数据库技术在遥感卫星数据存档与查询中的应用

遥感卫星数据存档是对遥感卫星图像数据进行编目存档,其中元信息以表记录形式存入数据库中,产品则保存在硬盘上,磁带库用来对产品及数据库进行备份。数据浏览查询是对存档卫星的数据信息进行检索。     

遥感卫星数据编目存档系统兼容性探讨

遥感卫星数据编目存档系统是卫星数据目录服务系统的信息支撑中心,是国家空间信息基础设施不可或缺的组成部分。阐述了建立高度兼容的编目存档系统的必要性,指出了编目存档系统兼容性工程实施的难点,并根据计算机技术发展现状提出了解决编目存档系统兼容性问题的方法。     

美国卫星科学数据处理存档系统S4PA综述

简单的、可扩展的、基于脚本的科学数据处理存档系统S4PA,是NASA Goddard地球科学数据和信息服务中心分布式数据存档中心GES DISC DAAC近年发展和使用的、进行气象卫星遥感数据处理和存储管理的系统。本文全面介绍了S4PA的发展历程、建设原则、系统设计和技术特点。其核心思想是采用成熟技术对气象卫星数据处理和存储进行流程化设计,使资源有效利用率达到最优。S4PA的成功应用,证明了这是一种先进的、低成本的、稳定的、可扩展的数据处理和存档系统。本文有助于将国际先进的数据存档技术应用于我国海量数据的数据处理和存档、数据管理的实际工作中。     

基于C/S结构的可监视遥感数据存档系统

介绍了一个卫星遥感数据自动存档系统,包含产品数据自动获取、元数据提取、产品数据归档、元数据编目入库以及过程监视五个子模块.本系统采用以数据库为Server端,各个子模块为Client端的C/S结构.各子模块相互独立、松散耦合,通过灵活使用配置文件,实现系统分布式管理,提高了系统的可维护性和可扩展性.过程监视子模块提供了可视化的界面对存档过程进行实时监视.本系统已经成功应用于海洋一号卫星遥感数据存档过程中,同时对于同类卫星数据也有很好的适用性.     

RAID在卫星数据记录存档系统中的应用

在遥感卫星地面应用系统中,为了保证海量数据的高速实时存储,选用RAID与服务器连接,完成采集数据的在线直接存储.本文主要针对RAID在卫星数据记录存档系统中的应用进行深入地分析和研究.     

高速遥感卫星数据采集系统的研究与实现

新型遥感卫星不断向高下行码速率发展,加大了地面接收系统实时采集高速、海量遥感数据的难度。本文以PC总线技术为基础,设计了基于服务器平台的高速遥感卫星数据采集卡,通过集成高速遥感卫星数据采集卡和高速磁盘阵列等设备,实现了一套高性能、低成本和结构简单的遥感数据记录系统,最高输入速率达到400Mbps。     

高速遥感卫星数据采集系统的研究与实现

新型遥感卫星不断向高下行码速率发展,加大了地面接收系统实时采集高速、海量遥感数据的难度.本文以PCI总线技术为基础,设计了基于服务器平台的高速遥感卫星数据采集卡,通过集成高速遥感卫星数据采集卡和高速磁盘阵列等设备,实现了一套高性能、低成本和结构简单的遥感数据记录系统,最高输入速率达到400Mbps.     

全球卫星遥感影像数据组织与WEB发布

在影像数据应用需求急速增长的前提下,对日益庞大的卫星遥感影像数据进行有效管理和发布成为了迫切需要解决的问题。根据海量影像数据和Web的特点,重点探讨了全球卫星遥感影像的多分辨率金字塔模型、海量影像数据的索引设计和调度机制,构建了全球卫星遥感影像数据管理发布引擎,最后基于上述方法和手段实现了能同时满足不同访问接口的全球卫星遥感影像数据的Web高效通用发布系统。     

