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。