海南省遥感大数据服务平台建设与应用示范

空间信息技术产业是国家战略性新兴产业。遥感技术的多元化应用和海量数据使得空间信息技术与大数据时代接轨成为现实。海南省是中国最大的省级经济特区。依靠独特的自然地理环境,海南省目前正在实施国际旅游岛、南海战略和21世纪海上丝绸之路重要战略支点等国家战略;坚持生态立省的原则,海南省也是国家生态文明试验区。2016年立项的海南省重大科技计划——"海南省遥感大数据服务平台建设与应用示范"项目,以天空地一体化的空间科技为切入点,基于遥感、导航、GIS等天空地一体化技术手段,建设以海南遥感大数据云为代表的大数据基础设施和智能化共享服务平台,实现海南省典型行业的空间技术应用示范,满足面向新时期海南省社会经济发展中对空间信息产品的快捷、准确、个性化共享服务需求。项目重点攻克了大规模空间观测数据和信息产品共享中的多项关键技术难题,消除目前空间数据分散和信息孤岛现象,提高空间信息获取的准确性和时效性,实现信息资源共享和高效服务。在天空地一体化遥感大数据服务平台下,项目围绕海岸带、农业、林业、旅游、城市环境等典型行业领域开展应用示范,构建省级典型行业领域应用服务信息系统,提供及时有效的动态监测信息和科学决策,以进一步提升政府部门在资源环境管理方面的能力和水平,实现全省资源、环境、经济、社会协调可持续发展。     

面向地理信息企业的时空大数据服务平台设计与实现

针对地理信息企业内部拥有的地理信息资源呈爆炸式增长态势,以及公有云在地理信息企业推广中面临的安全性与可靠性问题,本文设计了一个采用混合云模式搭建基于Hadoop技术的时空大数据服务平台的方案,并依据方案建设了集数据存储、管理、共享和分发利用的图、属一体化空间数据管理平台,为企业不同场景提供服务.     

自然资源基础大数据服务平台研究

基于国家基础大数据、服务平台建设现状和自然资源管理需求,综合盘点自然资源数据家底,通过对自然资源多源异构数据的同构、同化、同步处理,实现不同数据的集成、融合,形成自然资源基础大数据。结合时空大数据和政务大数据主流技术和基础平台,建立了统一的自然资源大数据综合管理与服务平台,为自然资源大数据相关体系架构和标准化建设提供技术参考。     

遥感大数据智能监测平台研究及应用

如何融合云计算、大数据、人工智能等先进技术手段,开展对遥感大数据的研究,进行遥感影像智能化处理,为空间智能应用提供更加精准、高效的数据支撑已成为必然,并具有广泛的应用前景。本文介绍了遥感大数据基本特征及研究现状,并运用深度神经网络等算法进行特征提取和目标识别,提出一种基于遥感大数据的智能监测方法,该方法结合了遥感技术和人工智能算法,通过对地表和大气信息的获取、分类和分析,实现了对城市环境、自然资源和生态系统的全面监测和管理。此外,开发了一套基于云计算和分布式处理的智能监测平台,该平台支持灵活的数据集成、可视化展示和实时预警功能,并已成功应用于城市的监测和管理任务中。     

义乌市遥感影像应用服务平台设计与实现

随着对地观测技术的迅猛发展,遥感影像数据量成指数级增加,但目前对如何高效组织管理海量、多源遥感影像数据并未形成理论体系。本文从应用试验角度出发,在分析现有遥感影像应用平台应用现状的基础上,重点研究了航片组织结构、影像数据保密机制、航摄拐角点缺失补齐等关键技术,采用C/S、B/S结构,设计开发了义乌市遥感影像应用服务平台,实现了义乌市海量影像自动化预处理、多源遥感影像数据集成化管理,可为政府相关部门提供快速、准确、简便的影像数据应用服务。     

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。     

湖北交通运输大数据存储应用平台设计与实现

针对当前湖北省交通运输数据的存储管理与应用瓶颈,结合目前大数据技术的发展背景,本文基于Hadoop生态体系设计与实现了针对湖北交通运输业务的大数据存储分析平台。文中从总体架构、存储结构、扩展架构、数据接入与治理、分布式任务调度的设计实现到平台的应用场景进行了论述,并使用10年的高速公路数据与具体业务场景对平台进行了存储与效率实验。实验结果表明,相比传统关系型数据库,该平台在数据存储、查询计算方面均具有非常明显的优越性。     

遥感云计算平台发展及地球科学应用

人类已有半个多世纪的全球历史遥感数据积累,这些不断涌现的海量遥感数据形成的遥感大数据为地球科学研究提供了丰富的数据支持;对遥感大数据快速处理、分析和挖掘是一个新的挑战.遥感云计算平台的出现为遥感大数据挖掘提供了前所未有的机遇,并彻底改变了传统遥感数据处理和分析的模式,使得全球尺度的长时间序列快速分析和应用成为可能.本文...     

