魏翔;吴克友;朱传勇;刘涛
【摘 要】Along with the obtaining of the remote sensing image data ,the multi-source,multi-scale,multi-temporal data is growing bigger rapidly .And the technology of image analysis and information extraction has been developed rapid -ly,the remote sensing image has been widely used in many fields .How to storage,manage and use these massive data have turned in to an important issue in the progress of remote sensing science .To solve this problem ,the remote sensing image data management and analysis system was designed and developed for effectively managing and using remote sens -ing image data .%随着遥感影像数据的不断获取,多源、多尺度、多时相影像的数据量迅速增长. 同时,影像数据分析和信息提取技术迅速发展,遥感影像也逐渐在多个领域得以广泛应用. 如何存储、管理和应用这些海量数据,已成为遥感科学发展中的一个重要问题. 设计和开发遥感影像数据管理与分析系统用于解决这个问题,实现遥感影像数据的高效管理和利用.
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【期刊名称】《城市勘测》
【年(卷),期】2015(000)006
【总页数】4页(P78-81)
【关键词】遥感影像;管理与分析系统;影像数据;影像分析
【作 者】魏翔;吴克友;朱传勇;刘涛
【作者单位】武汉市测绘研究院,湖北武汉 430022;武汉市测绘研究院,湖北武汉 430022;武汉市测绘研究院,湖北武汉 430022;武汉市测绘研究院,湖北武汉 430022
热压设备【正文语种】中 文
【中图分类】P237
随着遥感和对地观测技术的发展,遥感数据日益多元化;遥感影像数据量显著增加,呈指数级增长;数据获取的速度加快,更新周期缩短,时效性越来越强[1]。遥感影像在社会经济发展中所发挥的作用也更加重要,它能够真实记录地表形态、植被覆盖、自然景观和环境状况,可广泛应用于城市环境整治、旧城改造、市政建设、城市管理等众多领域。美国Google公司的
Google Earth和我国国家测绘地理信息局开发的“天地图”系统,是比较有代表性的两个遥感影像应用服务系统。
随着影像应用领域的快速扩展,用户需求激增,影像覆盖面积呈逐年增加态势,多光谱、多分辨率、多时相、高精度的遥感影像数据日益丰富,获取的影像数据量也越来越大。如此海量数据,在管理和使用方面都存在着一些较为突出的问题,主要表现为: (1)数据格式类型多、命名不规范;
(2)数据管理、检索不方便;
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(3)数据保密安全性差;
(4)数据利用率低。
目前,常用的影像数据管理方式主要有三种,一是基于文件方式,二是基于文件和数据库混合的方式,三是基于数据库方式,这三种管理方式针对不同要求各有特点[2,3]。如何更有序,更高效地存储与管理海量遥感数据,形成统一的存储组织标准(基准,尺度,时态,语义),实现遥感
信息的快速共享与分发,已经成为空间信息科学领域研究,业务应用部门和机构重点关心的问题之一[4]。此外,当前大多数的遥感影像服务系统主要是为用户提供影像浏览的服务,欠缺影像动态处理和分析能力。而在遥感科学领域,利用遥感影像进行分析,并提取诸如绿化植被面积、土地利用状况、建筑道路分布范围等信息,是遥感影像数据应用研究方向,具有十分重要的现实意义[5～8]。
遥感影像数据管理与分析系统开发采用B/ S(浏览器/服务器)架构,使用表示层、业务逻辑层和数据层三层结构(如图1所示)。这种结构统一了客户端,用户界面在Web浏览器中实现,而将系统功能实现的核心部分集中到服务器上,用户通过浏览器来实现客户端与服务器之间的信息交换,简化了系统的开发、维护和使用。系统开发工作在微软．NET框架下使用Microsoft Visual Studio和Silverlight为开发工具,以Arc-GIS API for Silverlight作为应用程序编程接口,实现影像数据管理与分析功能。
针对目前遥感影像数据管理和应用中的问题,遥感影像数据管理与分析系统设计采用ArcGIS+Oracle方案构建遥感影像数据库和航摄信息数据库,这是Internet GIS服务器端的典型应用,也是目前比较先进的地理信息管理方案之一,能够提供强大的地理信息存储访问机制。
