遥感影像元数据管理服务系统
遥感影像数据库管理系统需求分析报告
遥感影像数据库管理系统——系统需求分析报告随着遥感技术的迅速发展，获取的对地观测影像数据越来越多，同一地区的多时相、多波段的数据也不断增加，形成了对地观测的多级分辨率影像金字塔体系，出现了海量影像数据这样的概念。
如何管理组织这些海量数据，就显得尤为重要。
遥感影像数据管理系统是用来实现对海量的各种遥感数据进行分门别类的管理，实现快速有效的查询计算等功能。
本系统主要包括三个模块：影像数据录入、查询功能和计算功能这三个模块基本实现设计本系统的目的，从而可以进一步满足有效管理海量遥感数据的要求。
一、数据需求1.下面是遥感影像数据库管理系统所需要的输入输出数据。
影像实体（编号，名称，格式，像幅面积，成像时间，传感器，存放目录），传感器实体（名称，卫星平台，仰角），分辨率特征实体（影像类型，光谱分辨率，时间分辨率，空间分辨率）影像实体传感器实体分辨率实体2.明确实体之间的联系名称和类型。
例如，传感器实体和影像实体是“属于”联系，联系类型为1：1；影像实体和分辨率实体同样是“特征”联系，联系类型为1：m。
3.画出实体关系E-R图二、功能需求“遥感影像数据库管理系统”包括四个模块：影像实体、传感器、影像类型和系统功能。
这四个模块既相互联系又相互独立。
其中功能模块包括影像查询模块和基本计算模块。
1.影像数据录入模块该模块主要数据录入的关系表，是数据库的基本模块，主要功能用来对遥感影像进行收集和修改。
录入包括上述的各种属性，如影像名，影像编号，格式，分辨率，成像时间，传感器，卫星平台，仰角，光谱分辨率，时间分辨率，空间分辨率等。
2.查询功能模块该模块满足影像按照名称、编号、成像时间等的唯一值检索要求，同时能够进行多条件的复合查询检索。
检索结果以逻辑值和文件目录的形式返回。
3.计算功能模块通过该系统能够进行基本的遥感影像的计算和新值插入和更新等操作。
计算有面积的计算，几何校正，重采样等。
三、数据字典举例A ImageB TransducerC ImageResolution四、主要数据流图五、逻辑结构E-R图。
高分辨率遥感影像数据一体化测图系统PixelGrid
高分辨率遥感影像数据一体化测图系统PixelGrid1. 系统概述高分辨率遥感影像数据一体化测图系统PixelGrid是一种集成为了遥感影像数据处理和测图功能的系统。
该系统具备高效、精确、自动化的特点，可广泛应用于地理信息系统、城市规划、土地利用分析等领域。
2. 系统组成PixelGrid系统由以下几个主要组成部份构成：- 遥感影像数据获取模块：通过卫星、无人机等遥感技术获取高分辨率影像数据，包括多光谱、高光谱、合成孔径雷达等数据。
- 影像预处理模块：对获取的遥感影像数据进行预处理，包括辐射校正、几何校正、影像配准等，以提高数据的质量和准确性。
- 特征提取模块：通过图象处理算法，提取影像中的地物特征，如建造物、道路、水体等，以便后续的测图分析。
- 数据融合模块：将不同类型的遥感影像数据进行融合，以提高数据的综合分析能力。
- 测图分析模块：基于提取的特征数据，进行测图分析，包括地物分类、面积测算、形状提取等。
- 结果可视化模块：将分析结果以图形化的方式展示，包括地图、统计图表等，便于用户直观地了解测图结果。
3. 系统特点PixelGrid系统具有以下几个特点：- 高分辨率：系统支持处理高分辨率的遥感影像数据，能够捕捉到更细节的地物特征。
- 自动化：系统采用自动化处理流程，减少人工干预，提高处理效率。
- 精确性：系统采用精确的校正和配准算法，保证数据的准确性。
- 多源数据融合：系统支持多种遥感影像数据的融合，提高数据的综合分析能力。
- 可视化展示：系统提供多种结果展示方式，便于用户直观地了解测图结果。
4. 应用场景PixelGrid系统可广泛应用于以下领域：- 地理信息系统：通过对遥感影像数据进行处理和分析，生成地理信息数据，为地理信息系统提供数据支持。
