遥感影像数据库设计与实现

遥感影像数据库的设计与实现,主要实现了多源遥感影像数据的管理。通过调用GDAL库,实现多源遥感影像数据的读取,对影像数据进行分块,建立影像金字塔,实现影像数据和元数据入库,建立高效的索引机制;根据窗口显示范围,调取合理的金字塔层数据,并对数据进行缓冲和实施处理显示;最后,设计元数据的管理。最终实现影像数据和元数据信息的一体化管理。     

遥感影像数据库设计与实现

遥感影像数据库的设计与实现,主要实现多源遥感影像数据的管理.通过调用GDAL库,实现多源遥感影像数据的读取,对影像数据进行分块,建立影像金字塔,实现影像数据和元数据入库,建立高效的索引机制;根据窗口显示范围,调取合理的金字塔层数据,并对数据进行缓冲和实施处理显示;最后,设计元数据的管理.最终实现影像数据和元数据信息的一体化管理.     

多传感器影像建模的海洋遥感数据管理应用

针对海洋遥感数据多源、异构特点显著、采用传统文件型或关系型数据库难以有效集成管理的问题,该文提出了面向海量多源影像数据集成管理的多传感器影像建模技术。在系统分析各类数据存储、组织结构的基础上,分别构建元数据模型和数据模型;数据模型由惟一标识ID、元数据信息、快视图、空间特征和影像数据实体构成,并由ID进行关联;提出了元数据的自动提取与匹配方法,实现了多源遥感影像数据元数据和快视图的自动提取,以及元数据与数据文件、空间特征和快视图的自动匹配,构成了海量多源遥感影像数据统一入库和集成管理的基础。该文提出的方法在我国海洋部门遥感影像数据管理系统中得到了成功应用,有助于提升现有海洋遥感影像数据集成管理和信息化的服务能力。     

一种支持数据发现及服务集成的遥感影像元数据模型设计

针对数据共享模式发展的要求,在分析遥感影像元数据模型研究现状的基础上,将传统静态的数据集元数据与动态的数据服务元数据相结合,提出了一种适用于计算机动态发现数据并集成数据服务的遥感影像元数据模型.基于该模型进行了"Machine to Machine"模式的遥感影像数据共享实验,验证了模型的合理性和有效性.     

海量遥感影像数据存储管理技术研究与实现

针对遥感卫星影像数据存储管理的迫切需求,研究了海量影像数据组织管理中存在的主要技术问题,提出了一种基于线性四叉树技术的影像金字塔模型快速索引机制,并运用关系型数据库技术实现了遥感影像数据与元数据的一体化管理。最后讨论了海量影像数据管理系统实现技术,并通过试验数据验证了技术方法的实用性。     

遥感影像快速入库和元数据提取系统的研究

传统的遥感影像数据库一般是把影像数据放置到大型关系数据库中。由于遥感影像数据量较大，因此其读取、传输的时间很 长，让操作者难以忍受，影响了系统的快捷易用性。该研究从另外一个角度出发，直接把遥感影像数据体转换为操作系统可以管理的 自定义结构体文件，并提取其对应的元数据信息存放到关系数据库中，每个元数据对应一个自定义结构。该方法可以大大提高海量遥 感数据的出入库速度，并可以方便快捷地查看其对应的元数据信息。     

遥感影像数据仓库及网络服务探讨

通过较为先进的数据库技术进行影像数据的存储与管理,便于数据的查询、浏览、分析等功能的实现,并为影像数据的发布与共享提供条件;利用遥感影像元数据实现遥感数据的网络发布与共享,从而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,可以有效的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。     

卫星遥感影像覆盖率查询方法与应用实现

传统的卫星影像覆盖率获取方法大多是在相关平台搜索和查询对应的遥感影像,再通过影像快视图查看整体的覆盖情况,操作过程较复杂,且无法获取精确的覆盖率值.鉴于此,提出了一种基于数据访问API的影像覆盖率查询方法,只需提供相关必要参数,即可快速查询所需遥感影像及其对应的覆盖率.首先利用遥感数据访问API,根据查询参数查询所需遥感影像的元数据;然后通过相关方法对影像元数据进行一系列的地理处理与分析,进而获取卫星影像的覆盖率值;最后以我国省级行政区划高分辨率卫星影像覆盖率查询与监测为应用案例进行了实验分析.结果表明,通过该方法可实时查询和监测目标区域精确的卫星影像覆盖率值,比传统方法更快捷、方便.     

