基于组件技术的地表蒸散发遥感监测系统设计与应用

针对遥感模型与水热模型集成应用的需求,以C#语言结合ENVI/IDL和ArcGIS Engine混合编程技术,设计开发了地表蒸散发遥感监测系统的基本流程,对系统数据库设计及遥感模型与水热模型集成模式进行了研究,研发了单元蒸散发参数反演与结果校验功能,实现了遥感模型与水热模型的集成应用.系统对黄河三花间流域以MODIS遥...     

海洋信息网格服务平台的设计与实现

本文针对海洋信息的分布性、信息类型及格式的多样性、数据的海量性,以及数据处理的计算量大等特性,对地理信息系统、网格技术、Web服务技术,以及远程可视化技术等进行了综合研究。首先,探讨了海洋信息网格服务平台构建的关键技术,包括海洋信息网格技术、网格环境下海洋信息的集成方法,以及远程可视化技术,并提出了海洋信息网格服务平台的系统架构;其次,选定南海海域为实验区,以Argo数据、海温和海流数据为实验数据,实现了海洋信息网格服务平台原型系统。该平台可以集成异构、分布式环境中的数据服务和应用服务,为用户提供透明的、"一站式"的海洋环境信息Web应用。该系统为海洋用户充分利用各种海洋环境信息,提高海洋工作的效率,减少重复性投资、充分合理利用现有设备和资源提供了借鉴。同时实验表明,本文所提出的技术路线是可行和正确的。     

基于OGC WPS的碳循环模型服务平台的设计与实现

 碳循环模型是模拟陆地生态系统,估计和预测不同尺度碳收支格局和变率的重要手段。但传统碳循环模型应用中存在数据处理量大、运算复杂、互操作性差、难以推广等问题。由开放地理信息联盟(OGC)制定的网络处理服务(WPS)标准为实现碳循环模型的发布、共享、重用与组合,促进碳循环模型的发展和应用提供了一种新的途径。本文遵循OGC WPS标准,以SOA设计了碳循环模型服务平台的整体架构,详细描述了平台模型接口设计、模型算法开发、WPS服务的封装与发布、平台浏览器客户端界面开发等关键环节的实现方法,为用户提供了碳循环相关数据和模型服务的发布、管理、调用、组合、异步交互、状态监控和结果可视化等功能。并以VPM模型服务链为应用实例,演示碳循环模型WPS服务开发、封装、调用和组合的方法,展示了该服务平台的功能。该平台的建立为我国碳循环模型研究的发展提供了技术支撑。     

全国警用空间信息服务互联互通的关键技术

针对大型空间信息服务平台构建过程中的数据互联互通和信息集成问题,从集成框架体系结构、技术路线和关键技术3个方面进行研究,提出了分布式地理空间信息集成框架的5层体系结构模型和原子空间信息服务概念;通过研究分布式空间查询路由算法和虚拟四叉树模型等关键技术,探索实现分布式环境下的空间信息的互联互通.     

云GIS下智慧城市地理空间信息共享平台构建

目前,我国数字城市已走向面向云服务的智慧城市地理平台时代。云GIS服务平台为政府部门及公众提供了可定制、弹性化的一站式地理信息服务。本文在研究云GIS下地理空间数据的整合模型、服务体系架构,以及部署方式的基础上,深入分析了Arc GIS云平台特点并设计了一套基于云平台的智慧城市地理空间信息服务共享平台——"兰州市城关区数字化社会管理与服务平台"。该平台通过地理云服务集成了虚拟化、网络化、智能化等关键技术,创建了智慧城市社会管理与服务新模式,提高了社会管理效能和质量。     

多源遥感影像共享平台的设计与实现

在分析不同来源遥感影像共享的基础上,提出了适合多源遥感影像的"影像波段/影像栅格+GridGeome-try+元数据"的基本数据结构。GridGeometry是遥感影像空间信息的抽象,采用GridGeometry可以避免直接对大数据量的遥感影像进行处理;采用ISO 19115元数据标准实现对遥感影像相关信息的描述,并基于XML和数据库技术实现对元数据的表达、存储、解析和处理。最后本文提出了多源遥感影像共享平台的主要体系,并在该体系的基础上实现了多种服务形式,包括:定制的共享网站和符合OGC规范的WMS、WFS和WCS服务等。不同的服务形式能够满足用户的多层次需要,而且为更灵活的服务应用提供了标准接口,在技术上为共享服务的广泛使用提供有力的保障。     

OMS平台模型的服务化封装方法研究

以OMS平台模型为研究对象,提出了一种地理分析模型服务化封装策略,以减少在模型提供者和模型使用者之间共享模型时遇到的障碍。通过设计模型描述接口、模型执行接口和模型部署接口,实现OMS平台模型的封装策略,形成标准化部署包。相关部署包可以部署到模型服务容器上,并发布为网络空间可重用共享的服务,以支撑分布式模型集成与模拟。本文以OMS平台下的AgES-W模型为案例,验证了模型封装策略的可行性和实用性,为网络环境下模型共享与集成奠定了基础。     

