常需要具备高性能、高可用性、高扩展性和高可靠性等特点。
海量数据存储技术可以根据不同的应用场景进行分类。
根据存储架构可以分为分布式存储和集中式存储；根据存储介质可以分为磁盘存储、固态硬盘存储和磁带存储等；根据数据访问方式可以分为块访问、文件访问和对象访问等。
高速海量数据存储技术是海量数据存储技术的一个重要分支，其目的是提高数据存储和处理的效率。
目前，高速海量数据存储技术的研究主要集中在以下几个方面：分布式存储架构是目前高速海量数据存储的主流架构。
这种架构通过将数据分散到多个节点上，并采用并行处理的方式，可以大大提高存储和处理的效率。
其中，Google的GFS和Hadoop的HDFS是分布式存储架构的典型代表。
固态硬盘存储是当前高速海量数据存储的主要介质之一。
固态硬盘具有访问速度快、功耗低、体积小等优点，可以有效提高数据存储的效率。
然而，固态硬盘的价格相对较高，寿命也比传统硬盘短，因此其应用范围还需要进一步拓展。
数据压缩和去重是高速海量数据存储中重要的技术之一。
通过对数据进行压缩和去重，可以大大减少存储空间，提高存储效率。
目前，许多公司都推出了自己的数据压缩和去重方案，如Facebook的Hadoop 压缩库、Google的Snappy压缩库等。
高速海量数据存储技术在许多领域都有广泛的应用，如互联网、金融、医疗、科学计算等。
例如，在互联网领域，搜索引擎需要处理海量的网页数据，采用高速海量数据存储技术可以提高网页索引和搜索的效率；在金融领域，证券交易所需要实时处理大量的交易数据，采用高速海量数据存储技术可以保证交易的顺利进行；在科学计算领域，基因组学研究需要处理海量的基因组数据，采用高速海量数据存储技术可以提高基因组数据分析的效率。
GIS中raster工具介绍
Raster（Data Management Tools）：栅格（1）Mosaic Dataset：镶嵌数据集用以创建和编辑镶嵌数据集，包括Add Rasters To Mosaic Dataset（添加栅格到镶嵌数据集），Alter Mosaic Dataset Schema（更改镶嵌数据集方案），Analyze Mosaic Dataset（分析镶嵌数据集），Build Boundary（构建边界），Build Footprints（构建轮廓），Build Mosaic Dataset Item Cache（构建镶嵌数据集项目缓存），Build Overviews（构建概视图），Build Seamlines（构建接缝线），Calculate Cell Size Ranges（计算像元大小范围），ColorBalance Mosaic Dataset（平衡镶嵌数据集色彩），Compute Dirty Area（计算脏区），Create Mosaic Dataset（创建镶嵌数据集），Create ReferencedMosaic Dataset（引用已有数据创建镶嵌数据集）……1）Block AdjustmentA.Analyze Control PointB.Append Control PointC.Apply Block Adjustmentpute Block Adjustmentpute Control Pointspute Tie Point2）Add Rasters To Mosaic Dataset（添加栅格到镶嵌数据集）工具描述：将文件、文件夹、栅格目录、表或Web 服务等多种来源的栅格数据集添加到镶嵌数据集。
操作界面与参数说明：（1）Mosaic Dataset（镶嵌数据集）要添加栅格的镶嵌数据集的路径和名称。
（2）Raster type（栅格类型）：栅格类型对于影像产品来说是特定的。
raster和tile格式 -回复
raster和tile格式-回复Raster和Tile格式是在地理信息系统（GIS）领域中常用的数据存储和处理格式。
它们在空间数据的存储和分析方面有着不同的特点和应用场景。
本文将一步一步回答关于这两种格式的问题，包括它们的定义、使用方面的差异、适用的领域以及常见的应用示例等等。
首先，我们来理解Raster格式。
Raster数据以像素（或单元格）的形式表示地表上的空间信息。
每个像素代表一个空间位置上的数值，例如高程、温度、植被覆盖等等。
Raster格式以网格的形式组织数据，每个像素都有一个与之相关联的数值。
这种格式非常适合表示连续型的空间数据，如遥感图像、数字地形模型（DTM）等。
Raster格式的数据可以存储在单个文件中，也可以是多个文件组成的数据集。
相对于Raster格式，Tile格式更加注重数据的切割和组织。
Tile可以理解为地图的小块，每个Tile都是独立的，可以包含多个图层（Layers）。
Tiles 可以以独立的形式存储，也可以以金字塔（pyramids）的方式组织。
Tile 格式适用于以图层为单位的空间数据集合，如地图、地图切片、矢量地图数据等。
Tile格式的数据可以使用一种特定的切割算法，将整个数据集按照固定大小的小块分割，这样可以提高数据的可视化和查询效率。
这两种格式在使用方面存在一些差异。
Raster格式适用于存储和处理连续型的空间数据，例如遥感图像。
由于Raster数据以像素为基本单元，因此在处理大规模数据时可能面临存储空间和计算复杂度方面的挑战。
