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。     

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。     

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。     

多源卫星影像数据管理系统设计与实现

随着遥感卫星技术的快速发展,卫星影像数据量不断增加,对海量遥感影像数据进行有效的存储与管理成为亟待解决的问题.因此,通过建立一套多源卫星影像数据管理系统,实现对海量、多源遥感数据进行科学、高效、规范的管理,并实现快速查询和计算等功能,能够更好地满足相关部门的实际需求,提升测绘保障能力和服务水平.     

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。     

T级影像数据管理平台的设计与实现

栅格数据如遥感影像数据、DEM数据等是重要的空间信息数据源。本文在分析了空间数据库存贮和管理技术基础上,基于对象关系模式的数据库技术,提出了一种支持T级数据、可扩展的、支持海量多分辨率多波段影像集成平台架构体系,并进行了多源海量影像数据库管理系统的设计与实现,对多源海量影像数据合理有效管理具有一定的意义。     

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。     

多源遥感影像管理与分发集成研究

从业务现状和功能需求着手,对多源遥感影像管理与分发服务系统的设计进行分析,着重探讨了基于插件式框架的遥感影像信息采集技术、基于建模技术的多源遥感影像管理方法、基于多线程技术的海量影像快速查询方法以及基于订单的内外网一体化数据分发模式。并依托系统建设案例,实现对多源遥感影像的科学管理和高效分发的集成,验证了研究成果的可靠性和实用性。     

基于ArcGIS的综合影像数据库系统研究

随着遥感影像数据获取技术的进步以及数据的快速积累,如何高效地管理各种海量的影像数据成为制约影像数据应用的瓶颈。探讨了ArcSDE结合Oracle的遥感卫星影像、传统航摄影像、无人机航摄影像、DOM成果影像等影像数据的存储与管理,以及基于ArcGIS Engine的综合影像数据库系统的实现及其功能与业务应用。阐述了系统的技术路线以及业务流程,通过成功的案例,为影像数据的管理与应用提供理论和技术支撑。     

基于MPI的海量遥感影像并行处理技术探析

有效处理海量遥感影像数据,是解决遥感产品生产系统的大规模复杂应用的关键。针对目前通用的顺序处理已不能满足海量数据运算要求的问题,基于MPI并行处理开发环境,采用分级、分块的金字塔技术来对遥感影像数据做预处理,进而进行海量遥感影像切片、分块计算、并行处理和影像合成,有效地提高了海量遥感影像数据的运算速度,为海量遥感影像并行处理提供实践依据。     

多源影像数据库金字塔结构的研究与实践

针对大数据量遥感影像的管理与快速调度显示问题,本文概述了基于关系型数据库的金字塔型数据组织与管理方法.详细介绍了分块分层的数据结构及其快速索引机制,并从建立、索引、调度、缓存四个方面比较讨论了海量、多源影像数据库金字塔建立的两类策略,并对其进行了分析比较.最后通过开发实践验证了分析比较的结论,并给出了策略的选取原则.     

大规模影像数据库的设计与实现

本文对现有遥感影像数据管理方法进行了讨论,针对其存在的不足,沿用传统数据库技术成果,如SQL技术、索引技术,并利用SQL Server 2005简单易用,且支持二进制大对象(BLOB),提出分幅分块存储管理方式,解决数据的物理存储问题,结合金字塔技术、索引技术、JPEG压缩技术,解决了数据的快速加载问题。工程应用实际表明,该方法能够满足海量遥感影像数据的管理需求。     

遥感影像并行服务系统设计与实现

实现海量遥感影像快速处理的重要基础是高速影像数据服务。基于影像瓦片模型、分布式并行存储体系结构,设计和实现遥感影像并行服务系统——瓦片服务系统,用于快速存储和访问以瓦片方式组织的遥感影像,为高速影像处理、实景城市等提供高吞吐数据服务。实验结果表明:瓦片服务系统具有快速存储和访问海量遥感影像的能力,在高速影像处理与影像服务等领域具有广阔应用前景。     

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。     

深度学习遥感图像标注系统研究

随着深度学习的发展,遥感影像处理技术也从传统机器学习算法向深度学习转变,然而,用于遥感图像的训练数据集却十分稀少,且数据标注困难。本文将GIS技术与图像标注技术相结合,基于Flask Web框架设计一个可用于海量遥感数据的标注系统。该系统可用于海量遥感数据的数据框标注、数据类别标注,以及目标关键点标注,同时能将标注数据导出为深度学习训练最常用的COCO数据集和VOC2007两种格式。     

高光谱遥感影像管理系统的设计与实现

由于高光谱数据的海量高维特征,使得传统的信息系统难以有效地对这些数据进行高效地存储、处理、分析,表现等管理操作。因此如何采用新的技术来开发一个能有效管理高光谱遥感影像数据的影像管理系统,是当前高光谱快速发展和深入应用的一个瓶颈之一。本文在研究的过程中,对当前影像管理系统的发展作了大量的分析,利用成熟的关系数据库和程序设计语言,开发了一个方便实用的高光谱遥感影像管理系统以管理高光遥感影像和其他遥感信息,提高影像管理效率。系统已初步实现了多景高光谱遥感影像检索,可以任意加载、导入高光谱遥感影像,运行效果良好。     

遥感影像的Web发布研究与实现

随着互联网络的迅猛发展和Ｗｅｂ在网络信息集成中起到越来越大的作用。地理信息系统已经从桌面向网络方向发展,出现了对于ＷｅｂＧＩＳ的研究。针对ＷｅｂＧＩＳ中的影像发布,根据当前影像及ｉｎｔｅｒｎｅｔ的特点,系统地研究了遥感影像Ｗｅｂ发布中的体系结构与技术问题,实现了遥感影像Ｗｅｂ发布系统,并讨论了它与ＷｅｂＧＩＳ的集成。     

基于KML的三维遥感影像地名查询系统设计与实现

地名查询在遥感影像数据管理中起着重要的作用。本文通过分析KML数据规范,设计了一种基于KML的地名数据库;对全球影像数据进行四叉树划分,开发了一个多分辨率的全球三维遥感影像可视化系统。该系统基于地名数据库来进行地名数据的查询,通过用户交互能实时检索并表达选中地区的影像数据,为遥感影像数据管理和进一步应用奠定了基础。     

基于小波变换的遥感图像压缩方法研究

随着遥感技术的迅速发展,遥感图像数据量日益庞大,有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出。数据压缩技术作为解决这一问题的有效途径,在遥感领域越来越受到重视。本文探讨了利用小波变换对遥感图像进行压缩的技术。