时空遥感云计算平台PIE-Engine Studio的研究与应用

随着遥感大数据时代的到来,为快速处理和分析海量遥感数据,国内外涌现了众多遥感云计算平台,使得全球尺度、长时间序列遥感数据的快速分析和应用成为可能。本文在分析国内外遥感云计算平台现状的基础上,针对大数据时代国内缺少功能完备的遥感云计算平台,且国外遥感云计算平台对国产卫星数据支持不足等问题,基于容器云技术,构建了包含国产卫星数据且集数据、算力和技术于一体的时空遥感云计算平台PIE（Pixel Information Expert）-Engine Studio,实现了脚本驱动的遥感数据的按需获取以及海量数据的快速处理。采用Landsat 8数据,以生长季植被指数NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）的计算为例,对比了本平台与GEE（Google Earth Engine）的数据处理能力。结果表明,由于计算资源的限制,本平台的计算和导出时间均比GEE稍长,但计算结果的空间分布一致,其中近68%的值均分布在（0.48,0.77）,且二者差值的95.33%集中在（-0.13,0.13）,结果较为可信。因此,本文构建的基于共享、开放的中国自主遥感云计算平台PIE-Engine Studio,可为地球科学领域的研究提供数据和算力支持,将有助于推进中国遥感云计算平台的发展进程,推动国产卫星数据在云计算平台上的应用。     

遥感云服务平台技术研究与实验

遥感云服务是基于云计算技术,整合各种遥感信息和技术资源,通过互联网以按需共享的方式提供的遥感应用服务.本文在分析遥感云服务的基本模式和技术特点的基础上,阐述了遥感云服务的技术体系及关键技术,包括遥感数据云存储、遥感数据云处理、遥感应用云服务以及遥感数据云安全技术等,设计了遥感云服务平台总体架构和功能模块,并介绍了作者团队基于云计算技术研发的遥感云服务平台原型系统.该系统支持用户根据业务选择遥感数据和应用软件,在云服务平台自动部署的虚拟机上进行在线使用.实验表明,遥感云服务平台可以汇聚来自不同服务商的遥感信息、应用软件和计算资源,为用户提供一体化的按需应用服务,对于遥感技术的普及应用和产业化发展具有重要意义.     

GPS及InSAR数据支持下的甘肃黑方台滑坡监测云平台设计与分析

通过对主流云计算平台技术的深入研究和思考，针对滑坡灾害监测数据量大、数据类型多这一特点，设计了基于GPS及InSAR数据的滑坡监测云平台；并以甘肃黑方台滑坡为例，使用ArcGIS对该滑坡进行了风险评估和分析。Hadoop技术的应用明显提高了滑坡监测中海量数据存储和处理的效率，为云计算技术在灾害监测方面的进一步应用进行了有益的探索。     

基于云计算的智慧唐山时空信息平台数据库构建

随着云计算技术的不断发展,大数据与信息化时代的优势越来越突出,应用越来越广泛。时空信息平台作为智慧城市建设的重要内容,管理海量基础地理信息数据,是智慧城市建设的基础。因此,海量数据的管理成为时空信息平台设计的关键。以智慧唐山建设为例,结合云计算技术,探讨时空信息平台数据库的构建,针对云平台基础地理信息数据体系、云平台数据库体系架构以及云平台数据库管理系统等方面进行设计,明确基于云计算时空信息平台数据库建设内容,探讨适用于智慧城市建设的时空信息云平台解决方案。     

大型GNSS观测网的并行计算

CGCS2000精化及其全球拓展需要采用最新的模型,处理长期积累的大型GNSS观测网数据,大型GNSS网联合、快速和协同解算是空间基准精化、维持与服务的重要技术方向.在大数据技术背景下,以并行计算、云计算为代表的高性能计算技术逐渐成为大规模数据处理的首选方法.针对海量、多源、异构GNSS数据在解算处理与平差分析等方面面...     