而Tile格式适用于存储和处理离散型的空间数据，例如地图。
Tiles的切割和组织方式使得数据查询和可视化更加高效，能够适应大规模数据和高并发处理的要求。
在实际应用中，Raster和Tile格式是互补的。
它们应用在不同的领域和场景中，为地理信息系统的数据存储和处理提供了灵活的选择。
例如，在卫星遥感领域，遥感图像通常以Raster格式存储和处理，用于地表覆盖分类、环境监测等；而在地图服务领域，地图切片以Tile格式存储，用于在线地图浏览和分析。
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物理结构
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物理结构
在利用GeoRaster建立影像数据库的时候，数据入库的处 理流程可以简单概括为：先建立金字塔，然后分块，再把 这些“金字塔的砖头”组织到GeoRaster table和raster data table（RDT）这两个表中。建表-->插入empty georaster object-->sdo_geor.importFrom导入影像 -->sdo_geor.generatePyramid建塔 作用于GeoRaster table和RDT之上的索引包括标准索引 和空间索引 一些附加的表，比如值-属性表（value attribute table ，VAT），地面控制点表（ground control point， GCP）等等也可以和GeoRaster对象关联
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目录
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数据模型 物理存储 空间参考
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物理存储方式概要
GeoRaster数据由两部分组成，一是多维像素矩阵，二是 GeoRaster元数据。绝大部分的元数据都采用Oracle XMLType类型，以XML文档的形式存储。元数据的格式 由GeoRaster元数据XML schema决定。 金字塔，多分辨率分层，层内分块 GeoRaster把影像数据用两个基本的表（GeoRaster GeoRaster GeoRaster table和Raster data table，RDT）组织起来，并由 GeoRaster object将这两个表连接起来。GeoRaster table对应于栅格数据（或影像数据，影像图幅）的目录， 那么RDT则对应于目录所指的具体内容，也就是栅格数据 的大本营
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数据模型——基本数据结构 基于构件的（component-based），元数据采 用XML进行结构化存储 逻辑上分层的（logically layered），Layer— —Band 多维的（multidimentional），行、列、（层次、 时相）
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数据模型——坐标系
目前这个版本的GeoRaster只能支持带有行、列和(波段、 时相)三个维度，而对于多波段、多时相的思维应用，也 可以应付 对于地理坐标系，GeoRaster目前也只支持二维的。 像素坐标系与地理坐标系之间的映射通过GeoRaster定义 的三种参考系来实现： •空间参考系（spatial reference system, SRS） •时间参考系（temporal reference system, TRS） •波段参考系（band reference system, BRS） 详细内容在第三节，地理参考
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数据模型——坐标系
像素坐标系（cell/pixel coorinate system）和地理坐 标系（model/ground coordinate system） 地理坐标系的X和Y分别对应于像素坐标系中的列和行， 逻辑层对应于波段
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数据模型 物理存储 空间参考
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空间参考
GeoRaster空间参考系（spatial reference system, SRS）是 GeoRaster对象中元数据的一部分。空间参考（Georeferencing） 是用来构建像素坐标系与真实世界的大地坐标系（或其它一些本地坐 标系）之间双向的映射关系。 GeoRaster目前支持对二维影像数据使用六参数仿射变换来实现坐标 变换。
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数据模型——元数据
