共享海量遥感影像数据
基于COG、Hadoop和Spark的海量影像快速可视化共享方法
基于COG、Hadoop和Spark的海量影像快速可视化共享
方法
杨立业
【期刊名称】《河北省科学院学报》
【年(卷),期】2022(39)3
【摘要】随着遥感技术的飞速发展,海量遥感影像及时、高效、波段可灵活组合可视化共享需求强烈,针对影响海量影像快速可视化共享服务显示速度及预处理时间长的关键问题,提出了基于COG(Cloud Optimized GeoTIFF)技术、Hadoop分布式存储技术和Spark并行运算技术的解决方案,解决了传统金字塔栅格瓦片时效性差、不支持波段组合显示等问题,已在项目和实际生产服务中得到应用验证。
【总页数】7页(P25-31)
【作者】杨立业
【作者单位】甘肃省基础地理信息中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.基于非一致分层分块金字塔的海量影像快速漫游方法
2.基于Hadoop的海量视频快速处理方法
3.基于Hadoop的海量视频快速处理方法
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5.基于COG的遥感影像地图服务快速构建方法
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遥感影像数据发布流程
遥感影像数据发布流程全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：遥感影像数据是一种重要的地理信息资源，能够为各行各业提供可靠的地理数据支持。
在遥感影像数据的发布过程中，需要经过一系列的步骤和流程来确保数据的质量和可用性。
本文将为您介绍关于遥感影像数据发布流程的详细信息。
一、数据准备阶段在遥感影像数据发布流程中，首先需要进行数据准备阶段。
这个阶段包括数据的采集、处理、整理和存储等步骤。
通常情况下，遥感影像数据需要通过遥感卫星或者无人机等载具进行采集，然后通过一系列的数字图像处理技术进行处理，提取和分析目标物体的信息。
整理完成后，数据需要保存在云端或者服务器中，以方便后续的发布和共享。
二、数据质量评估阶段数据质量评估是遥感影像数据发布流程中非常重要的一步。
数据质量的好坏直接影响到数据的可用性和应用效果。
在数据质量评估阶段，需要对数据进行多方面的评估，包括地理参考精度、空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率等方面的评估。
只有数据质量达到要求，才能够进行下一步的发布工作。
数据发布准备阶段是遥感影像数据发布流程中的一部分。
在这个阶段，需要制定数据发布的计划和策略，包括数据的格式、范围、分辨率、许可证明等方面的内容。
还需要制定数据发布的平台和方式，确保数据能够被用户方便地获取和使用。
在数据发布阶段，需要将准备好的遥感影像数据上传到指定的平台或者服务器上，供用户下载并使用。
还需要对数据进行一定的保护和管理，确保数据的安全性和完整性。
数据发布的形式可以是在线浏览、下载或者定制服务等多种形式，以满足不同用户的需求。
五、数据更新维护阶段数据更新维护是遥感影像数据发布流程中一个重要的环节。
遥感影像数据具有时效性，需要定期对数据进行更新和维护，保持数据的准确性和完整性。
在更新维护过程中，需要及时处理用户反馈的问题和需求，确保数据的质量和可用性。
第二篇示例：一、数据获取遥感影像数据的发布流程的第一步是数据获取。
遥感影像数据可以通过卫星、飞机等平台获取。
海量遥感影像数据管理的独具匠心
态
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像
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维Ｇ Ｉ Ｓ ． ＿ 二维 与： 二 维相 比将 更为庞杂 ． 这对软件 管 和调度海量影像 数据 的能 力提 出了更高 的要求
海 量 数 据 是 怎 样 处 理 的
在地理 信息 产业 ． 影像 数据 就是价 值 ． 各Ｊ‘ 商 也
都 在 积极探 索寻 找最好 的方 法来 实现海 量影 像数 的管 理 、 处理 和共 享一 体化 ． ． 海量影像 数 据存储 管理 研究 最 可 以追 溯 剑２ （ ）
