王 愷

(甘肅省基礎(chǔ)地理信息中心，甘肅 蘭州 730000)

0 引言

近年來，隨著空間信息技術(shù)和衛(wèi)星遙感技術(shù)的快速發(fā)展，遙感影像數(shù)據(jù)的獲取能力和時間、空間、光譜分辨率等得到快速提升，影像數(shù)據(jù)來源也越來越豐富。遙感影像數(shù)據(jù)已經(jīng)成為測繪地理信息的重要數(shù)據(jù)來源和核心支撐技術(shù)，廣泛應(yīng)用于自然資源調(diào)查監(jiān)測、國土空間用途管制、生態(tài)環(huán)境保護、應(yīng)急減災(zāi)等重大國計民生活動之中，其數(shù)據(jù)應(yīng)用模式也由“事故型”向“常規(guī)型”轉(zhuǎn)變。為此，本文以甘肅省為例，詳細介紹了遙感影像數(shù)據(jù)時空云服務(wù)系統(tǒng)建設(shè)的技術(shù)路線和方法。

1 系統(tǒng)需求

目前甘肅省自然資源廳的遙感影像數(shù)據(jù)已呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)源眾多、數(shù)據(jù)量巨大、影像時間跨度較長等現(xiàn)狀。造成了不同專題的數(shù)據(jù)源相對封閉獨立，難以管理和集成應(yīng)用。同時在數(shù)據(jù)存儲方面存在相對混亂的局面，造成了大量數(shù)據(jù)冗余。如何對其進行快速處理、高效的存儲、管理和共享，為各行業(yè)提供滿足需求的數(shù)據(jù)服務(wù)，就成為一個迫切需要解決的問題。為此，本文主要從以下兩個方面進行研究：

1)整合甘肅省自然資源廳遙感影像數(shù)據(jù)資源，重點實現(xiàn)海量異構(gòu)影像數(shù)據(jù)的分布式存儲管理和高效實時應(yīng)用服務(wù)能力，研究和探索遙感影像時空云服務(wù)系統(tǒng)建設(shè)技術(shù)路線和方法；

2)研究搭建遙感影像數(shù)據(jù)時空云管理、云服務(wù)、云處理子系統(tǒng)，實現(xiàn)在線模式下的數(shù)據(jù)概況展示、多維度的數(shù)據(jù)查詢、多種形式的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和展示、數(shù)據(jù)共享及數(shù)據(jù)訂單審批下載等云服務(wù)，提供高效的影像重采樣、位深轉(zhuǎn)換、影像融合、影像增強、格式轉(zhuǎn)換、投影轉(zhuǎn)換、影像裁切、影像鑲嵌、山體陰影、坡度分析、坡向分析、波段組合、波段計算、影像解譯等在線處理功能，并支持部分處理效果的實時瀏覽。

2 系統(tǒng)總體架構(gòu)

遙感影像數(shù)據(jù)時空云服務(wù)系統(tǒng)基于云架構(gòu)模式搭建，實現(xiàn)了硬件設(shè)施、數(shù)據(jù)資源、平臺資源、軟件資源的集成。遙感影像數(shù)據(jù)時空云服務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)，如圖1所示。

圖1 遙感影像數(shù)據(jù)時空云服務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)圖Fig.1 Architecture diagram of remote sensing image data space-time cloud service system

2.1 支撐層

支撐層提供基于云架構(gòu)的計算機基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)IAAS(基礎(chǔ)即服務(wù))，對硬件資源進行按需分配，實現(xiàn)硬件資源的池化，創(chuàng)建數(shù)據(jù)存儲、計算資源池，構(gòu)建統(tǒng)一管理、自動調(diào)度、彈性擴展、統(tǒng)一運維的基礎(chǔ)設(shè)施云環(huán)境基礎(chǔ)框架?；A(chǔ)框架綜合利用云存儲技術(shù)、云計算技術(shù)、空間數(shù)據(jù)庫集群技術(shù)、高性能計算技術(shù)等，突破傳統(tǒng)空間數(shù)據(jù)處理、管理與服務(wù)中的存儲與計算瓶頸，依托基礎(chǔ)設(shè)施云管理平臺提供的存儲與計算資源，支持上層數(shù)據(jù)管理、影像處理、服務(wù)發(fā)布等業(yè)務(wù)。

