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目錄
一、前言
之前我們處理的都是單波段的Tiff數據，可以實現瓦片的讀取、處理等操作，如果Tiff為多波段Tiff，並且我們不希望在導入的時候將多波段合並成單波段，這時候就需要進行多波段數據處理。多波段數據處理方式基本與單波段處理方式相同，稍有差別，我在這里簡單介紹之。
二、多波段數據導入
首先准備一個多波段的Tiff文件，將其導入Accumulo中。單波段數據導入代碼如下：
implicit val sc = SparkUtils.createSparkContext("ETL SinglebandIngest", new SparkConf(true))
Etl.ingest[ProjectedExtent, SpatialKey, Tile](args, ZCurveKeyIndexMethod)
sc.stop()
多波段基本相同，代碼如下：
implicit val sc = SparkUtils.createSparkContext("ETL MultibandIngest", new SparkConf(true))
Etl.ingest[ProjectedExtent, SpatialKey, MultibandTile](args, ZCurveKeyIndexMethod)
sc.stop()
運行方式為將代碼達成jar包，然后提交到spark集群，這在之前文章中已經介紹過，不同的是format參數要設置為multiband-geotiff。
三、讀取多波段瓦片
多波段數據存入Accumulo中之后，讀取單個瓦片的代碼如下：
val multiTile = tileReader.reader[SpatialKey, MultibandTile](LayerId(name, zoom)).read(key)
其中name表示多波段瓦片存儲的layer，zoom為讀取瓦片的層級，key為瓦片的x、y坐標，tileReader為AccumuloValueReader實例。這樣得到的結果就是一個MultibandTile對象。
四、提取單波段
讀取出多波段瓦片之后可以進行各種各樣的操作，比如將多波段取出三個波段進行RGB渲染之后在前台顯示，或者通過前台控制顯示任意單一波段的瓦片數據。在這里我簡單介紹一些顯示單一波段瓦片。
理論上很簡單，因為MultibandTile對象，簡單來說就是一個Tile的數組，這時候只需要獲取到用戶想要瀏覽的波段值，從數組中提取出相應的Tile即可。代碼如下：
multiTile.bands(bandNum)
其中bandNum為想要提取的波段號。
五、總結
本文簡單介紹了多波段數據導入、處理的一些細節，真的是很簡單，因為目前關於多波段只進行了這些工作，遂將其簡單總結之，還未深入涉及，研究的寬度和深度都不夠，下一步會根據工作情況深入研究之后進行進一步總結。