据． 向用户 提供 高分辨 率遥 感影 像公 众服 务 、
国 内在 该方 面的软件也 是异 军 突起 ． 如 遥 新 天地 的Ｅ Ｖ— Ｇ ｌ ｏ ｂ ｅ ． 灵 图的Ｖ Ｒ Ｍａ ｐ ．武 大 吉 奥 的
得要 管理 ． 使用 影像 数据 得要 处理 ． 影像 数据 服务得 要共 享 。 那 么如今 的海量 影像 数据 管理 、 处理 和共享
活跃 的影像 市场 ． 用户 对大 规模影 像 的管理 、 处理 和 共享是 普遍 的需 求 ．而Ａ ｒ ｃ Ｇ Ｉ Ｓ 最新 的影像 技 术 正好
具体 表 现在 ：
１ ． 新增 并改进 对数 据源 的支 持 支持 更多 栅格 数据 集格式 ．新 加 ｒ ｌ ６ 种栅 格数 据 格 式 的读 取 ，包 括 Ｃ Ｅ Ｏ Ｓ Ｓ Ａ Ｒ Ｉ ｍａ ｇ ｅ ， Ｅ Ｎ Ｖ Ｉ Ｓ Ａ Ｔ
世纪 ９ ０ 年代 ． 微软 开 发 的Ｍｉ ｃ ｒ ｏ ｓ ｏ ｆ ｔ Ｔ ｅ ｒ ｒ ａ Ｓ ｅ ｒ Ｖ ｅ ｒ 系统 ． 将 美 国 和 俄 罗 斯 数 十年 来 拍 摄 的 卫 晕 数 据 放 到
Ｉ ｎ ｔ ｅ ｍｅ ｔ ： 在 海 量影 像 数 据 管 理 和 处 理 方 而 ． 具 有 程碑 意 义 的是 Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ Ｅ ａ ｒ ｔ ｈ ． 它 可 以整 合 各类 影像 数
如何进行遥感影像的数据融合
如何进行遥感影像的数据融合遥感影像的数据融合是将多源的遥感信息融合在一起，以提高遥感数据的空间分辨率和地物分类精度。
在综合利用多源遥感数据的基础上，实现对地表覆盖信息的准确提取和监测。
本文将从数据源的选择、融合方法的选择和数据融合的应用领域三个方面，探讨如何进行遥感影像的数据融合。
一、数据源的选择数据源的选择是进行遥感影像的数据融合的第一步，准确选择数据源可以保证数据融合的有效性和准确性。
1. 遥感影像数据遥感影像数据是进行数据融合的基础数据，可以通过卫星、航空摄影等方式获取。
选择高质量的遥感影像数据对融合结果有重要影响，因此在选择遥感影像数据时，要考虑数据的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率等因素。
同时，还要注意遥感数据的几何校正和辐射校正情况，以保证数据的一致性和准确性。
2. 地面观测数据地面观测数据是进行遥感影像数据融合的重要补充。
常见的地面观测数据包括气象站观测数据、地面遥感观测数据等。
地面观测数据可以提供高时空分辨率的地表信息，与遥感影像数据融合可以提高地物识别的准确性。
二、融合方法的选择数据融合方法的选择是进行遥感影像数据融合的关键环节，不同的融合方法适用于不同的数据和应用场景。
常见的数据融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。
1. 像素级融合像素级融合是将多源遥感影像数据的像元进行组合，生成高光谱或高光谱数据立方体。
常用的像素级融合方法有主成分分析、合成波段和带通滤波等。
像素级融合可以提高遥感影像的空间分辨率和光谱分辨率，对地物分类和变化检测具有重要意义。
2. 特征级融合特征级融合是将多源遥感影像数据的特征进行组合，提取地物的空间、光谱、纹理等特征。
常用的特征级融合方法有多特征组合、特征选择和特征转换等。
特征级融合可以提高地物分类的准确性和分类精度。
3. 决策级融合决策级融合是将多源遥感影像数据的分类结果进行组合，生成最终的分类结果。
常用的决策级融合方法有基于权重的融合、基于逻辑运算的融合和基于模型的融合等。
遥感影像的图像处理与分析技术
遥感影像的图像处理与分析技术在当今科技飞速发展的时代，遥感技术已成为获取地球表面信息的重要手段之一。
遥感影像作为遥感技术的主要产物，包含着丰富的地理、生态、环境等方面的信息。
而如何对这些海量的遥感影像进行有效的图像处理和分析，以提取有价值的信息，成为了众多领域关注的焦点。
遥感影像的获取通常通过卫星、飞机等平台搭载的传感器完成。
这些传感器接收到的原始影像数据可能存在多种问题，如噪声干扰、几何畸变、辐射误差等。
因此，在进行后续的分析之前，必须对这些影像进行预处理，以提高数据的质量和可用性。
图像增强是遥感影像预处理中的一项重要技术。