- 城市规划：通过对遥感影像数据进行测图分析，获取城市的地物分布、土地利用情况等信息，为城市规划提供决策依据。
- 土地利用分析：通过对遥感影像数据进行特征提取和测图分析，了解土地利用情况，为土地资源管理和决策提供支持。
遥感信息元数据集成服务系统的研究与实现
的方 式动 态接入 ， 并通过 一 个 中间代 理层 对 外提供 统 一 的服 务 ； 系统将 Ｗｅ 务技 术 与联 邦模 式技 ｂ服 术进 行有 机地 结合 ， 实现 了异构 遥 感元数 据 的集 成 ， 支撑 遥感 数 据 的跨 域 共 享。 试 用结 果表 明 ， 系统 完全 达 到 了设 计 目标 ， 效果 良好 。 关键 词 ： ｂ服 务 ； ｗｅ 数据 集 成 ； 邦模 式 ； 联 遥感 中图分类 号 ： Ｐ５ ． ；Ｐ９ Ｔ ７ １ １Ｔ ７ 文 献标 识码 ： Ａ
维普资讯
第２ ６卷 ２０ ０ ６年 ６月
文 覃编 号 ：０ １ ０ １ ２０ ） ６ １０ —９ ８ （ ０ ６ ０ Ｚ一０ ８ ０ ２ ５— ３
计算 机应 用
Ｃｏ ｕ ｅ ｐｌ ａｉｎｓ ｍｐ ｔｒＡｐ ｉ ｔｏ ｃ
Ｖｏ ．２ １ ６
Ｊ ｎ ０ ６ ｕ ｅ２ ｏ
遥 感信 息元 数 据 集成 服务 系统 的研 究与 实现
潘 志华 ， 永 望 ， 赵 胡春 阳 ， 马殿 富
（ 北京航空航天大学 计算机新技术 实验室， 北京 １０８ ） ０ ０３
摘
（ｈｈ ａ ｐｎ ｍａ ．ｏ ） ｚｉｕ ． ａ ＠ｇ ｉ ｃｍ ｌ 要 ： Ｓ Ａ框 架 下研 究遥 感信 息 资源元数 据 的集成 涉及 的 关键技 术 。 系统 中数据 源 以服务 在 Ｏ
图 １ 元数据集成服务系统结构
术是数字地球技术 的 ６ 大关键技术之一 。遥感信息元数据 的基本作用是管理各类遥 感数 据 ， 从而 实现对遥 感数据 的查
询、 阅读 、 交换和共享 。遥感卫星 每天 产生着大量的数据 。地 球 观测卫 星 Ｔ ｒ ｅｒ 天就 能够 产生 半个 Ｔ ｒｂｔ ａ每 ｅａｙｅ的数 据 ］ 。 为了能够 方便地获得并使用 这些 来 自多个数据源 的异构遥感
遥感影像快速处理与智能解译系统
遥感影像快速处理与智能解译系统随着空间科学技术的快速发展，遥感影像的获取和分析已成为地理信息系统（GIS）、环境监测、城市规划、土地资源调查等领域的重要工具。
然而，遥感影像的解析往往面临处理量大、处理速度慢以及解译精度不高等问题。
为了解决这些问题，本文将介绍一种遥感影像快速处理与智能解译系统。
一、遥感影像快速处理系统遥感影像快速处理系统主要包括以下四个步骤：数据预处理、图像融合、图像分类和图像分割。
1、数据预处理：这个步骤主要是对原始数据进行质量检查、格式转换和噪声去除等操作，以确保数据的准确性和一致性。
2、图像融合：通过将多源遥感影像进行融合，可以获取更全面和准确的信息。
常用的图像融合方法包括基于波段融合、基于空间融合和基于光谱融合等。
3、图像分类：这个步骤主要是利用计算机视觉和深度学习技术对遥感影像进行自动分类，以实现快速、准确的数据处理。
4、图像分割：对于一些特定的应用场景，可能需要对遥感影像进行更精细的处理，例如目标检测、边缘检测等，这时就需要用到图像分割技术。
二、智能解译系统智能解译系统是遥感影像解析的关键部分，它主要包括以下三个步骤：特征提取、分类识别和结果输出。
1、特征提取：从遥感影像中提取有用的特征是智能解译系统的第一步。
这些特征可以包括颜色、形状、纹理等，具体提取哪些特征需要根据实际应用场景来确定。
2、分类识别：在提取出有用的特征之后，就需要利用这些特征来进行分类识别。
常用的分类识别方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、神经网络等。
3、结果输出：智能解译系统需要将分类识别的结果以易于理解的方式输出，例如生成报告、绘制图表等。