神经网络法反演海水叶绿素浓度的分析

海洋水色遥感的最终目的之一是监测海洋初级生产力的时空变化,而反映海洋初级生产力的一个重要指标就是浮游植物中的叶绿素浓度[1]。对于海水叶绿素浓度的遥感反演研究工作至今已进行了30多年,方法主要是基于蓝-绿波段比值的经验统计法。近些年,随着水色遥感器的改进及数据处理方法的深入研究,提出了荧光高度法[2]和神经网络法[3-5]。本文基于SeaBAM(SeaWiFSBio-OpticalAlgorithmMini-Workshop)小组搜集的全球范围叶绿素浓度与离水辐射率的同步观测数据,利用神经网络方法反演海水叶绿素浓度,并将其结果与SeaBAM经验算法进行了比较及分析。     

波谱模拟模型在遥感中的应用

波谱模拟模型在遥感应用中至关重要，但是传统的波谱模拟模型应用主要是基于单机版的应用，模型模拟的结果不能广泛共享，并且利用波谱数据库的支持也十分有限。试图突破这种局限，以波谱模拟模型在遥感中的应用为主线，参照知识库系统建设的理论，采取B／S的网络结构．充分利用波谱数据库和先验知识库的强大支持，建立分布式波谱模拟模型的应用系统，通过一定的规则和算法自动从波谱数据库和先验知识库中调用数据和知识作为模型的输入参数；对于模拟的结果．可以根据用户意愿决定是否录入波谱数据库，作为知识库系统的知识获取机制，为用户进行遥感应用提供了一个有力的支持平台。     

海洋功能区划管理信息系统

海洋开发利用和保护已成为全球的热点。如何合理地利用海洋资源是未来社会经济可持续发展的重大问题。海洋功能区划是为实现海洋资源、社会经济可持续发展的重要举措。海洋功能区划管理信息系统是在地理信息系统的支持下,以海洋功能区划数据、基础地理数据和遥感数据为地理实体对象,集知识、分析、决策和服务为一体的系统。该系统从应用角度为空间数据管理和信息共享提供了一种可行的解决方案。本文以福建省海洋功能区划管理信息系统的建设为例,对系统的总体结构、功能、数据库和系统集成等方面进行了探讨。     

空间数据访问集成与分布式空间数据源对象查询

目前,针对空间数据库的访问与处理方法,无法满足分布式环境下异构数据源的服务化存取和面向空间数据源的对象查询处理需求。本文给出了数据网格环境下的分布式空间数据访问与查询的方法和实现,并在服务化查询处理过程中,嵌入符合SQL/MM查询规范的空间拓展函数,实现分布式空间数据对象查询和嵌入查询过程中的空间数据分析处理。在此基础上,给出空间数据对象查询树的构造过程,以及分布式空间查询工作流的执行流程。数据访问与集成策略在空间数据处理上的应用,对异构空间数据源协同处理等,涉及大规模空间数据存取访问的应用需求,有很好的理论和实际应用价值。     

基于网格服务的遥感图像并行融合

图像融合是一项计算密集型的操作,对计算机系统的性能要求很高,硬件的发展远赶不上计算需求的增长,传统的遥感图像处理方式已经不能很好地适应新的资源共享模式,故软件方面的改进是必然的选择。网络技术的发展,使网络带宽有了很大的提高,大量的遥感图像通过网络发布成可在线获取的共享资源,利用网络和这些资源能大幅提升融合处理的速度。网格是网络的进一步延伸,是一个变化性较大的动态系统,资源的动态变化是网格的重要特征,数据的更新、节点的加入或离开、节点负载的变化、网络性能的变化等都会影响网格服务的性能,只有及时地掌握这些动态,并根据情况实时进行调整,才能保证较高的执行效率。基于网格服务的遥感图像并行融合的设计,在网格环境下,通过对资源和服务状态属性的分析,生成最优化的方案进行并行处理,可提供高效的遥感图像融合处理服务。     

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。     

并行栅格数据处理网格服务节点软件的关键技术

提出了栅格数据处理共享环境的概念,它包括栅格数据计算节点内部集群环境中的共享内存、共享处理器、共享硬盘、共享显示等方面的技术和计算节点间的远程图像对象调用技术。前者通过在近于操作系统层为用户提供一个便于编程、效率高的图像并行处理接口(API),屏蔽用户对操作系统层的系统调用,使用户在编程时只关心图像处理算法正确性和精度。后者通过远程对象调用技术在中间件层实现对象间的分布式计算,从而对程序员屏蔽了系统的分布性和异构性。最后介绍了基于该共享环境构建的空间信息栅格服务节点软件的体系结构,即构建空间信息栅格网格服务节点的框架。     

