第４３卷第１２期２０２０年１２月
测绘与空间地理信息
ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
Ｖｏｌ.４３ꎬＮｏ.１２Ｄｅｃ.ꎬ２０２０
收稿日期:２０１９－０７－２６
作者简介：刘㊀清(１９９２－)ꎬ男ꎬ甘肃陇西人ꎬ工程师ꎬ学士ꎬ主要从事遥感与地理信息系统开发工作ꎮ
刘㊀清ꎬ吴文魁ꎬ张斌才
(甘肃省基础地理信息中心ꎬ甘肃兰州７３００００)
摘要：随着 大数据 科技时代的来临和国内外航空航天遥感技术的不断发展ꎬ亚米级高分辨率遥感影像将作 为城市规划㊁环境监测㊁土地利用㊁矿点监测等领域的主要数据源ꎮ目前类似于第一次全国地理国情普查的项目越来越多ꎬ项目工期紧㊁任务重ꎬ采用传统的人机交互式目视解译方法采集数据成本高㊁效率低ꎬ不能满足项目的新要求ꎬ亟须研究遥感影像变化自动检测算法ꎬ以实现遥感影像数据的自动识别ꎮ本文以高分辨率航空航天遥感影像为基础ꎬ基于主流遥感影像解译软件进行二次开发ꎬ研发了一套遥感影像自动提取㊁解译软件ꎬ使其能对影像变化区域进行自动提取与解译ꎬ最终形成符合地理国情监测标准规范要求的现状成果ꎮ研发的软件解决了传统目视解译方法的耗时耗力㊁精度与效率低等问题ꎮ将软件生成的自动提取㊁解译结果与前期人工解译成果进行对比分析ꎬ实验结果表明ꎬ该软件能较准确地发现变化区域ꎬ自动解译成果可应用于环保卫片执法㊁应急测绘等快速响应场景ꎮ 关键词：遥感影像ꎻ自动解译ꎻ变化检测ꎻ目视解译ꎻ快速响应
中图分类号:Ｐ２３７㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１６７２－５８６７(２０２０)１２－０１２２－０４
ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＩｍａｇｅＡｕｔｏｍａｔｉｃ
ＩｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎａｎｄＣｈａｎｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎ
ＬＩＵＱｉｎｇꎬＷＵＷｅｎｋｕｉꎬＺＨＡＮＧＢｉｎｃａｉ
(ＴｈｅＧｅｏｍａｎｔｉｃＣｅｎｔｅｒｏｆＧａｎｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅꎬＬａｎｚｈｏｕ７３００００ꎬＣｈｉｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｗｉｔｈｔｈｅａｄｖｅｎｔｏｆｔｈｅｅｒａｏｆ"ｂｉｇｄａｔａ"ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｅｒｏｓｐａｃｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬｈｉｇｈ－ｒｅｓｏ￣
ｌｕｔｉｏｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓｏｆｓｕｂ－ｍｅｔｅｒｌｅｖｅｌｗｉｌｌｂｅｕｓｅｄａｓｔｈｅｍａｉｎｄａｔａｓｏｕｒｃｅｓｉｎｕｒｂａｎｐｌａｎｎｉｎｇꎬｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇꎬｌａｎｄｕｓｅꎬｍｉｎｅｓｉｔｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｏｔｈｅｒｆｉｅｌｄｓ.ＡｔｐｒｅｓｅｎｔꎬｔｈｅｒｅａｒｅｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｐｒｏｊｅｃｔｓｓｉｍｉｌａｒｔｏｔｈｅＦｉｒｓｔＮａｔｉｏｎａｌＧｅｏｇｒａｐｈｉｃ
