宁夏国土资源遥感影像数据库设计

地理信息系统的迅速发展和广泛应用导致了大量遥感影像数据产生,为数据综合利用和管理数据,需要建立宁夏国土资源遥感影像数据库,本文简要概述了宁夏遥感影像数据库的功能模块。     

基于多光谱遥感数据的地理信息系统研究

以提升地理信息系统的数据采集准确率、增强图像配准效果为目的,研究基于多光谱遥感数据的地理信息系统。系统通过空间数据库引擎ArcSDE和数据库SQL Server完成对空间数据和属性数据的管理,由数据库、遥感影像三维可视化、空间分析和网络发布等实现系统的功能。其中多光谱遥感图像经提取、处理、配准后以Shape格式存储到数据库中;经SURF特征点提取和匹配预处理遥感影像后,应用DEM与预处理完成多光谱遥感影像在AcrScene程序中实现遥感影像的三维可视化。实验表明:该系统的城市道路和山区地质情况数据采集准确率高、特征点匹配率高、配准效果好;可清晰反映山区地形形态、坡向情况和自然生态状况,实现遥感影像的三维可视化。     

基于瓦片技术的遥感影像库设计与实现

由于对海量遥感影像数据存储管理的迫切需求,研究了基础影像库组建过程、应用和关键技术。对遥感影像库管理应用系统的开发进行了论述,重点介绍了影像库的创建过程,包括数据库设计、类操作设计和软件模块设计;研究了影像数据批量导入图幅算法、影像数据更新策略、按范围导出策略和浏览策略;实现了标准的影像数据按库、层和图幅方式导出。对采用瓦片技术与采用不分块的遥感影像库中影像入库时间和读取时间进行了试验和比较。     

云平台下CRM系统数据存储的设计与实现

目前,在这个海量数据时代,传统的关系型数据库在存储和查询等方面暴露了许多问题。我们在对非关系型数据库进行了详细的研究后,在云平台下CRM系统中提出关系型数据库和非关系型数据库结合使用的方案。其中在具体实现时关系型数据库选择使用MySQL,非关系型数据库选择使用MongoDB。该方案大大提高了系统的读写性能。     

EXCEL到mongoDB数据迁移解决方案

MongoDB是一种面向文档的非关系型数据库,具有高可用性和高扩展性,目前在某些SNS网站和商业网站中常用它来替代传统的关系型数据库。文章对mongoDb的数据导入方法进行了研究,并以CSV文件为媒介实现了从EXCEL到mongoDb的数据迁移,这种方法也适用于其他关系型数据库到mongoDb的数据迁移。     

基于Hadoop的非关系型数据库安全技术研究

当前对大数据的研究如火如荼,由于非关系型数据库提供了高可扩展的大规模数据扩展方案,所以在大数据领域得到广泛应用,与Hadoop集成的HBase数据库是其中的典型代表。非关系型数据库没有schema,所以无法对数据库进行完整性验证,这就存在数据不一致的隐患,对此本文分析非关系型数据库HBase的安全技术。     

基于Hadoop平台的海量数据高效抽取方法及应用

本文从数据抽取过程的本质出发,论述了传统数据抽取过程与大数据平台数据抽取过程的异同,以基于Hadoop的大数据平台为例,结合传统的关系型数据库和非关系型数据库(No SQL)的特点,提出了一种从关系型数据库到大数据平台的高效数据抽取方法,实现了对数据源系统资源占用的最小化,并在电力公司用电大数据抽取中得到广泛应用。     

数据库在教学信息资源管理中的应用

数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储,一个好的数据库设计是管理信息系统应用成功的重要保证。本文简单介绍了层次性数据库,网状数据库以及关系型数据库的优缺点,并突出了关系型数据库在教学信息资源管理中的应用。     