Remote sensing of ecosystem services: An opportunity for spatially explicit assessment

Ecosystem service is an emerging concept that grows to be a hot research area in ecology. Spatially explicit ecosystem service values are important for ecosystem service management. However, it is difficult to quantify ecosystem services. Remote sensing provides images covering Earth surface, which by nature are spatially explicit. Thus, remote sensing can be useful for quantitative assessment of ecosystem services. This paper reviews spatially explicit ecosystem service studies conducted in ecology and remote sensing in order to find out how remote sensing can be used for ecosystem service assessment. Several important areas considered include land cover, biodiversity, and carbon, water and soil related ecosystem services. We found that remote sensing can be used for ecosystem service assessment in three different ways: direct monitoring, indirect monitoring, and combined use with ecosystem models. Some plant and water related ecosystem services can be directly monitored by remote sensing. Most commonly, remote sensing can provide surrogate information on plant and soil characteristics in an ecosystem. For ecosystem process related ecosystem services, remote sensing can help measure spatially explicit parameters. We conclude that acquiring good in-situ measurements and selecting appropriate remote sensor data in terms of resolution are critical for accurate assessment of ecosystem services.     

遥感大数据实时渲染与交互可视化研究

数据可视化是遥感应用的重要服务出口。针对静态的预生成瓦片地图难以满足数据查看、地图配置、空间分析等专业应用问题,本文提出了一套面向遥感大数据的实时渲染与交互可视化的解决方案。在渲染节点构建影像的渲染瓦片结构,以提高数据的读取速度;在可视化服务上,提出“数据-计算”相一致的负载均衡策略,优化地图的渲染效率;在可视化服务方面,设计交互的地图服务接口。与传统技术的对比分析表明,该解决方案不但实现了遥感大数据的实时渲染与交互可视化,并且达到了与预生成瓦片地图服务相当的服务性能。基于这一解决方案,研发了遥感大数据的动态可视化原型,并在影像数据实时查看、可视化计算、可视化分析等方面开展了示范应用。     

地理知识云GeoKSCloud:动因、设计开发与应用

有效地发现和利用分布存储、运行的各类空间数据、空间决策分析模型和知识发现算法,已成为当前空间信息处理、知识发现与共享领域最具挑战性的前沿课题之一。首先,本文论述了空间信息处理、知识发现的关键问题、发展现状和趋势。然后,描述了地理知识云的概念特征,提出了地理知识云(GeoKSCloud)的具体实现。该平台构造了可伸缩的空间数据和知识服务存储、运行环境;平台从业务功能上划分为数据聚合中心、知识服务中心、地学问题求解中心、平台控制中心和知识云门户等5大核心模块。其为地学问题求解全过程提供了空间数据集成,知识服务发布、注册、搜索、发现、组合等功能,以及地学问题智能推理和结果可视化表达等工具。本文对海量空间数据云存储与管理、知识云服务管理与组合、地学问题智能求解等平台关键技术进行了论述。最后,本文以历史地震影响场分析为例,分析了平台各组件在问题求解中的交互过程,实例表明,该平台可实现多节点、跨平台、异构地理知识服务的协同式计算,有效地降低地学问题求解的成本和复杂度。     

一种与地图服务结合的栅格瓦片计算模型

随着遥感影像数据的快速增长,对于栅格数据高效的信息处理和价值挖掘方式提出了更大的挑战,传统地图服务聚焦于内容的共享与可视化,缺乏对影像实时分析处理功能。本研究以地图服务的形式实现了对栅格瓦片数据实时分析处理能力,将云优化的GeoTIFF（Cloud Optimized GeoTIFF,COG）作为数据组织方式,设计了分布式协同预取策略,实现了栅格瓦片数据的冷热加载,优化了从云端读取影像数据的效率。在栅格瓦片数据高效加载的基础下,提出了一种基于表达式的栅格瓦片处理模型,通过对表达式转换建模为计算工作流,在地图服务的请求中实现对栅格瓦片的实时处理,对存储在云端的海量遥感数据进行快速分析,实现原始数据到数据产品的直接可视化转换。针对全量数据参与的场景,使用合适的重采样数据进行简化计算,以满足地图服务的实时性。使用了NDVI、地物分类、植被覆盖度三类不同复杂度模型,在地图服务中对Landsat 8影像进行了实时计算分析。实验结果表明,该处理模型能对栅格瓦片进行有效分析,且能进行分布式扩展,在高并发场景下能够提供稳定的地图服务能力,适应各层级尺度的计算,对未来地图服务的发展提供了一种新思路。