Ｓｕｒｖｅｙꎬｗｈｉｃｈｈａｓａｔｉｇｈｔｔｉｍｅｌｉｍｉｔａｎｄｈｅａｖｙｔａｓｋｓ.Ｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｈｕｍａｎ－ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅｖｉｓｕａｌｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｉｓｅｘｐｅｎｓｉｖｅａｎｄｉｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄｃａｎᶄｔｍｅｅｔｔｈｅｎｅｗｒｅｑｕｉｒｅｍ
ｅｎｔｓｏｆｔｈｅｐｒｏｊｅｃｔ.Ｉｔｉｓｕｒｇｅｎｔｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｃｈａｎｇｅｓｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅ.Ｕｓｉｎｇｔｈｅｓｅｃｏｎｄａｒｙｄｅｖｅｌｏｐ￣
ｍｅｎｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｔｈｅｍａｉｎｓｔｒｅａｍｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎｓｏｆｔｗａｒｅꎬｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｅｖｅｌｏｐｓａｓｅｔｏｆｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅａｕ￣ｔｏｍａｔｉｃｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎｓｏｆｔｗａｒｅꎬｗｈｉｃｈｃａｎａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙｅｘｔｒａｃｔａｎｄｉｎｔｅｒｐｒｅｔｔｈｅｉｍａｇｅｃｈａｎｇｉｎｇａｒｅａｓꎬａｎｄｆｉｎａｌｌｙｆｏｒｍｓｔｈｅｓｔａｔｕｓｔｈａｔｍｅｅｔｓｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｇｅｏｇｒａｐｈｉｃｎａｔｉｏｎａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｔａｎｄａｒｄｓ.Ｔｈｅｓｏｆｔｗａｒｅｓｏｌｖｅｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓ
ｏｆｔｉｍｅ－ｃｏｎｓｕｍｉｎｇꎬｌａｂｏｒ－ｃｏｎｓｕｍｉｎｇꎬｌｏｗａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｖｉｓｕａｌｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ.Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅꎬｃｏｍ￣ｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｐｒｅｖｉｏｕｓｍａｎｕａｌｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓꎬｔｈｅｓｏｆｔｗａｒｅｃａｎ