Envisat ASAR数据共享平台的设计与实现

随着经济和社会的迅速发展,科学数据共享是一个大趋势,也是目前研究的热点之一,而卫星数据共享是科学数据共享的非常重要的组成部分。中国遥感卫星地面站是我国重要的民用对地观测遥感卫星数据接收、处理、存档和分发单位,目前已经存储的各类遥感卫星数据近百万余景,数据存储量高达100TB。为了适应我国经济建设和科学研究的需要,中国遥感卫星地面站提出了“建立国家级卫星数据共享基础平台”的目标,承担了科技部“Envisat-1ASAR雷达卫星数据共享项目”。本文介绍了地面站的Envisat-1ASAR雷达卫星数据共享系统的设计依据和实现思路,阐述了系统的若干关键技术和创新点,最后展望了系统将来的发展方向。     

基于遥感数据的云数据库技术的研究及应用

近年来,国产高分辨率卫星技术迅速发展,卫星监测遥感技术的应用范围越来越广泛,随之而来的卫星遥感数据量迅速增加,特别是航空遥感以及地面遥感等领域的出现,遥感数量已经达到十TB级。基于此,对海量遥感数据的存储、共享以及应用研究迫在眉睫。基于此,本文对遥感数据下的云数据库技术进行研究。本文主要分两部分介绍基于遥感数据的云数据库技术,首先介绍面向遥感数据的云数据库相关理论,然后研究遥感数据的云数据库技术的应用。     

基于WebService的遥感数据流监控系统

随着遥感技术的不断发展,遥感数据普及应用程度逐步提高,海量遥感数据安全和版权问题面临着巨大的挑战。由于WebService技术的跨平台性和低耦合等优势,其对处于复杂网络环境中的监控系统有着重要的作用,因此,通过WebService技术实现对数字水印加密过程的监控具有一定的研究意义。以Java EE的三层结构为设计思想,文中开发了一套基于B/S架构的数字水印加密监控系统,通过模块化的编程,实现了3种功能:水印实时监控、叛逆者追溯、水印操作情况统计。其主要的服务用WebService接口提供,具有异构程序耦合性及高可靠性和可扩展性,更适合当前网络技术的发展。通过对WebService技术的研究及海量遥感数据流的特点设计出了更为实用、可靠的监控系统,在保证系统稳定的前提下,提高了开发效率及数据监控的实时可靠性。     

Hadoop下海量遥感数据的处理

随着我国空间技术科学的发展,遥感数据正以指数级增长,由于遥感数据的地理信息特征,海量遥感数据的存储和处理成了近年的研究热点,本文采用在商业上取得出色成绩的hadoop云计算平台来对海量遥感数据进行并行化处理,完成了系统并行性能测试与分析,结果表明利用hadoop对海量遥感数据的并行化处理的可行性,并且还能满足海量遥感数据并行处理效率要求和高可用性。     

海量遥感图像数据实时预处理系统结构设计

随着遥感技术的发展，遥感图像的分辨率和采样率越来越高，实时完成海量遥感图像数据的预处理已成为急需解决的关键问题。本文分析了遥感图像预处理算法的可并行性，提取了算法要素。提出了适用于大数据量遥感图像实时预处理的分布并行处理系统的结构设计方案。     

使用OpenCL技术的影像快速畸变纠正方法在异构平台上的应用分析

针对海量遥感数据应用中日益显著的处理效率低下和计算瓶颈问题,基于通用计算机图形处理单元的编程开发使用OpenCL并行处理技术对遥感数据处理及其过程进行加速,旨在为遥感影像大数据处理提供一条更为高效的途径。在不同显卡平台上对影像畸变纠正实施并行处理,结果表明,OpenCL技术在提高影像畸变纠正的速度方面作用显著,可取得29.1倍的最高加速效果;与CUDA并行处理技术的交叉验证进一步凸显了OpenCL技术在异构平台上实施并行处理时所具有的通用性的优势。     

基于SDE API的影像数据高效存储研究*

对于目前与日俱增的影像数据,难以实现快捷高效的管理存储,应有更有效的管理方法来满足目前应用需要。阐述了SDE中影像数据存储机理。在此基础上,分析了用API开发影像管理系统时,存储影像数据的关键技术,并给出了实现 代码。     