非关系型数据库数据恢复技术研究

现阶段,非关系型数据库得到了广泛的关注,主要是由于其具有一系列的优点,在性能与扩展性等方面均十分良好,同时能够支持非结构化的数据存储,它是数据库的重要发展方向,但对于数据库的取证研究仍存在不足,虽然对于关系型数据库研究的成果较为显著,但对于非关系型数据库的研究在理论与实践等方面仍相对匮乏。本文介绍了数据库与数据库取证的概况,同时分析了关系型数据库与非关系型数据库的数据恢复技术,旨在通过研究,促进数据库取证的研究成果更加完善与丰富。     

面向云端存储的遥感影像文件优化技术

本文面向由于互联网遥感业务和PB级遥感影像数据的发展,遥感影像文件逐渐转至云端存储的场景,为提升云端遥感影像文件的读取性能、节省云端存储成本,提出面向云端存储的遥感影像文件优化技术。本文通过优化数据存储格式,在遥感影像文件中预先生成金字塔模型,无损压缩后整理为云端存储格式,读取时利用HTTPRange请求云端遥感影像文件内区域数据,为高性能云端遥感影像文件读取提供了支撑,使其更适合于海量遥感影像文件存储在云端的场景,提升遥感影像文件在云端的读取效率,进一步为互联网遥感业务打下基础。     

An extended relational database for remotely sensed image datamanagement within GIS

A conceptual database structure that can serve as a basis for storing and retrieving multitemporal remote sensing images within a geographical information system (GIS) is presented. The concept of time representation is described. The characteristics of a relational database structure are discussed. Then a time domain is introduced into the database management system (DBMS) for handling the image historical information and analyzing the remote sensing data through time. To overcome the weakness of current databases, a multitemporal database structure is presented by extending relational algebra into a GIS remote sensing image-management system     

艇载低空遥感数据管理系统构建

为满足卫星图像仿真信息全要素、多专题、分层存储管理的需要,构建了集高光谱影像、高分辨率彩色图像、 热红外影像、高光谱波谱信息、大气环境信息、GPS信息为一体的艇载低空遥感数据管理系统。该系统首先 根据测量系统数据量大、类型多样、时间跨度长的特点,提出了一种移动存储模型,利用Oracle支持二进制大 字段(Binary Large OBject, BLOB)的优势,采用数据分区迁移技术,实现多源、海量图像信息的集成和移动 存储。在此基础上,以VC++作为前台应用程序开发工具,OLE自动化服务器(Oracle objects for OLE, OO4O) 作为中间访问接口, Oracle作为后台数据库管理系统,实现了艇载低空遥感测量系统信息的全面描述和有效 管理,为卫星图像仿真和多源遥感数据定量化应用提供了一个综合化、专业化的数据共享平台。     

一种高效的海量遥感栅格数据库的空间可视化检索算法

该文针对利用GIS现有空间查询接口进行海量遥感栅格数据库空间可视化检索效率低下的问题。在深入研究海量遥感栅格数据库的空间可视化检索特点的基础上,提出了一种直接针对关系数据库(RDBMS)存储过程的高效的海量遥感栅格数据库复杂空间可视化检索算法,并对算法进行了多个级别的性能优化。该算法可直接应用于海量遥感栅格数据库基于多边形、椭圆和线穿越等复杂空间可视化查询的应用环境。实验结果说明该算法具有稳定性和普适性。     

地理信息系统及其在海洋科学中的应用

地理信息系统是处理地理信息的系统,简称GIS,包括空间定位数据、图形数据、遥感图像数据、属性数据等,用于采集、存储、管理、处理、检索、分析和表达地理空间数据的计算机系统,是分析海量地理数据的通用技术.具有地图处理、数据库和空间分析这三大功能,可以根据现有情况预测火情,也可以准确寻找鱼群,可以使短期内捕鱼量增长,但不能持续增加,很多渔民已经开始利用该项技术.本文主要分析了地理信息系统的发展趋势,对地理信息系统在海洋科学中的应用进行了简要的阐述.     