ｆｉｎｄｔｈｅｃｈａｎｇｉｎｇａｒｅａｓｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙꎬａｎｄｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｉｎ￣ｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｃａｎｂｅａｐｐｌｉｅｄｔｏｒａｐｉｄｒｅｓｐｏｎｓｅｓｃｅｎａｒｉｏｓｓｕｃｈａｓｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎꎬｅｍｅｒｇｅｎｃｙｍａｐｐｉｎｇａｎｄｓｏｏｎ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓꎻａｕｔｏｍａｔｉｃｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎꎻｃｈａｎｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎꎻｖｉｓｕａｌｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎꎻｒａｐｉｄｒｅｓｐｏｎｓｅ
水貂肉０㊀引㊀言
随着 大数据 科技时代的来临和国内外航空航天遥感技术的不断提高ꎬ亚米级空间分辨率的高分辨率遥感影像将成为城市规划㊁环境监测㊁土地利用等领域的主要
数据源ꎮ目前ꎬ甘肃省第一次全国地理国情普查工作已全面结束ꎬ转为地理国情监测工作ꎬ并被列入甘肃省 十三五 基础测绘规划中ꎬ计划每年在全省范围内开展一次基础性地理国情监测工作ꎬ使其成为一项常态化工作ꎮ在地理国情监测项目开展过程中ꎬ基于多源影像的数据
解译工作占比很大ꎬ因此ꎬ在项目中引入变化区域自动提取与解译技术将大大缩短工期ꎬ提高工作效率和数据的准确性ꎬ为甘肃省顺利开展地理国情监测项目提供技术保障ꎮ
１㊀研究方法
１.１㊀总体框架
本文以提高遥感信息自动化提取程度ꎬ更好地服务于甘肃省基础地理国情监测及其他快速响应场景为目的ꎬ基于甘肃省第一次全国地理国情普查成果及甘肃省时空遥感影像数据库ꎬ在现有遥感信息自动提取与变化检测方法[１
－３]
的基础上进行深入研究ꎬ对现有应用较广的
面向对象的信息提取方法加以改进ꎬ基于主流遥感影像解译软件进行二次开发ꎬ研发了遥感影像自动提取㊁解译软件ꎬ建立了一套整合多种面向对象与面向像元方法的新技术ꎬ其能对影像变化区域进行自动提取与解译ꎬ最终形成符合地理国情监测标准规范要求的现状成果ꎮ研发的软件根据不同数据源影像的特点选择不同规则集ꎬ实现择优处理ꎬ解决了传统目视解译方法中存在的耗时耗力㊁精度与效率低的问题ꎮ项目总体架构如图１所示
ꎮ
图１㊀总体架构图Ｆｉｇ.１㊀Ｏｖｅｒａｌｌａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ
１.２㊀技术路线
１.２.１㊀分类体系制定
甘肃省遥感信息分类体系是在甘肃省现有土地分布
及利用的实际情况的基础上ꎬ结合了甘肃省第一次全国
地理国情普查的分类体系[４]ꎬ即１０个一级分类㊁５６个二级分类ꎬ１３３个三级分类ꎬ在具体操作中对一些指标进行了概括与分类ꎬ一级地类为必分类项ꎬ而对二级类配合人工解译ꎬ实行 能分则分 原则ꎬ具体分类指标见表１ꎮ
１.２.２㊀研究方法
在上述分类体系的基础上ꎬ分析国外ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ㊁
Ｌａｎｄｓａｔ㊁ＳＰＯＴ㊁Ｐｌéｉａｄｅｓ㊁Ｑｕｉｃｋｂｉｒｄ㊁ＩＫＯＮＯＳ等卫星以及国
内的资源三号㊁高分一号㊁高分二号㊁北京二号等高分辨率遥感影像的特点ꎬ在深入研究了遥感影像信息提取的发展历程及技术难点的基础上ꎬ选取了比较成熟的信息
提取技术(如决策树㊁神经网络[５]㊁超像素分割[６]等)与软件(如易康ｅＣｏｇｎｉｔｉｏｎ)ꎬ使用专业的ＩＤＬ㊁Ｃ＃语言进行二次
开发ꎬ并对原有算法多次实验后进行加工改进ꎬ形成符合甘肃国情监测特的新的算法ꎬ开发实现了遥感影像变化信息提取与遥感信息的分类模块ꎮ整个系统中任务的执行流程如图２所示ꎮ
表１㊀指标分类体系
Ｔａｂ.１㊀Ｉｎｄｅｘｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ
代码一级二级０１００耕地０１１０水田０１２０旱地０２００园地
０２１０果园０２２０茶园０２３０桑园０２５０苗圃０２９０其他园地０３００林地