基于云端一体化技术体系的云GIS系统研究

GIS系统因其与生俱来的空间属性,正面临着数据密集、计算密集、高并发、海量时空数据运算等挑战.云计算具有资源池化、弹性伸缩、按需使用等优势,可实现更高性能、更高并发的应用,从而协助解决GIS面临的问题.本文提出了基于云端一体化技术体系的GIS系统架构,包括集约化的GIS云、多样化的GIS端,以及云端互联的GIS系统三个部分.集约化的GIS云平台集成了高性能跨平台、智能集群、并行切图、并行空间分析等技术,可集约利用云计算资源,并提供高效的GIS服务.多样化的GIS端集成桌面、Web移动端技术,可构建跨多端设备的GIS应用.云端互联的一体化系统通过云端一体化、云端协同技术,实现云端之间高效互联、协同工作的GIS应用模式.云端一体化GIS系统致力于让GIS充分利用云计算的优势,应对大数据时代的数据密级、计算密集等挑战.     

关注新概念

<正>遥感云将海量遥感数据,复杂的遥感处理与分析方法放在远程的云计算平台中,利用云计算平台弹性的计算能力,用户无需搭建专用环境,只需要选择数据和算法后即可获取最终结果。     

基于云计算的空间数据处理技术

随着云计算时代的到来,基于云计算进行海量数据处理,成为一种解决传统集中式数据管理不适应海量数据不断增长的高效、可信方法。本文介绍了云计算的含义、特点,以及发展现状。分析了运用云计算技术实现空间数据处理的优势,调查并总结了目前基于云计算数据处理技术的研究状况以及所面临的问题。     

基于Hadoop的云GIS体系结构研究

在研究现有云GIS体系结构的基础上,以开源云计算平台Hadoop为基础,设计并实践了一种云GIS体系结构。本结构分为物理层、云平台层、服务层、应用层等四层。其特点是利用HBase对海量空间数据及部门业务数据进行分布式存储以解决HDFS不善管理小文件的缺点;运用MapReduce技术将GIS的分析任务分布于集群节点进行处理以提高计算效率。文章最后设计并实践了基于云平台的空间数据分布式存储与标准地图服务发布,实践表明,本文提出的体系结构具有很好的合理性和可行性。     

遥感云计算平台原型系统设计与实现

针对现有的云计算平台成本和系统复杂度高、不适于在普通台式电脑进行部署的问题,结合系统设计思想和云计算相关理论,构建了遥感影像云计算平台原型系统。该系统框架结构划分为系统依赖库、物理资源层、系统实体层、应用支持层、遥感应用层和用户界面层,包括云存储、云计算和数据可视化等三个子系统。实验结果表明:该系统可以在普通桌面电脑上进行部署,并且支持遥感影像的存储和处理,验证了基于云计算的海量遥感影像存储和处理关键技术,为遥感影像高效存储与快速处理提供了必要的现实支撑和理论参考。     

基于云平台的遥感信息公共服务研究

云平台作为云计算服务的基础架构,在计算机网络的基础上提供各种计算资源的统一管理和动态分配。文章提出的基于云平台的遥感信息公共服务,就是借助云平台先进的基础架构和管理方式,构建快速有效的遥感信息公共服务,推进遥感信息的应用和遥感信息事业的进步。文章在引进云平台技术的基础上,分析遥感信息公共服务平台的架构和关键技术,并对服务平台的应用前景和进一步研究进行展望。     

云计算技术下的滑坡监测云平台设计 ——以陕西泾阳为例

研究分析了基于云计算技术的灾害监测云服务平台的体系架构和关键技术，并结合滑坡灾害监测和数据处理的相关理论，以陕西泾阳的滑坡为例，设计了滑坡灾害监测云服务平台的软件体系结构并细化了核心层的功能模块，也预留了开发应用程序的接口。此外，本文还分析了滑坡灾害监测云平台的优点及不足，为今后设计和实现其他地质灾害监测云服务平台提供了一定的研究和参考价值。     

基于GIS的智慧供热平台关键技术设计与实现

GIS具有空间定位特性,能很好地处理复杂的空间拓扑关系,并提供丰富的数据可视化展示方法,对海量数据有着极强的管理能力。因此,以成功应用到1.7亿m²城市级供热中的智慧供热平台为例,详细介绍基于GIS数据融合模型在超大规模城市集中供热中的处理与应用;结合大数据技术Hadoop,介绍了基于分布式文件存储的海量数据存储方法与基于内存计算处理高并发、秒级数据处理方法;最后,介绍了边缘计算与云边协同,解决了边缘数据不准、容错率低、与云端协同效率低、调节滞后等问题。     