2.2 數(shù)據(jù)資源層

數(shù)據(jù)資源層是時空云服務(wù)系統(tǒng)建設(shè)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，通過對各類遙感影像數(shù)據(jù)資源的匯集和整合，建立時空影像數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建影像數(shù)據(jù)中心，在云端進行統(tǒng)一存儲與管理，為遙感影像云服務(wù)提供數(shù)據(jù)支撐，數(shù)據(jù)主要包括影像實體數(shù)據(jù)文件、快視圖、XML元數(shù)據(jù)文件、空間信息屬性信息數(shù)據(jù)、影像歷史數(shù)據(jù)等。

2.3 服務(wù)層

服務(wù)層包括系統(tǒng)的大部分業(yè)務(wù)邏輯的處理。該層接收表現(xiàn)層發(fā)來的服務(wù)請求，根據(jù)請求進行業(yè)務(wù)處理，然后將處理結(jié)果返回給應(yīng)用層。在這層的處理中包括影像數(shù)據(jù)的發(fā)布，影像數(shù)據(jù)訪問服務(wù)的發(fā)布及在線處理和影像功能服務(wù)等。服務(wù)層是在支撐層和數(shù)據(jù)層的基礎(chǔ)上，將一個完整的影像云服務(wù)系統(tǒng)作為一種服務(wù)提供給用戶，實現(xiàn)時空影像數(shù)據(jù)的云服務(wù)管理，提供瀏覽查詢、實時空間處理、分析等功能服務(wù)。

2.4 業(yè)務(wù)應(yīng)用層

業(yè)務(wù)應(yīng)用層通過云管理子系統(tǒng)和云服務(wù)門戶系統(tǒng)給用戶提供各類影像數(shù)據(jù)共享及應(yīng)用服務(wù)，它將基于影像時空大數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)資源在云門戶中發(fā)布，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的資源共享與應(yīng)用，滿足用戶的不同業(yè)務(wù)需求。主要包括系統(tǒng)門戶、數(shù)據(jù)建庫管理、在線查詢?yōu)g覽、數(shù)據(jù)分發(fā)、統(tǒng)計分析、覆蓋制圖、圖像解譯、地形處理、動態(tài)鑲嵌和對比分析等應(yīng)用。

3 總體技術(shù)流程

對遙感影像數(shù)據(jù)進行整理整合建庫，以影像時空數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，云服務(wù)子系統(tǒng)前端界面發(fā)送HTTP請求至影像云服務(wù)引擎，影像云服務(wù)的處理和瀏覽接口通過接受前端的參數(shù)請求，將任務(wù)發(fā)送給云處理子系統(tǒng)。云處理子系統(tǒng)通過云處理架構(gòu)實現(xiàn)任務(wù)接收、調(diào)度、計算、發(fā)送，近實時的將處理結(jié)果返回至影像云服務(wù)引擎。影像云服務(wù)引擎將處理結(jié)果以服務(wù)的方式發(fā)送給前端界面，供前端展示調(diào)用。系統(tǒng)總體技術(shù)流程，如圖2所示。

圖2 遙感影像數(shù)據(jù)時空云服務(wù)系統(tǒng)總體技術(shù)流程圖Fig.2 Overall technique flow of remote sensing image data space-time cloud service system

3.1 數(shù)據(jù)整理建庫技術(shù)流程

數(shù)據(jù)整理整合過程，首先需要對已有的各種數(shù)據(jù)源的遙感影像數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析，確定影像數(shù)據(jù)的管理方式，包括文件形式、鑲嵌數(shù)據(jù)集形式和影像數(shù)據(jù)結(jié)合表的管理形式。然后根據(jù)制定的元數(shù)據(jù)整理規(guī)范，整理各類遙感影像元數(shù)據(jù)文件。

基于統(tǒng)一的空間坐標(biāo)參考、統(tǒng)一的時間參考、統(tǒng)一的建模語言、統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)整理規(guī)范和統(tǒng)一的存儲管理，采用PostGIS空間數(shù)據(jù)庫引擎和PostgreSQL關(guān)系數(shù)據(jù)庫，完成與遙感影像時空數(shù)據(jù)庫建設(shè)。

3.2 基于影像時空數(shù)據(jù)庫的影像在線服務(wù)

影像云服務(wù)引擎對外提供影像處理和瀏覽的接口，前端展示界面通過該接口輸入?yún)?shù)，通過服務(wù)引擎提供的影像功能和數(shù)據(jù)服務(wù)，將生成的結(jié)果返回給前端展示調(diào)用。

1)影像云服務(wù)引擎。影像云處理服務(wù)引擎，主要是將影像集群處理的算法進行服務(wù)化封裝，對外包裝為Http Rest接口供客戶端調(diào)用的影像服務(wù)引擎。