它的目的是通过调整影像的对比度、亮度等参数，突出影像中的有用信息，增强图像的视觉效果，便于后续的分析和判读。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、线性拉伸、非线性拉伸等。
例如，直方图均衡化可以使影像的灰度分布更加均匀，从而增强图像的整体对比度；线性拉伸则可以根据用户设定的灰度范围，对影像进行有针对性的增强。
几何校正也是不可或缺的一步。
由于传感器的姿态、地球的曲率等因素，获取的遥感影像可能会存在几何变形。
通过选取地面控制点，建立影像与实际地理坐标之间的数学关系，可以对影像进行几何校正，使其能够准确地与地理信息系统中的其他数据进行匹配和叠加。
在完成预处理后，接下来就是对遥感影像进行分类。
分类的目的是将影像中的像元按照其特征划分为不同的类别，例如土地利用类型（如耕地、林地、建设用地等）、植被类型（如森林、草原、荒漠等）等。
传统的分类方法有基于像元的分类和基于对象的分类。
基于像元的分类方法，如最大似然分类法，是根据像元的光谱特征，计算其属于各个类别的概率，然后将像元划分到概率最大的类别中。
然而，这种方法往往忽略了像元之间的空间关系，在处理复杂的地物类型时可能会出现误分。
基于对象的分类方法则是先对影像进行分割，将具有相似特征的像元组合成一个对象，然后再对这些对象进行分类。
这种方法充分考虑了地物的空间特征和纹理信息，能够提高分类的准确性。
云计算技术的使用方法在遥感影像处理中的应用
云计算技术的使用方法在遥感影像处理中的应用随着科技的不断进步，云计算技术在各个领域都得到了广泛应用，遥感影像处理也不例外。
云计算技术在遥感影像处理中发挥着重要的作用，为提高遥感影像处理的效率、准确性以及可靠性提供了有效的解决方案。
本文将介绍云计算技术的使用方法在遥感影像处理中的应用，包括云计算技术在数据存储、数据处理、数据分析和数据共享等方面的应用。
首先，云计算技术在遥感影像处理中的数据存储方面发挥着重要的作用。
传统的遥感影像处理需要大量的数据存储空间，而云计算技术提供了强大且可扩展的存储能力。
通过将遥感影像数据存储在云端，可以实现数据的长期保存和共享。
同时，云计算技术还提供了高速的数据传输通道，可以快速将遥感影像数据传输到云端进行存储，提高了数据的传输效率和安全性。
其次，云计算技术在遥感影像处理中的数据处理方面也发挥着重要的作用。
遥感影像数据的处理通常包括图像预处理、特征提取、分类与识别等步骤。
传统的数据处理需要在本地计算机上进行，受限于硬件条件和计算能力，处理速度较慢。
而通过云计算技术，可以将遥感影像数据上传到云端，利用云计算平台提供的强大计算能力进行数据处理。
云计算平台提供了分布式计算和并行计算的能力，可以同时处理多个任务，大大提高了数据处理的效率和准确性。
此外，云计算技术在遥感影像处理中的数据分析方面也有着广泛应用。
遥感影像数据具有丰富的信息量，通过对遥感影像数据的分析可以获取地表覆盖、土地利用、植被生长等方面的信息。
云计算技术提供了丰富的数据分析工具和算法库，可以对大规模的遥感影像数据进行高效的数据分析。
通过云计算技术，可以实现对遥感影像数据的快速处理和分析，为农业、环境保护、城市规划等领域提供决策支持。
最后，云计算技术在遥感影像处理中的数据共享方面也起到了关键的作用。
遥感影像数据通常具有海量的数据量，而云计算技术提供了高效的数据共享平台。
通过云计算技术，可以将遥感影像数据共享给需要的用户，实现数据的共享和使用。
遥感影像数据发布流程-概述说明以及解释
遥感影像数据发布流程-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以介绍遥感影像数据发布流程的背景和概念。
以下是一个可能的内容：遥感影像数据是指通过卫星、无人机等遥感技术获取的地球表面的图像数据。
这些数据可以提供丰富的地理信息，并广泛应用于农业、城市规划、自然资源管理等领域。
遥感影像数据发布流程是指将获取到的遥感影像数据经过一系列的处理和整理，然后以适当的方式发布和共享给相关用户和利益相关者。
这个流程涉及到数据的获取、处理、存储、传输和发布等环节。
在遥感影像数据的获取阶段，需要使用遥感传感器来采集地球表面的图像。
遥感传感器可以是卫星上的遥感仪器，也可以是无人机等飞行器上的相机。
这些传感器会收集到大量的图像数据，包括不同波段的光谱数据、高分辨率图像等。