遥感云计算平台相关文献计量可视化分析

在遥感大数据时代背景下,遥感云计算平台的出现改变了遥感数据处理和分析的传统模式,极大地提高了运算效率,使得全球尺度的快速分析成为可能.国内外已有众多学者利用遥感云计算平台开展研究,然而相对缺乏对遥感云计算平台发展和应用的客观性综述.本文基于Web of Science (WoS)和中国知网CNKI(China Nati...     

遥感大数据自动分析与数据挖掘

成像方式的多样化以及遥感数据获取能力的增强,导致遥感数据的多元化和海量化,这意味着遥感大数据时代已经来临.然而,现有的遥感影像分析和海量数据处理技术难以满足当前遥感大数据应用的要求.发展适用于遥感大数据的自动分析和信息挖掘理论与技术,是目前国际遥感科学技术的前沿领域之一.本文围绕遥感大数据自动分析和数据挖掘等关键问题,深入调查和分析了国内外的研究现状和进展,指出了在遥感大数据自动分析和数据挖掘的科学难题和未来发展方向.     

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。     

遥感图像中城市道路信息的自动识别与制图

遥感图像中的地物自动识别一直是图像处理中的研究热点,本文在彩红外航空图像中计算机自动识别提取城市道路上做了一些尝试,将形状指数作为光谱分类后的后处理,并通过人机交互修正分类结果.提取后的道路信息将通过自动制图功能形成矢量格式的地理底图.系统采用VC++6.0语言设计完成.     

智慧嘉兴时空大数据与云平台设计与实现

在数字嘉兴建设成果的基础上,本文结合"智慧嘉兴"时空大数据与云平台试点项目建设,探讨构建全市统一的智慧城市时空大数据与云平台,介绍了平台总体架构、技术路线设计、系统实现、示范应用及关键技术分析,根据运行实践证明,该平台能够为全市政府部门、企事业单位及社会公众提供权威、统一、可靠的智慧时空信息服务.     

多源遥感数据快速自动处理技术探讨

甘肃省地图院利用国内外先进的现代测绘技术,构建了集地理信息采集、处理、贮存、管理于一体的信息化测绘生产体系,完成了信息化测绘生产基地的构建[1]。多源遥感数据快速自动处理技术应用研究是信息化测绘生产技术应用研究的一方面,主要是利用以信息化测绘生产基地为依托的遥感影像集群数据处理系统完成。本文主要探讨如何快速自动处理多源遥感数据,并以ADS80数据为例,对集群系统构建前后的效率进行对比实验。     

基于数据缓存的影像数据库的设计与实现

针对影像数据库中数据获取效率低,对系统配置、网络带宽要求高等问题,提出了基于数据缓存的影像数据库管理方式。从体系结构、数据库存储结构以及数据缓存结构3个方面对该方案进行详细说明。实践证明,该方案能够有效地管理海量影像数据,在不影响影像数据共享的前提下,减少了用户与服务器的交互次数,降低了对网络带宽、计算机性能的要求,提高了数据获取的效率。     

基于数据缓存的影像数据库的设计与实现

针对影像数据库中数据获取效率低,对系统配置、网络带宽要求高等问题,提出了基于数据缓存的影像数据库管理方式.从体系结构、数据库存储结构以及数据缓存结构3个方面对该方案进行详细说明.实践证明,该方案能够有效地管理海量影像数据,在不影响影像数据共享的前提下,减少了用户与服务器的交互次数,降低了对网络带宽、计算机性能的要求,提高了数据获取的效率.     

基于多源遥感数据的林地信息提取

为准确、快速地进行林地信息提取,实现林地的信息化管理。本文以曹家务乡为例,利用高分一号、资源一号02c和资源三号卫星数据之间的互补性,结合光谱特征、物候特征和植被指数等因子,通过面向对象算法的多尺度分割和阈值分类、模糊分类以及最邻近分类法,对林地信息进行提取,实验结果表明:本文所提出的方法精度较高,能够满足实际生产需求。