三、总结遥感影像快速处理与智能解译系统是遥感技术发展的重要方向，它可以大大提高遥感影像的处理速度和解译精度，从而为各领域的决策提供更准确、更及时的数据支持。
虽然现有的系统已经取得了很大的进展，但是仍存在一些挑战和问题需要解决，例如如何进一步提高处理速度和解译精度，如何更好地适应各种复杂的应用场景等。
遥感技术系统名词解释
遥感技术系统名词解释
遥感技术指的是利用卫星、飞机、无人机等载体获取地球表面信息的一种技术。
它通过接收、记录和解译从大气中反射或辐射回来的电磁能量，以获得关于地球表面特征和变化的信息。
遥感技术可以对地表进行高分辨率的观测，不受地理或气象条件的限制，有着广泛的应用。
遥感图像是遥感技术获取的信息的形象展示，主要分为光学图像和雷达图像两
种类型。
光学图像通过感光元件记录可见光、红外线等波段的辐射，能够提供丰富细节的地物信息；而雷达图像则是利用雷达系统对地球进行微波辐射的发射和接收，可以在夜晚、云层下以及烟尘中获取数据，对地物高度和形态有较好的解析能力。
遥感技术系统包括遥感平台和遥感数据处理系统。
遥感平台包括卫星、飞机、
无人机等遥感载体，它们携带传感器进行数据采集，可以覆盖大范围的地表。
遥感数据处理系统是对获取到的数据进行预处理、分类、解译和分析的过程。
通过数学模型和算法，可以将遥感图像转换为可用的地理信息，如土地利用、植被分布、水资源等。
这些信息对于环境监测、城市规划、农业管理等领域具有重要的应用价值。
总结来说，遥感技术是一种通过卫星、飞机等载体获取地球表面信息的方法，
而遥感图像是通过光学或雷达等传感器获取的图像数据。
遥感技术系统包括遥感平台和遥感数据处理系统，通过对数据的采集和处理，可以得到有关地球表面的有用信息。
这些信息在农业、环境监测和城市规划等领域有着广泛的应用。
遥感数据的管理制度
遥感数据的管理制度引言随着遥感技术的快速发展，遥感数据的获取、处理、应用在各个领域得到了广泛的应用。
遥感数据是多源多元的，其规模庞大、种类繁多，如何有效管理这些数据成为了一个迫切的问题。
建立科学合理的遥感数据管理制度，对于提高遥感数据的利用效率、推动遥感技术的发展具有重要意义。
本文将探讨遥感数据管理制度的建立和实施，以帮助相关部门和单位更好地管理遥感数据资源。
一、遥感数据的特点1. 多源性：遥感数据来源多样，包括卫星遥感、航空遥感、地面遥感等多种形式，每种形式又涵盖了多个观测参数，数据种类繁多。
2. 大数据量：由于遥感数据一般都是以像素为单位的大规模数据，处理遥感数据需要大量的计算和存储资源。
3. 多样性：遥感数据包括多光谱、高光谱、合成孔径雷达、激光雷达等多种类型，每种类型的数据又有不同的处理方式和应用场景。
4. 实时性：随着卫星技术的发展，很多卫星都能够提供实时或准实时的遥感数据，这就要求数据管理系统要能够处理高频率、大容量的数据流。
二、遥感数据管理的目标1. 实现数据共享：遥感数据管理制度的一个重要目标是实现数据的共享和交换，避免重复采集和处理数据，提高数据的利用效率。
2. 确保数据的安全性：遥感数据包含着重要的地理信息，为了保护国家和个人的信息安全，必须建立安全可靠的数据管理系统。
3. 提高数据利用效率：通过建立科学合理的数据管理制度，可以提高遥感数据的利用效率，促进遥感技术的应用推广。
4. 规范数据使用行为：遥感数据的使用涉及到多个利益主体，要建立规范的数据使用行为，避免数据滥用和侵权行为的发生。
三、遥感数据管理制度的建立1. 统一管理机构：建立统一的遥感数据管理机构，负责遥感数据的采集、处理、存储、传输和应用，协调各个部门和单位之间的数据管理工作。
2. 制定数据管理规范：制定遥感数据管理规范，明确数据的归属、使用权限、安全保障措施等内容，保障数据的安全性和合法性。
3. 建立数据存储和传输系统：建立高效安全的数据存储和传输系统，包括数据中心、云存储、数据备份等设施，确保数据的完整性和可靠性。
遥感影像样本库管理系统的设计与实现