GeoRaster元数据包含以下六类信息： 元数据包含以下六类信息： 元数据包含以下六类信息 对象信息 栅格信息 空间参考系信息 时间参考系信息 波段参考系信息 每层的层信息 基于这种数据模型，GeoRaster对象就可GeoRaster的元 数据XML schema来描述。可对这个XML schema还可以 扩展，加入自己定义的元数据， SDO_GEOR.validateGeoraster进行验证
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数据模型——逻辑分层的结构
栅格数据可以在逻辑上划分成若干个层（layer），对 应于物理概念上的波段（Band） 每个层就是一个二维像素矩阵 一个波段未必就对应一个层，有可能是多个波段的数 据被包含在一个层中
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物理存储——表结构
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物理存储——表结构
RDT作为像素数据的大本营，就是一张SDO_RASTER类 型对象的表，它的主键由五个列（rasterID, pyramidLevel, bandBlockNumber, rowBlockNumber, columnBlockNumber）共同组成。 RDT中块的大小是可以在后期进行调整的。 GeoRaster table和RDT之间是一对多的关系，也就是说 一个RDT中包含的所有块数据一定是源于一张 GeoRaster table。每个SDO_GEORASTER对象都具有 一对属性：rasterDataTable和rasterID，它们可以唯一 确定RDT以及RDT中用来存储GeoRaster对象像素数据 的那些行
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GeoRaster
本地节点服务组
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数据模型 物理存储 空间参考
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数据模型——基本数据结构 仍然采用一般的、通用的栅格数据模型： 仍然采用一般的、通用的栅格数据模型： 像素 空间范围（或地理覆盖范围，覆盖区） 空间、时间、波段参考信息 像素属性 元数据 处理数据和地图支撑数据（processing data and map support data）
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物理存储—金字塔
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物理存储——分块
对影像数据进行分块也是为了提高读取的效率，但更是为 了在数据库中存储方便 立体分块——“切豆腐” 切豆腐” 切豆腐 分块后，每个块都会对应一条数据库记录， 分块后，每个块都会对应一条数据库记录，其中有一个 BLOB字段专门用来存储块的二进制内容，还有一些字段 字段专门用来存储块的二进制内容， 字段专门用来存储块的二进制内容 用来存储块的元信息 在影像入库的时候就要指定好分块大小， 在影像入库的时候就要指定好分块大小， GeoRaster的 的 默认值256×256 默认值 × 分块操作会应用在所有金字塔级别上
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数据模型——坐标系
对于多波段影像，如果应用需要对其中单个波段的数据进 行处理，可以利用GeoRaster提供的波段坐标轴将原始影 像建模成多层像素矩阵。但是，多波段影像不一定需要分 为多层来存储，多层模型不单使用于多波段影像。对于多 时相的影像，同样可以利用这第三个坐标轴来为其构件多 层模型
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物理存储——表结构
基于前面说的金字塔和分块结构，GeoRaster为栅格 数据集和与其关联的元数据提供了 SDO_GEORASTER对象；为影像数据的每个块提供 了SDO_RASTER对象。 SDO_GEORASTER对象包含了一个地理范围的属性 和其它的一些元数据。包含一个或多个 SDO_GEORASTER对象的表就叫GeoRaster table 。SDO_RASTER对象包含了块的元信息和块中的像 素数据（以BLOB形式存储），用来存储这种对象的表 就叫raster data table(RDT)。
数据模型——元数据 GeoRaster数据的每个层都可以有自己的元 数据和属性，GeoRaster的元数据被进一步 的分解为许多不同的构件（component）， 因此被称为是基于构建的（and is thus called component-based） component-based 栅格数据的左上角（upper-left corner, or ULTCoordinate）像素坐标不一定是像素坐 标的原点（0,0），像素矩阵中像素的坐标都 是相对于原点的