智能遥感：AI赋能遥感技术

随着人工智能的发展和落地应用,以地理空间大数据为基础,利用人工智能技术对遥感数据智能分析与解译成为未来发展趋势。本文以遥感数据转化过程中对观测对象的整体观测、分析解译与规律挖掘为主线,通过综合国内外文献和相关报道,梳理了该领域在遥感数据精准处理、遥感数据时空处理与分析、遥感目标要素分类识别、遥感数据关联挖掘以及遥感开源数据集和共享平台等方面的研究现状和进展。首先,针对遥感数据精准处理任务,从光学、合成孔径雷达等遥感数据成像质量提升和低质图像重建两个方面对精细化处理研究进展进行了回顾,并从遥感图像的局部特征匹配和区域特征匹配两个方面对定量化提升研究进展进行了回顾。其次,针对遥感数据时空处理与分析任务,从遥感影像时间序列修复和多源遥感时空融合两个方面对其研究进展进行了回顾。再次,针对遥感目标要素分类识别任务,从典型地物要素提取和多要素并行提取两个方面对其研究进展进行了回顾。最后,针对遥感数据关联挖掘任务,从数据组织关联、专业知识图谱构建两个方面对其研究进展进行了回顾。除此之外,面向大智能分析技术发展需求,本文还对遥感开源数据集和共享平台方面的研究进展进行了回顾。在此基础上,对遥感数据智能分析与解译的研究情况进行梳理、总结,给出了该领域的未来发展趋势与展望。     

支持访问控制的P2P大规模遥感数据分发系统

遥感数据日益增长,大规模遥感数据分发对集中分发服务器构成了巨大压力。充分利用参与下载节点的网络资源,提出并实现了一种支持访问控制的P2P大规模遥感数据分发系统。遥感数据分发系统分为遥感数据管理平台和遥感数据客户端两部分,遥感数据管理平台包含共享分发平台网站、云存储、种子资源服务器和跟踪服务器4个组件,遥感数据各客户端和种子资源服务器构成P2P网络。设计了包括共享分片、分片选择、跟踪器通信等的P2P协议,实现的遥感数据分发系统能够上传遥感数据并自动做种,支持对用户的访问控制。根据用户权限进行下载,各下载节点共享分片,然后基于类Bittorrent协议来加速遥感数据的分发。实验结果表明,实现的大规模遥感数据分发系统的功能完善,在多节点下载时具备良好的并发性能,能够满足大规模遥感数据分发的需要。     

遥感影像Web共享关键技术应用研究

研究海量遥感数据在Web 共享中所需要的网络支撑环境、数据自动入库、数据自动传输、影像高效查询等关键运行技术。在关键技术研究的基础上,详细分析与设计了针对海量遥感数据的可视化查询、浏览及下载功能,并基于 Web服务等相关计算机技术,实现了海量遥感数据共享原型系统,完成海量遥感数据的 Web 共享。
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中国遥感软件研制进展与发展方向——以像素专家PIE为例

随着航天航空遥感技术的飞速发展，立体式、多层次、多视角、全方位和全天候对地观测的时代已然到来。如何激活数据价值，更好地服务行业应用，满足快速增长的遥感应用需求，成为遥感企业面临的迫切课题。遥感图像处理软件作为遥感数据与行业应用的桥梁，在遥感产业化过程中发挥着不可替代的作用。本文概述了国内外遥感卫星数据和遥感软件发展历程，通过中国国产遥感图像处理软件——像素专家（pixel information expert，PIE）阐述了国产遥感软件的研制进展、典型应用和未来技术发展方向。PIE软件具有多源遥感载荷全方位支持、全谱段要素信息智能提取、多行业全业务链深度融合、海量遥感数据快速处理和自主产权程序完全可控等5大核心能力。未来将加强与大数据、云计算和人工智能等技术前沿领域的交叉融合，提升遥感数据分析处理、知识挖掘与决策支持能力，实现遥感数据的按需获取快速传输和专题信息聚焦服务。     

TM与ETM影像融合用于地质构造解译

多源遥感影像数据融合是一种通过高级影像处理技术来复合多源遥感影像的技术，其目的是将单一传感器的多波段信息和不同传感器提供的信息加以综合，以提高获取信息的有效性和准确性，解译的可靠性，以及形成对目标的完整一致的描述。本采用TM与ETM经图像处理和融合，用于对地质构造解译，取得良好效果。