1概述近年来,随着全球遥感影像数据的不断更新,其数据量越来越大,相应的元信息也越来越多,因此迫切需要借助现代化的信息技术实现其快速的信息提取及有效的查询管理。
遥感影像中,最多的是土地利用现状数据和土地覆盖分类数据,因此需要进行信息提取及分类。
当有新的遥感数据来临时,如何依据已有的遥感训练样本,实现信息的快速提取及分类,就成为一个迫切需要解决的问题。
因此,研究建立一个动态的遥感影像样本库管理系统,实现高效地分类提取遥感影像信息,具有重要的现实意义。
刘悦利用面向对象分类技术及Ar⁃cGIS 软件,构建了基于无人机影像的地质灾害样本库,能够实现地质灾害信息的自动提取[1]。
李冬宁从地理国情普查和地理国情监测实际应用的角度出发,开发了集样本整理、合并、展点为一体的遥感影像解译样本管理软件,为建立高质量的遥感影像解译样本库提供了技术手段[2]。
叶素倩等构建了一个具有一定通用性的LU/LC 样本影像数据库管理系统,解决了遥感解译及土地核查过程中主要涉及的大量遥感图像和繁杂的属性文本信息等问题[3]。
由于在建立遥感影像样本库和研发相应的管理软件后,能够提高各项遥感影像处理工作的效率,节约人力物力成本,基于此,采用C#编程语言和ArcGIS 二次开发工具设计并实现了遥感影像样本库管理系统。
2系统需求分析需求分析阶段位于系统开发的前期,是系统能否成功实现的基础,这一步工作的质量对于整个开发工作的成败是决定性的。
本系统的最终用户为遥感影像处理工作人员,其需求是能够方便地提取、查询和使用各类遥感影像样本,包括样本的显示浏览、样本的分类管理、样本的快速查询定位、样本元信息的管理与查询等。
由于该软件一般为影像处理工作人员在实际工作中单独使用,故采用一般的客户端/服务器架构即可满足此需求。
3系统架构由于该系统是单机操作,无需联网,故本系统设计采用简单实用的Access 2003作为后台数据库。
选择ArcGIS Engine 作为GIS 二次开发平台,以支持能够打开与显示各类遥感影像样本。
ERDAS IMAGINE遥感图像处理系统
程，提高ERDAS用户生产效率。
IMAGINE DeltaCue智能变化检测模块
IMAGINE DeltaCue是以面向对象的工作流程来管理数据 预处理、变化检测、变化滤波、变化结果查看以及解译 这些过程的。 · 标准的自动预处理过程、一系列强大的变化算法以及 灵活的工具使得DeltaCue能满足用户的各种特殊的变 化检测要求 · 提供了一系列方便的处理程序，用于大范围影像的变
三维场景的创建 动画制作 洪水层淹没分析
IMAGINE Stereo Analyst立体分析模块
在立体环境中进行的3D信息的采集，可方便地、精确 地提取高程信息、高度信息、为三维建筑物自动添加 纹理。
三维建筑物的提取 为三维建筑物贴纹理
IMAGINE Objective面向对象信息提取模块
IMAGINE AutoSync提供的自动影像匹配工具保证了各 种不同技术水平的用户都能够方便地完成专业的配准工 作，包括影像边缘匹配和地理参考影像配准功能。即实 现纠正影像间的相互自动配准，或者原始影像到已纠正 影像间的快速配准。
用IMAGINE AutoSync快速高效 进行影像自动配准
面向工程的工作站方式
产品功能－核心模块
ERDAS IMAGINE Essential®基本版
功能强大、低成本的影像制图及可视化工具，可以将不同类型的地理数据与影像结合，快速组织项目。 IMAGINE Essential提供了一组强大的地理纠正、影像分析、可视化和制图输出的工具。
ERDAS IMAGINE Advantage增强版
ERDAS IMAGINE可以拼接成千上万的影像，从几兆到TB级
3、面向企业化