智慧城市私有云GIS平台设计与实现

云计算是当前信息产业最热门的技术之一,也是智慧城市建设的关键技术。面对智慧城市建设中涉密测绘地理信息的安全存储和高效应用等需求,本文基于OpenStack和VMware技术,提出了智慧城市私有云GIS平台的体系框架,并对平台的关键技术进行了深入的探讨。在此基础上,搭建了私有云平台和云GIS管理系统,实现私有云环境和GIS技术的高效集成融合,为智慧城市建设提供高性能、海量级、高可靠性的测绘地理信息资源汇总存储、计算管理及服务。     

云环境下海量矢量数据叠置分析方法研究

针对当前单机环境下海量矢量数据叠置分析效率低的问题,提出了云环境下海量矢量数据并行叠置分析方法;设计了海量矢量数据在云环境下的存储模型GeoWKT;基于该模型研究了云环境下海量矢量数据并行划分方法,有效避免了云环境下并行叠置计算中负载不均引起的计算效率低的问题,为数据密集与计算密集型并行叠置计算提供了新的尝试。实验结果表明,相较于传统的单机GIS软件,该方法在保证计算结果正确性的同时,显著提高了叠置分析的计算效率,证明了本文提出的基于云环境下海量矢量数据并行叠置分析方法的正确性和有效性。     

标准地址共享服务平台的设计与实现

在对标准地址库系统进行设计的基础上,详细阐述了标准地址共享服务平台——＂一库三平台＂的系统设计思路。建立了杭州市标准地址共享服务平台,即＂一库三平台＂,具体为：一个数据库——标准地址库,三个服务平台——标准地址云服务平台、标准地址监控管理平台、标准地址应用服务平台;该系统为杭州市各级政府各业务部门地理信息应用提供了统一的标准基础信息数据和标准地址库服务;同时,利用地址匹配与业务关联采集技术,实现业务信息资源与标准地址库的有机关联,实现了业务信息数据海量存储与应用,为政府及社会公众在工作和生活中提供翔实的检索、定位信息和云平台服务。     

一种基于Mosaic Dataset的海量影像数据处理方法

高精度海量影像数据是天地图、数字城市等公共服务平台的基础数据源之一。巨大的数据量使得传统影像数据加工方法的效率大大降低,这也成为制约公共服务平台数据生产效率的瓶颈之一。本文基于ArcGIS10版本推出的Mosaic Dataset模型,实现了海量高精度影像数据的高效处理,从海量数据管理、数据预处理、投影变换、去黑边、填补空洞等方面,详细叙述了该模型在海量影像数据处理方面的应用。本研究期望为相关数据加工与生产提供借鉴。     

Hadoop框架下海量影像数据库管理系统的研究与实现

针对传统影像管理方式不能进行T级及以上量级影像数据管理的难题,基于开源分布式云平台Hadoop框架,研究设计了云计算环境下的遥感影像数据组织模型（RSC-DOM）,利用镶嵌数据集技术、影像无缝集成技术等多种新技术,构建了海量影像数据库管理系统,实现了海量影像数据的高效组织、管理及应用。     

地面激光扫描数据处理系统的设计与实现

尽管地面激光雷达数据采集的工程应用日益广泛,但激光雷达点云数据的海量特征及数据处理的复杂性,导致地面激光扫描点云数据处理软件系统严重滞后。针对这一现状,本文提出地面激光扫描数据处理系统设计架构及实现方式。首先确立以点云数据引擎及三维交互可视化作为系统的内核,其中点云数据引擎负责大数据的存取,三维交互可视化实现数据处理的计算可视化与成果展示;然后在此内核基础上构建数据交换、点云配准、点云重建、点云分割、模型重建、纹理重建六大数据处理功能层;最后针对系统大数据的处理分析其关键技术,并给出实现方法。     

福建省多源遥感影像云服务平台设计与实现

基于云计算、大数据、对象存储、免切片等技术,依托数字福建云计算中心政务云环境搭建多源遥感影像云服务平台。在分析用户需求和云平台研究现状的基础上,结合福建省陆海卫星遥感影像统筹业务需求,设计了平台总体架构、数据架构和功能模块,探讨了平台关键技术。平台构建了多源遥感影像自动识别、实时处理、动态发布、主动推送等一体化在线服务链路,实现了遥感影像数据“即收、即处、即发布”的一站式服务,对福建省卫星影像数据和遥感技术的应用和推广具有重要意义。