多源遥感影像管理与服务平台的设计与实现

针对遥感影像管理与共享服务,在分析不同来源遥感影像数据资源特点基础上,提出了适合多源、海量遥感影像数据管理的"文件+数据库"的存储和管理方式,采用镶嵌数据集进行遥感影像数据管理,并进行服务发布;同时提出了多源遥感影像管理与服务平台的总体构架体系,包括海量遥感影像管理平台和多源遥感影像网络化服务平台的设计与实现。     

遥感影像样本数据集研究综述

随着机器学习、深度学习等人工智能技术在遥感领域的不断应用与发展,基于海量样本的数据驱动模型已经成为遥感影像信息提取的一种新的研究范式,其对样本数据的规模、质量、多样性等提出了更高要求。最近,国内外众多学者和研究机构相继发布了一系列遥感影像样本数据集,为大数据时代下遥感影像的信息提取和智能解译等奠定了研究基础。然而目前尚缺乏对上述影像样本数据集的综合分析,针对这一问题,本文在文献检索与分析的基础上,归纳总结了124个具有一定影响力且应用广泛的遥感影像样本数据集并对其元数据进行了分析,并提供了数据来源、应用领域与关键词的发展变化,分析了数据集在空间、时间、光谱分辨率上的差异,以应用领域为依据将其划分为场景识别、土地覆被/利用分类、专题要素提取、变化检测、目标检测、语义分割等8个类别并以部分数据为例进行了具体分析,总结了深度学习模型在数据集上的研究进展,并针对稀疏样本导致的模型过拟合问题,探讨了样本时空迁移、小样本和零样本学习、样本主动发现、样本生成等在遥感影像信息提取中的应用前景。本文首次对遥感影像样本数据集进行了综述研究,可为相关领域科研人员提供数据参考。     

面向遥感影像数据生产的多源控制点数据管理方法研究

提出一种服务遥感影像数据生产的多源控制点数据管理方法,利用元数据方式实现栅格、矢量和文本等形式多源控制点数据组织、查询及定位,并通过建立局域网内部磁盘映射的方式提供遥感影像数据生产中所需的控制点数据。试验表明该系统能满足遥感影像数据处理过程中控制点数据的自动查询和获取,提高了遥感影像数据生产效率。     

多源遥感数据管理与远程处理集成实现

针对目前对多源遥感影像数据管理与远程处理的集成应用研究较少的现状,文章基于FTP、关系数据库和空间数据库引擎设计多源遥感影像数据及其元数据与快视图数据的一体化管理方案,基于Web Service与PCI-EASI设计遥感影像远程处理服务,并对多源遥感影像数据管理与远程处理功能进行集成,通过综合运用FTP和Web Service技术,提高了数据管理效率和应用的灵活性。最后以"粤港澳水质遥感监测系统"为例,实现了对多源遥感影像数据的有效管理及水质监测业务的系统化,验证了研究成果的可行性和实用性。     

多源海量统计遥感数据集成管理技术研究

统计遥感业务是国家统计局基于统计业务对空间信息的发展和应用需求,将GIS、Rs和GPS空间信息技术全面应用于统计数据的获取、管理与分析中,从而提高统计效率和统计科技含量,构建新型国家统计业务体系。统计遥感业务数据具有多源、海量的特点,实现统计遥感数据的集成与管理是新型统计遥感业务成功运转的基础。针对统计遥感业务及数据应用需求,通过对各类空间数据集成与管理技术进行研究,提出在建立统计遥感空间数据库基础上,将影像以县级为单位进行拼接、然后压缩存储到统计遥感空间数据库,同时结合影像编目技术实现海量遥感影像的管理;提出将元数据管理和数据转换、数据直接访问以及数据互操作方式,实现多源统计遥感数据的集成与管理。通过多种方式,从应用层面较好地解决了海量、多源统计遥感数据的集成与管理,提升了统计遥感数据的应用范围。     