ERDAS IMAGINE 9版本以上引入面向企业的影像处理的理念，它提供的三个模块都具有面向企业的处理能力。 它们分别是IMAGINE Essentials®，IMAGINE Enterprise LoaderTM和IMAGINE Enterprise EditorTM。 其中IMAGINE Essentials®提供对数据库的只读访问，访问数据库中的栅格和矢量数据，全面支持GeoMedia的Warehouse、Oracle Spatial 10g 及ERSI的ArcSDE管理的海量数据，同时IMAGINE Essentials®可以作为某些服务器的客户端访问并下载它们提供的数据，例如 ERDAS APOLLO IWS及Catalog、OGC Web Services等。另外，它配备了IMAGINE Enterprise Loader™ 和IMAGINE Enterprise EditorTM两个扩展模块，分别用于向Oracle Spatial中导入空间数据，编辑和创建Oracle Spatial格式的矢量数据。
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3.6.3遥感影像元数据管理服务系统
遥感影像元数据管理系统在定位为在国家监管中心实现遥感影像元数据管理和对外服务的
基础设施，建成一套持续化、业务化运行系统。
该系统的建设目标是：一方面满足海量持续增加的遥感影像数据有序管理的问题，同时面向海洋监测应用部门提供强大的影像服务功能。
在保证数据安全的前提下，提供高效快捷的遥感影像网络服务支撑保障和数据持续有效集成能力。
主要工作及系统功能包括：
（1）遥感影像元数据库规范
遥感影像元数据库是存放遥感影像数据元数据的空间数据库，以方便用户或者其他程序查询和使用特定的影像数据。
遥感影像元数据库规范包括两个部分，一是空间数据模型规范，即如何根据遥感影像数据涉及的数据类型创建空间数据模型；一是元数据信息组织规范，即如何依据影像数据的元数据规范将影像数据的元数据信息有效组织到数据库中，利用ArcSDE
空间数据库进行一体化管理。
（2）影像数据管理子系统
系统采用C/S模式，面向业务人员。
提供的具体功能包括：1）批量自动化灵活直接入库和快速浏览影像库支持的各类数据及其元数据；2）高效多条件检索影像库管理的数据并显示；3）直接读取影像库外多种格式影像并自动叠加显示、便捷注册和发布影像与地图服务等；4）管理员可以对不同类型用户和影像数据进行授权和分级管理。
影像数据管理子系统主要功能指标详细如下：
*支持常用国外卫星影像数据：WorldView 1/2/3, GeoEye-1/2, RapidEye, IKONOS, QuickBird, Spot5, Spot6, Landsat-5 TM, Landsat-7 ETM+和Landsat-8 ALI等和国内主要卫星影像数据：HJ-A/B CCD, ZY-02-C, ZY-3、CBERS-3/4、天绘系列、高分系列、资源系列等；
影像实时动态镶嵌（自动计算金字塔、覆盖区域和显示比例以及处理分辨率）；
影像元数据自动识别和解析，交互式元数据灵活更新和扩展；
读取和叠加GeoTIFF, ERDAS Image, eYaImage, ECW和JPEG等格式影像；
影像服务和地图服务的编辑，发布，和管理。
（3）影像共享服务子系统
基于B/S结构，面向管理和业务用户提供影像数据服务，包括影像数据检索服务、数据下载服务、影像展示服务等。
系统包含以下四个功能模块：几何查询、属性条件过滤、查询结果浏览、对外影像和地图服务等。
系统结构为四层结构，客户浏览层、Web服务层、GIS中间件层以及影像数据存储层。
其中，Web服务层基于SOA架构，为客户端提供业务服务；客户浏览器层则基于ArcGIS API for Flex；GIS中间件层提供遵循OGC规范的GIS服务，将遥感影像地理信息库和文件存储库中的数据提供给Web服务层
（4）影像动态处理和镶嵌融合模块
该模块是利用服务器端发布的Image Service服务，为用户提供影像数据进动态镶嵌融合处。