2)集群式影像處理工具。為前端影像處理提供算法模型支持，該工具為分布式集群影像處理工具。算法模型庫包括基本影像處理、地形處理、波段運算和波段組合等。

3)集群式影像處理調(diào)度服務(wù)系統(tǒng)。集群式影像處理調(diào)度服務(wù)系統(tǒng)主要接收影像云服務(wù)引擎?zhèn)鬟f的任務(wù)信息，并實現(xiàn)對分布式集群影像處理的任務(wù)分配。

4)任務(wù)發(fā)送工具。接收影像云服務(wù)引擎?zhèn)鬟f的任務(wù)參數(shù)，并將任務(wù)信息發(fā)送給集群式影像處理調(diào)度服務(wù)系統(tǒng)，由集群式影像處理工具完成影像數(shù)據(jù)處理，并將處理結(jié)果返回給影像云服務(wù)引擎。

4 功能設(shè)計

遙感影像數(shù)據(jù)時空云服務(wù)系統(tǒng)主要包括云管理子系統(tǒng)、云服務(wù)子系統(tǒng)和云處理子系統(tǒng)。各系統(tǒng)功能模塊組成，如圖3所示。

圖3 遙感影像數(shù)據(jù)時空云服務(wù)系統(tǒng)功能構(gòu)成圖Fig.3 Functional structure diagram of remote sensing image data space-time cloud service system

4.1 云管理子系統(tǒng)

云管理子系統(tǒng)負責(zé)遙感影像數(shù)據(jù)的建庫配置、數(shù)據(jù)入庫前的質(zhì)檢和數(shù)據(jù)入庫、入庫后的數(shù)據(jù)維護及數(shù)據(jù)查詢?yōu)g覽等應(yīng)用。

1)數(shù)據(jù)質(zhì)檢：提供各類影像數(shù)據(jù)基本質(zhì)量檢查功能，包括文件結(jié)構(gòu)檢查、數(shù)據(jù)格式檢查、數(shù)據(jù)名稱檢查和空間信息檢查功能。

2)數(shù)據(jù)入庫：提供遙感影像數(shù)據(jù)的入庫插件和任務(wù)式的數(shù)據(jù)入庫功能，入庫插件需要支持所有數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)信息和快視圖的采集。

3)查詢?yōu)g覽：提供遙感影像數(shù)據(jù)的查詢和瀏覽功能。數(shù)據(jù)查詢支持按屬性和空間信息查詢，屬性信息包括衛(wèi)星名稱、傳感器、空間分辨率、影像采集時間等，空間信息包括點、線、矩形框、多邊形、行政區(qū)劃等。數(shù)據(jù)瀏覽支持空間范圍、快視圖文件、鑲嵌瀏覽和詳情瀏覽等。

4)數(shù)據(jù)維護：提供對庫中數(shù)據(jù)的修改和維護，包括元數(shù)據(jù)編輯、數(shù)據(jù)刪除和回收站功能。

5)建模配置：提供遙感影像數(shù)據(jù)建模和配置，包括數(shù)據(jù)資源管理、數(shù)據(jù)目錄管理、文件結(jié)構(gòu)建模、數(shù)據(jù)類型建模、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)字典管理等功能。

4.2 云服務(wù)子系統(tǒng)

云服務(wù)子系統(tǒng)面向系統(tǒng)數(shù)據(jù)應(yīng)用人員，提供系統(tǒng)概況展示、多維度的數(shù)據(jù)查詢、多種形式的數(shù)據(jù)展示、面向應(yīng)用的影像數(shù)據(jù)處理和信息提取及數(shù)據(jù)訂單審批下載等功能。具體如下：

1)平臺門戶：提供云服務(wù)系統(tǒng)中管理的數(shù)據(jù)情況查看，應(yīng)用領(lǐng)域、服務(wù)范圍和成功案例查看。

2)查詢?yōu)g覽：提供屬性和空間信息結(jié)合的數(shù)據(jù)查詢，包括底圖瀏覽、覆蓋范圍瀏覽、鑲嵌瀏覽、詳情瀏覽、覆蓋圖瀏覽、多窗口對比、卷簾對比、統(tǒng)計情況查看在內(nèi)的數(shù)據(jù)瀏覽。

3)影像處理：提供針對遙感影像的基本處理、地形處理、波段組合、波段計算和影像解譯?；咎幚碇С殖Ｓ玫挠跋癫们?、格式轉(zhuǎn)換、投影轉(zhuǎn)換、影像鑲嵌等；地形處理支持山體陰影、坡度分析和坡向分析；波段組合支持真彩色、標(biāo)準假彩色和自定義組合；波段計算支持NDVI、NDWI、NDBI等常見指數(shù)計算和自定義表達式計算；影像解譯支持基本的云和雪的提取。