此外,为提高遥感影像数据的使用效率,本系统采用基于影像服务器架构的影像共享技术,使得海量影像数据和影像分析功能可以通过Web服务的方式进行共享。系统通过REST接口访问Sever发布的地图服务、影像服务、几何服务、地理处理服务等,实现影像数据的高效管理、分析和处理,用户不需要安装客户端组件和程序,即可以通过网络快速访问共享的影像数据和分析功能。系统不仅设计了灵活的影像比对浏览方式和快速的数据分发下载模式,而且还实现了影像数据的动态合成和在线分析功能。通过波段调整、增强、假彩合成和立体显示,有效地改善了遥感影像的动态显示能力,同时对影像数据波谱信息进行分析,充分获取影像中的信息,极大地提高了遥感影像的利用效率。系统界面如图2所示。
遥感影像数据管理与分析系统以影像数据库为基础,可通过空间或属性查询方式,为用户快速定位检索出需要的影像数据,能够使用分屏模式或卷帘模式比对两个时期的影像,可对影像进行裁切和下载,提供影像动态处理和在线分析功能。系统主要功能模块如图3所示。
3．1 用户管理
(1)用户登录:用户需凭用户名和密码登录系统,确保系统和用户安全。
铝合金切削油(2)角设置:设定用户角(管理员,普通用户),管理员可为其他用户设置系统使用权限。
(3)权限管理:根据用户需求,管理员为用户设置不同的使用权限。
3．2 影像浏览
(1)基本操作:实现影像无缝浏览以及放大,缩小、平移等功能。
(2)量测功能:在影像地图中实现距离、面积量测功能。
(3)图层叠加:在影像地图上叠加道路、地名、结合表等矢量图层。
(4)影像比对:可以使用分屏或卷帘方式比对不同时期影像,实现同步缩放和平移。
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3．3 信息查询
(1)空间查询:系统能根据用户指定的空间查询范围检索出该范围内的影像数据。
淀粉牙签(2)属性查询:系统根据用户选择的条件或输入的关键字进行属性查询,检索出符合查询条件的影像数据。3．4 影像分发
(1)影像裁切:根据需要设定空间范围,对当前浏览的影像进行裁切下载。
(2)影像下载:选择比例尺,设置范围或输入影像编号,下载正射影像数据。
3．5 分析处理
(1)立体显示:利用航摄立体像对动态构建红蓝立体影像,并可以实时调整立体视差。
(2)波段调整:通过设置R、G、B各波段参数来调整影像亮度和彩。
(3)彩合成:设置三个波段的任意组合排列来合成真彩影像或各种假彩影像。
(4)NDVI计算:在线计算影像NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,归一化植被指数),反映植被覆盖程度。
(5)信息提取:通过鼠标点击能够实时获取NDVI的数值,为影像分析提供参考。
(6)影像分析:利用NDVI影像数据,设置取值区间,系统自动计算和分析,将符合条件的区域范围标示出来。
(7)结果输出:用户可以对影像分析结果进行编辑,并输出为shp格式文件。
(1)基于IE浏览器实现遥感影像实时调整、增强和假彩合成。本系统提供影像波段参数实时调整功能,用户可根据实际需要,在浏览器中调整影像显示状态,满足个人定制要求。系统支持亮度和彩动态调整,R、G、B三个波段的独立显示和增强(如图4所示)以及三个波段的任意排列组合来合成假彩影像(如图5所示),假彩影像可以将用户感兴趣的部分(森林、水系、土壤)用比较夸张的颜突出反映出来。
(2)利用原始航摄影像实现红蓝立体动态合成,并可以进行立体视差调整。本系统利用原始航摄影像,在IE浏览器中实时合成红蓝立体影像(如图6所示),用户在进行立体观察时,可通过调整视差来改善立体显示效果。红蓝立体像对构建迅速、使用方便、易于推广,而其所采用的数据源是已有的原始航摄影像,不仅能满足普通用户进行立体观察的需要,也方便摄影测量用户快捷调阅立体像对和查看数据质量,提高了原始影像的利用效率。
(3)基于地理处理服务技术实现影像数据在线分析与结果输出。通过地理处理服务,用户将计算任务发送到服务器上进行运算,并直接返回计算结果。用户无需下载影像数据到本地计算机,且处理过程也不依赖用户端计算机的计算性能,从而获得更高效的在线分析能力。本系统通过地理处理服务实现了影像数据的在线分析功能以及分析结果的统计、编辑和输出功能。
例如计算NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,归一化植被指数),这是一个标准的指数,可以生成一张图像显示绿度(关联生物量)。利用地理处理技术对影像进行分析,在设定的阈值范围内提取信息,并获取分析结果,如图7所示。
遥感影像数据管理与分析系统综合运用遥感、地理信息、数据库、计算机及网络技术,对不同时相、不同分辨率和不同类型的海量影像数据及其元数据进行存储、管理和共享,满足摄影测量、影像图制作、影像分析和应用等工作的需要。能提供各个时期的遥感影像数据,为违法建设查处,旧城改造拆迁,绿地和湖泊山体保护等提供基础数据。此外,系统还能够进行影像动态处理和在线分析,可为“数字城管”、“数字园林”、“智能交通”等提供相应的技术支持。
【相关文献】
[1] 李德仁,张良培,夏桂松．遥感大数据自动分析与数据挖掘[J]．测绘学报,2014(12):1211～1216．
[2] 王旭东．面向海量遥感影像数据的分布式文件系统管理技术研究[D]．兰州:兰州交通大学,2012．
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