海量影像管理与服务技术研究及实现

分析当前海量影像在管理与共享服务方面存在的弊端,研究遥感数据统筹管理与共享服务机制及其技术实现方法,整合影像数据资源、生产技术及装备等,建立海量影像管理服务平台。结果表明,该平台可以有效进行影像数据的管理,提供方便的数据共享及定制服务,提高了遥感数据的利用率,能够满足社会对遥感数据的按需获取。     

基于OGC规范的遥感影像数据服务研究

以遥感数据共享为研究对象，针对传统遥感数据共享方法存在的问题，提出了基于WebService技术和OGC规范的遥感数据共享方案，设计了基于WMS和WCS的遥感影像数据服务，为用户提供在线遥感影像查询、浏览与获取服务，实现了遥感影像数据共享方法服务化。     

海量影像数据管理与服务系统建设研究

针对传统海量遥感影像数据管理和共享面临的问题,以镶嵌数据集的影像管理模式为基础,提出了一套海量遥感影像管理平台建设方案,设计了多源海量遥感影像存储、管理、查询以及利用服务,实现了多源海量遥感影像管理与分发。     

基于主题模型的高分影像人工地物在线检索

传统遥感影像检索系统主要是基于遥感影像的元数据、底层视觉特征或语义标注来实现检索功能,面对海量的高分辨率遥感影像时,会因为计算量大或人力标注工作量大而无法兼顾时效性和准确性。提出了基于高性能云计算的海量高分辨率遥感影像的存储组织、底层视觉特征提取和基于主题模型的遥感影像及人工地物检索总体框架,并进一步实现了原型系统,为高分辨率遥感影像中人工地物在线检索研究进行了有益尝试。     

面向关系数据库扩展的自适应影像金字塔模型

随着遥感技术的发展,特别是传感器分辨率的提高,影像数据量日益增长,这对高效、智能地管理海量数据提出了更高的要求,如何有效、智能地存取海量遥感数据成为当前越来越热门的话题。本文针对空间数据管理系统的发展现状,结合数据库存储、网络传输和客户端的硬件情况,从影像数据切片和影像数据的细节层次(level of detail,LOD)模型两个层面来解决遥感数据的存储问题,提出了自适应的遥感影像切片机制,以及与之相适应的LOD模型构建方法。通过试验证实,该影像管理机制能够在多种不同的数据库、网络和客户端条件下实现影像数据智能化高效存储与访问。本文的研究为高效的影像数据管理提供了可行的思路和方法,有助于在C/S架构的网络环境下实现基于数据库技术的遥感影像数据的高效存取和管理。     

基于分布式ElasticSearch的海量遥感影像检索方法研究

针对遥感影像爆发式增长带来的检索问题,本文采取Geo JSON格式对遥感影像元数据进行映射,运用ElasticSearch对元数据进行存储并进行分布式的索引和检索,在大数据量下,按照不同的查询方式与传统的对象关系型数据库PostgreSQL进行比较,实验结果表明,该方法能有效提高检索的效率。     

基于支持向量机的SPIN－2影像与SPOT－4多光谱影像融合研究

遥感影像融合是解决多源海量数据富集表示的有效途径之一。针对高分辨率遥感数据SPIN-2(2m)与多光谱遥感数据SPOT-4(20m)的影像融合，提出了基于支持向量机(SVM)的遥感影像融合的新方法。建立了基于SVM的遥感影像融合模型，并进行了分类融合实验，实验效果较好。最后给出了分类融合评价。结果表明，支持向量机可用于遥感影像融合，且分类融合精度较高。