4)資源目錄：提供以服務(wù)方式進行數(shù)據(jù)動態(tài)編目加載，支持矢量、柵格、影像、DEM等多種數(shù)據(jù)服務(wù)。

5)個人中心：提供與個人相關(guān)的功能，包括購物車、我的訂單情況。

6)系統(tǒng)監(jiān)控：提供對系統(tǒng)中所涉及的服務(wù)器、服務(wù)狀態(tài)和存儲的監(jiān)控功能，方便系統(tǒng)故障的排查。服務(wù)器監(jiān)控需監(jiān)控服務(wù)器基本信息和運行狀態(tài)；服務(wù)狀態(tài)監(jiān)控需監(jiān)控各服務(wù)是否正常運行，及異常狀態(tài)信息；存儲監(jiān)控需監(jiān)控存儲空間的使用情況，并對剩余空間百分比按一定閾值進行提醒。

7)系統(tǒng)管理：提供用戶管理、功能權(quán)限管理、日志管理和在線狀態(tài)管理。用戶管理支持用戶信息修改和授權(quán)；功能權(quán)限管理支持功能權(quán)限設(shè)置和分配；日志管理支持系統(tǒng)使用和登錄日志查詢和瀏覽；在線狀態(tài)管理支持查看系統(tǒng)用戶的在線狀態(tài)。

4.3 云處理子系統(tǒng)

云處理子系統(tǒng)利用云計算技術(shù)實現(xiàn)影像大數(shù)據(jù)在云端處理，向用戶提供在線訪問云服務(wù)，同時幫助用戶實現(xiàn)遙感影像數(shù)據(jù)的云端處理和分析，集成了影像重采樣、位深轉(zhuǎn)換、影像融合、影像增強、格式轉(zhuǎn)換、投影轉(zhuǎn)換、影像裁切、影像鑲嵌、山體陰影、坡度分析、坡向分析、波段組合、波段計算、影像解譯等常用的遙感影像處理算法，支持影像大數(shù)據(jù)的云端處理。

1)云處理框架：基于CPU-GPU協(xié)同處理技術(shù)及流式處理技術(shù)，在計算資源、存儲資源、網(wǎng)絡(luò)資源等硬件資源的支撐下，搭載實時處理引擎，集成遙感影像處理常用算子，算子通過影像云處理服務(wù)引擎為云服務(wù)子系統(tǒng)提供功能支撐。支持并行資源調(diào)度、并行任務(wù)分配以及并行計算的執(zhí)行，為云處理模型庫提供處理框架。

2)影像處理服務(wù)引擎：基于云處理框架和云處理模型庫，影像處理服務(wù)引擎需能夠接收前端的請求，并將請求發(fā)送給任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)，由影像處理工具實現(xiàn)影像的實時處理。對外提供影像處理服務(wù)，并支持對部分處理效果的實時瀏覽。

3)云處理模型庫：底層處理算法模型庫，為前端發(fā)送的處理和分析請求提供算法。能夠提供基本處理模型、地形處理模型、波段組合模型、波段計算模型、影像解譯模型。

5 關(guān)鍵技術(shù)及創(chuàng)新點

系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)及創(chuàng)新點有如下幾點：

1)實現(xiàn)各類光學(xué)衛(wèi)星、雷達衛(wèi)星、高光譜衛(wèi)星等多源異構(gòu)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入、分布式存儲和管理，提升海量影像數(shù)據(jù)的安全性和高效性。采用自動建模技術(shù)，實現(xiàn)對現(xiàn)有常見衛(wèi)星和傳感器的多源原始影像數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)自動采集、入庫功能，采用分布式文件系統(tǒng)實現(xiàn)海量影像數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲，利用分布式文件系統(tǒng)的分布式存儲和多重備份機制，實現(xiàn)海量影像數(shù)據(jù)的高效存儲和管理能力。

2)實現(xiàn)高效的遙感影像數(shù)據(jù)快速服務(wù)能力，對全省國土空間規(guī)劃、天地圖平臺和國土變化月度監(jiān)測提供日新圖、月新圖等高效遙感影像數(shù)據(jù)服務(wù)?；诜植际讲⑿杏嬎?，極大提升海量遙感影像數(shù)據(jù)的快速服務(wù)發(fā)布能力，實現(xiàn)“入庫及發(fā)布”能力，極大縮短遙感影像數(shù)據(jù)從生產(chǎn)到服務(wù)發(fā)布的時間周期，面向全省國土空間規(guī)劃，天地圖平臺服務(wù)，月度監(jiān)測等應(yīng)用場景，提供全省遙感影像的日新圖、周新圖和月新圖服務(wù)能力。