在遥感影像数据处理阶段，需要对获取的图像数据进行一系列的处理和分析。
这包括图像预处理、几何校正、辐射校正、数据融合等过程，以及特定的遥感算法和技术的应用，从而得到更加精确和可用性高的影像数据。
遥感影像数据的发布是为了让用户和利益相关者能够方便地获取和使用这些数据。
发布的方式可以是通过在线地图服务、数据共享平台、数据库等形式。
同时，为了方便用户的查询和使用，还需要对数据进行元数据描述和标准化，以及制定相应的数据访问和使用政策。
总而言之，遥感影像数据发布流程是一个涉及到数据获取、处理、存储和发布等环节的复杂过程。
通过合理的流程和方法，可以保证数据的准确性和可用性，进一步提升遥感影像数据的应用价值。
在接下来的文章中，我们将详细介绍遥感影像数据发布流程的各个环节和关键技术。
1.2 文章结构本文将按照以下结构来进行描述和解释遥感影像数据发布流程：1. 引言：首先介绍本文的概述，即遥感影像数据发布流程的基本概念和重要性。
同时，说明本文的章节安排和内容目的。
2. 正文：2.1 遥感影像数据获取：详细介绍遥感影像数据获取的方法和技术，包括遥感卫星、航空摄影和无人机遥感等。
全国林地“一张图”遥感影像数据服务系统建设
工程技术DOI：10.16660/ki.1674-098X.2018.18.099全国林地“一张图”遥感影像数据服务系统建设①任怡 郑冬梅(国家林业局调查规划设计院 北京 100714)摘 要：以全国林地“一张图”遥感影像数据服务系统的建设为背景，对系统的建设目标、总体框架、建设内容等进行了阐述。
针对海量影像数据的存储、管理和三维显示提出了解决方法。
实现了海量遥感影像数据的高效管理、成果数据快速查询浏览，为林地管理提供辅助手段 。
覆盖全国的遥感影像数据类型多样，数据量呈海量级别。
现有的GIS软件难以组织、调度、存储和管理这样海量级别的数据，为此，建设一套高效的遥感影像数据服务系统尤为重要。
本文以林地一张图遥感影像数据库的建设为背景，介绍了全国林地一张图影像数据服务系统的建设并对关键技术进行了阐述。
关键词：林地“一张图” 遥感影像 数据库 海量数据中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2018)06(c)-0099-04遥感影像数据以其及时性、准确性和覆盖广的独特优势成为林业资源调查、监测和管理的重要数据来源。
2010年国家林业局启动了全国林地“一张图”的建设工作，首次在国家层面实现了高分辨率的遥感数据全覆盖，为获取全国林地资源数据提供了客观真实的基础底图资料。
为了让海量的林地遥感地图充分发挥作用，并作为林地年度变更调查的历史对比资料，需要以科学、高效的方式组织和管理这些遥感数据，因此构建全国林地“一张图”遥感数据服务系统，变得尤为重要。
1 需求分析全国林地“一张图”遥感影像数据具有数据源多样、多分辨率、多时相的特点，数据量达TB级，如何能实现遥感影像数据的高效、有序的存储组织是本系统建设的一个关键环节。
1.1 数据内容遥感影像数据根据不同数据源分为SPOT5数据（分辨率为2.5m）、ALOS数据（分辨率为2.5m）、RapidEye（分辨率为5m）、TM影像（分辨率为30m）（西部无人区）及航片。
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计算机世界/2006年/7月/31日/第B14版
技术专题
共享海量遥感影像数据
毕建涛曹彦荣何建邦池天河
利用遥感影像元数据实现遥感数据的网络发布与共享，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的影像元数据的发布，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发布共享
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发布与共享。
因此元数据的网络发布是影像数据发布的前提与基础。
目前元数据的网络发布大多采用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。
用户通过网络发布的元数据信息，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。