共享海量遥感影像数据

时间:2022-10-09 10:35:21

共享海量遥感影像数据

利用遥感影像元数据实现遥感数据的网络与共享,使稀缺的影像数据能够得到充分合理的利用;同时采用本体技术,可以有效地实现影像数据的互操作,从而为实现影像数据的全社会范围的共享提供基础与条件。

当前,空间信息技术发展迅猛,以空间数据为主的空间信息挖掘和应用成为现代人类生产生活的一个重要特征。特别是遥感影像数据,由于其具有获取方便、周期短、信息量大等特点而成为空间数据的重要组成部分。然而,由于遥感数据的数据量十分庞大,特别是对于具有不同来源、不同分辨率与不同时相的数据,其存储与管理均十分困难,且由于其本身具有的稀缺性与机密性,在一定程度上限制了遥感影像数据的充分利用,因此,迫切需要对其进行有效的组织、存储、管理和共享的研究。

研究表明,为实现影像数据的网络服务,可以利用遥感影像元数据,采用流行的数据库技术对遥感影像数据进行组织与管理,并完成基于XML的影像元数据的,实现用户通过网络对遥感影像数据的查询、检索与访问,为影像数据的共享奠定了基础,同时利用本体技术的优势,建立起遥感影像信息本体。

影像数据的存储管理

1.元数据的存储管理

元数据为空间数据的存储管理与共享提供了有效的手段,通过元数据信息,用户可以在没有真实数据的情况下,获取有关数据的信息,从而为数据的共享与利用提供了可能。目前关于矢量空间数据的元数据标准已经制定,并形成了我国的地理信息国家标准,而关于遥感影像方面的元数据标准,尚处在研究之中,未形成一个普遍接受的标准。为此,国家遥感工程中心在ISO 19115.3 遥感影像元数据标准以及我国即将推出的地理信息元数据标准的基础上,结合项目的实际情况,制订了遥感影像元数据草案。该草案包括7个元数据集、6个公共数据类型和15个代码表,从标识信息、数据质量信息、参照系信息、内容信息、覆盖范围、分发信息和遥感信息等方面对遥感影像数据进行了详细的表述。

2.影像数据的存储管理

由于遥感影像的数据量十分庞大,难以直接进行存储,不利于后续的处理、提取、浏览与检索,因此需要对其进行预处理,主要包括降采样、影像压缩与影像分割等内容。

影像分割是将遥感影像按照行列值分割为相同大小的数据块(tile),并以tile作为影像存储的基本单元。每个tile均以一条记录的方式进行存储,不同记录通过编号进行排列。对于不能够平分的,出现多余的行或列时,应将其单独存放。当用户对影像进行调用时,通过映射关系,只调用与用户有关的tile集合即可,从而优化了数据的存储、传输、浏览模式。

为减小影像的传输数据量和优化显示性能,需建立影像金字塔(图1),通过影像降采样方法,建立一系列不同分辨率的影像图层,每个图层分割存储,并建立相应的空间索引机制。常用的影像重采样方法有双线性差值、立方卷积等。

由于影像的数据量比较庞大,为减小影像的存储空间,还需要对影像进行压缩处理后存储。当用户调用数据时,首先对数据进行解压缩处理,然后再返回给用户。常用的图像压缩方法有JPEG、LZ77等。

3.影像数据库结构设计

遥感影像数据库主要可以分为影像元数据库和影像数据库两部分(图2)。影像元数据库用于对遥感影像元数据标准中的数据集进行存储与管理,影像数据库用于对影像数据进行存储和管理。元数据同影像数据通过ID字段进行一对一的关联,保证了元数据与影像数据的一一对应,从而实现通过元数据可以惟一地查找相应的影像数据,而通过影像数据,又可以惟一地查看该影像数据的相关信息,实现了遥感元数据与影像数据的一体化管理。

影像数据网络共享与服务

1.基于元数据的影像数据网络共享

构建遥感影像元数据的主要目的是为了能够实现影像数据的网络与共享。因此元数据的网络是影像数据的前提与基础。

目前元数据的网络大多采用XML技术。XML是一种元语言,是可以用于描述其他语言的语言。用户可以根据需要,利用XML Schema(或者DTD)自行定义标记和属性,从而可以在XML文件中描述并封装数据。XML是数据驱动的,这使得数据内容与显示相分离。XML可以在类似于Netscape Navigator或Microsoft Internet Explorer的浏览器中显示,并通过因特网在应用之间或业务之间交换,存储到数据库中或从数据库中取出。因此,XML是元数据最好的描述方式,能很好地满足元数据在网上传输、交换的需要。

用户通过网络的元数据信息,可以初步了解遥感影像数据的相关信息,然后通过元数据的导航,实现对影像数据的查询、浏览与检索(图3)。

2.基于本体技术的影像数据网络服务

本体(ontology)是从哲学的一个分支――形而上学中的本体论(Ontology)发展来的一个名词。本体论研究客观事物存在的本质,与认识论(Epistemology)相对。即本体论研究客观存在,认识论研究主观认知。而本体的含义是形成现象的根本实体,因而,本体是概念化的明确说明。最早把本体引入计算机领域的是人工智能领域。

地理信息本体与地理信息分类编码、地理信息标准术语表之间有着相似之处,本体论与分类学、术语学也存在一定的交叉。

然而,地理信息本体并不是地理信息标准术语表。地理信息本体提供了一组具有良好结构性的词汇,而且出现在本体中的词汇经过了严格选取,确保所选的词汇是本领域中最基本概念的抽象与界定。概念与概念之间的关系采用相应技术(如谓词、逻辑等)进行了完整的反映,而正是这些关系的反映使得基于本体的系统实现后能够完成语义层面的一些功能。地理信息标准术语表仅仅是地理信息领域中各种词汇的集合,相对本体而言还比较松散。

本体也不单纯是一个词汇的分类体系,即不是地理信息中的分类和编码表。本体和地理信息的分类非常相似,尤其是把本体的理论应用于地理信息分类编码时,这种相似性更为明显。总的说来,地理信息本体比分类编码表中所反映的词与词之间的关系要丰富。

通俗地说,本体一开始就致力于实现计算机可理解,所以它在表现形式上要有更为特殊,如本体是要用精确的形式语言、句法和明确定义的语义来阐述的。如何在现有基础上做这些特殊的处理,就是我们结合计算机技术所要研究的内容。

总之,通过建立遥感影像的领域本体,可以很好地实现遥感知识的共享与复用,实现基于本体技术的数据共享与服务。

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