3)實現(xiàn)海量影像數(shù)據(jù)的高效提取和快速共享以及分發(fā)服務(wù)能力。采用高效金字塔技術(shù)，能夠快速響應(yīng)不同應(yīng)用場景對影像數(shù)據(jù)的靈活應(yīng)用需求，支持基于任意空間范圍、任意景號、任意格式、任意分辨率的遙感影像文件快速提取。利用自主“網(wǎng)盤”技術(shù)，實現(xiàn)遙感影像數(shù)據(jù)的雙重加密，在確保數(shù)據(jù)安全的前提下，實現(xiàn)在線的一鍵式遙感影像數(shù)據(jù)下載和共享。

4)在線影像處理體系?；谠诰€影像服務(wù)技術(shù)，采用在線方式為用戶提供影像服務(wù)，基于集群式影像處理底層工具，實現(xiàn)了常用的輻射處理、幾何處理、地形處理、波段分析等二十余種影像處理算法，支持用戶數(shù)據(jù)庫中已有影像數(shù)據(jù)的快速在線處理以及接入第三方數(shù)據(jù)在線處理，實現(xiàn)了真正意義上的功能共享。

6 系統(tǒng)應(yīng)用

遙感影像數(shù)據(jù)時空云服務(wù)系統(tǒng)推動了國產(chǎn)衛(wèi)星的應(yīng)用，促進了影像數(shù)據(jù)的共享利用。在影像采購、遙感解譯、硬件采購等方面為甘肅政府財政節(jié)省了大量資金，高效支撐了省級基礎(chǔ)測繪、地理國情監(jiān)測、耕地保護動態(tài)監(jiān)測、天地圖更新等多個國家重大項目對影像的需求與順利開展。遙感影像數(shù)據(jù)時空云服務(wù)系統(tǒng)提供了高效的一體化在線服務(wù)，實現(xiàn)了從硬件到系統(tǒng)再到數(shù)據(jù)的有效銜接與無縫集成，形成了甘肅衛(wèi)星應(yīng)用技術(shù)體系。

7 結(jié)論

本文研究了多類型、多尺度、多時相的遙感影像時空數(shù)據(jù)庫建設(shè)。緊密圍繞遙感影像數(shù)據(jù)管理、處理和共享的需要，基于在線影像處理體系，搭建了可共享、可交互的遙感影像云服務(wù)系統(tǒng)，采用科學(xué)的數(shù)據(jù)模型和算法，實現(xiàn)了多時間序列遙感影像數(shù)據(jù)的共享和遙感影像處理功能的共享，滿足不同層次用戶的在線處理、資源共享交換需求。

本研究的思路緊跟遙感影像數(shù)據(jù)管理與服務(wù)新模式，采用了數(shù)據(jù)共享、功能共享的新理念，具有應(yīng)用廣泛、業(yè)務(wù)整合程度深的特點，在實際工作中有較高的優(yōu)勢和先進性，為政府部門和相關(guān)行業(yè)部門提供權(quán)威、精確、現(xiàn)勢性的影像地理信息資源服務(wù)和信息交換共享服務(wù)。后續(xù)還將在以下兩個方面繼續(xù)加強研究：

1)結(jié)合PCI GXL光學(xué)數(shù)據(jù)處理軟件，通過對其基準網(wǎng)構(gòu)建、DEM生產(chǎn)、DSM生產(chǎn)、勻光勻色等能力進行算法改造和新建，提升影像數(shù)據(jù)在線處理能力，支撐自然資源要素精細分類、資源調(diào)查和監(jiān)測等業(yè)務(wù)開展。

2)目前遙感影像數(shù)據(jù)的共享和分發(fā)方式只實現(xiàn)了部到省、省到市、市到縣的逐級向下共享和分發(fā)，沒有實現(xiàn)各級行政區(qū)劃之間的遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品和監(jiān)測識別信息的雙向共享交換能力，這在一定程度上不利于全省遙感影像數(shù)據(jù)的高效共享和服務(wù)，因此亟需建立具備“部—省—市—縣”雙向互通的遙感影像數(shù)據(jù)共享交換平臺。通過統(tǒng)一的資源目錄規(guī)范，實現(xiàn)遙感影像數(shù)據(jù)的互認和識別，并且基于統(tǒng)一的訂閱和網(wǎng)盤分發(fā)技術(shù)，實現(xiàn)雙向的遙感影像數(shù)據(jù)的自動、定時的共享交換的能力。