基于艇载遥感成像数据的高空间分辨率全色遥感图像仿真

高空间分辨率全色遥感图像在军事侦察、地面监视等领域具有较高的应用价值.为模拟星载全色遥感图像, 提出了一种由艇载遥感成像系统获取的低空遥感图像为数据源的高空间分辨率全色遥感图像仿真方法.首先将低空宽视场图像按典型地物类型进行监督分类, 其次将低空宽视场图像与多光谱图像按不同地物类型分类拟合, 并将多光谱拟合结果合成高空间分辨率全色仿真图像, 最后对高空间分辨率全色仿真图像进行仿真精度评价.相比星载全色遥感图像, 仿真图像同样具备高空间分辨率、全色波段、宽视场等特点.仿真方法可为星载全色遥感图像仿真提供较准确的数据支撑.     

Integrated spectral and spatial information mining in remote sensing imagery

Most existing remote sensing image retrieval systems allow only simple queries based on sensor, location, and date of image capture. This approach does not permit the efficient retrieval of useful hidden information from large image databases. This paper presents an integrated approach to retrieving spectral and spatial patterns from remotely sensed imagery using state-of-the-art data mining and advanced database technologies. Land cover information corresponding to spectral characteristics is identified by supervised classification based on support vector machines with automatic model selection, while textural features characterizing spatial information are extracted using Gabor wavelet coefficients. Within identified land cover categories, textural features are clustered to acquire search-efficient space in an object-oriented database with associated images in an image database. Interesting patterns are then retrieved using a query-by-example approach. The evaluation of the study results using coverage and novelty measures validates the effectiveness of the proposed remote sensing image information mining framework, which is potentially useful for applications such as agricultural and environmental monitoring.     

基于海岸线区域两类不同轴遥感设备之间匹配应用

以高光谱分辨率的空间外差光谱仪为例,针对其获取地表目标干涉数据的特点,提出一种利用高空间分辨率遥感图像中海岸线区域的大面积均匀地貌且地表反射率有突变的特征来对空间外差光谱仪进行指向配准的方法,实现了不同轴成像遥感设备与非成像遥感设备之间的匹配应用.利用空间外差光谱仪在多个对地观测点的结果干涉数据和相同经纬度区域的高空间分辨率图像数据进行地基测试实验,将配准校正值结果与其标称值进行对比,误差范围在-3%~5%.结果表明,该方法可为星载不同轴成像遥感设备与非成像遥感设备之间匹配应用提供参考依据.     

基于低空遥感系统的星载光学遥感器成像仿真

在星载光学遥感器设计过程中,利用计算机仿真技术模拟遥感器成像过程能够评估遥感系统设计可行性,并预测遥感器成像能力。针对高分辨率星载光学遥感器成像特点,提出一种基于低空遥感系统的成像仿真方法。以低空宽视场和多光谱图像数据为基础,利用图像分类、分类拟合等方法生成低空多光谱宽视场仿真图像,采用经验线性法进行反射率反演,结合星载光学遥感器空间分辨率、MTF、光谱响应等特性以及大气辐射传输理论得到遥感器入瞳处辐亮度仿真图像。将QuickBird卫星作为仿真对象,开展成像仿真实验,并评价仿真精度。实验结果表明仿真图像与卫星图像保持较高相似程度。     

基于PCA-K-means的卫星遥感图像的颜色特征提取技术

结合主成分分析（PCA）和K均值聚类算法（K-means）的特点,本文提出了一种对卫星遥感图像进行颜色特征提取的PCA-K-means算法.该算法去除了图像的R、G、B之间的相关性,在动态聚类的基础上,采用基于区域分类的空间一致性原则合并空间信息,使得该方法能高效的描述卫星图像的颜色特征.实验结果表明,该方法识别性能好,准确度高,是对多频谱遥感图像的颜色特征提取的一种有效的方法.