０３１０乔木林０３２０灌木林０３３０乔灌混合林
０３４０竹林０３５０疏林０３６０绿化林地０３７０人工幼林０３８０稀疏灌丛０４００草地０４１０天然草地０４２０人工草地
节能减排设备０５００房屋建筑区
０５１０多层及以上房屋建筑区
０５２０低矮房屋建筑区０５３０废弃房屋建筑区０５４０多层及以上独立建筑
０５５０低矮独立建筑
信号发射器
０６００道路０６１０有轨道路路面０６０１无轨道路路面０７００构筑物
０７１０硬化地表０７２０水工设施０７４０城墙０７５０温室㊁大棚０７６０固化池０７７０工业设施０７９０其他构筑物０８００人工堆掘地
０８１０露天采掘场０８２０堆放物０８３０建筑工地０９００荒漠与裸露地表
０９１０盐碱地表０９２０泥土地表０９３０沙质地表０９４０砾石地表０９５０岩石地表１０００水域１００１水面
１０５０冰川与常年积雪
总计
１０类
４１类
３
２１第１２期
刘㊀清等：遥感影像自动解译与变化检测方法研究与应用
图２㊀执行流程图
Ｆｉｇ.２㊀Ｅｘｅｃｕｔｉｏｎｆｌｏｗｃｈａｒｔ
１)用户输入任务类型㊁影像地址㊁作业范围(可选)后ꎬ系统读取输入的影像数据ꎬ获取元数据信息ꎬ包括坐标信息㊁四至范围㊁分辨率㊁波段等ꎮ
２)先将任务基本信息保存ꎬ提示用户是否选择现有的规则集运行ꎬ如果需要ꎬ则列出对应任务类型的规则集供用户选择ꎬ如果不需要ꎬ则提供接口供用户自己定制规则集ꎮ
３)根据选出的规则集系统自动匹配专题参考ꎬ到此ꎬ任务的所有信息保存完成ꎮ
４)提交任务ꎮ
５)获取当前是否有待处理的任务ꎬ如果没有ꎬ则解析任务信息ꎬ准备提交计算节点ꎮ
６)获取计算节点状态ꎬ如果当前节点没有空闲ꎬ则任务失败ꎬ否则ꎬ直接交给计算节点进行计算ꎮ
７)实时获取计算节点状态ꎬ如果计算完成ꎬ则将任务结果从临时目录转移到最终结果目录ꎮ
双立柱卧式带锯床
８)打包下载结果ꎮ
１.３㊀系统建设
整个系统采用Ｃ/Ｓ结构ꎬ通过架构客户端和服务端ꎬ实现了网络集对数据库进行管理ꎬ通过网络集进行遥感影像变化区域自动提取及解译工作ꎮ系统采用Ｃ＃㊁Ｊａｖａ㊁Ｐｙｔｈｏｎ㊁.ＮＥＴ等进行程序界面设计及主体功能开发ꎬ采用Ｃ＋＋开发底层ＤＬＬ组件ꎮ系统数据的存储与交互采用ＸＭＬ文件标准或使用数据库存储ꎬ其中部分涉及遥感影像运算和矩阵运算的内容使用专业的ＩＤＬ语言进行开发ꎮ
系统主要由首页㊁任务管理㊁规则集查询㊁配置管理４个模块组成ꎮ首页主要展示了系统的介绍㊁功能入口㊁模块功能入口ꎬ点击右上角的用户名会展示系统设置的功能ꎻ任务管理就是对任务进行一系列的管理ꎻ规则集管理就是对规则集进行增删改查等一系列的操作ꎻ配置管理是指对数据源㊁用户等进行管理ꎮ系统具体结构如图３所示
ꎮ
图３㊀系统功能结构图
Ｆｉｇ.３㊀Ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｆｕｎｃｔｉｏｎａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｄｒａｗｉｎｇ
２㊀试验结果与分析
２.１㊀数据来源
本文使用的数据来源于全国第三次土地调查项目中的数据ꎬ是甘肃兰州新区的一景资源三号影像数据ꎬ是将资源三号分辨率为０.８ｍ的全数据和分辨率为２ｍ的多光谱数据进行融合ꎬ而后得到分辨率为１ｍ的融合影像ꎮ
２.２㊀数据前期处理方法
１)几何校正
因地势变化㊁地球自转运动㊁大气反作用等一系列干扰ꎬ导致的原始数据有失真的情况ꎬ几何校正就是使用数学模型来校对拍摄数据时产生的失真ꎮ一般来说ꎬ几何校正可以分为两大类：几何精校正㊁系统校正ꎮ几何精校正是参考确定的参考点ꎬ用数学模型来纠正遥感影像的过程ꎮ它通常以一幅经过几何精校正的图像为参考ꎬ在两幅影像上寻相同位置添加控制点ꎬ来校正另一幅图像ꎮ系统几何校正是针对辐射校正产品而言的ꎬ经常用于ＴＭ数据的校正ꎮ本文中通过引入基础测绘控制点ꎬ对实验数据进行几何精校正ꎮ
２)影像配准
影像的配准是为了解决上一步几何校正过程中产生的误差ꎬ在有重叠区域的影像㊁地物并不能完全重叠的现象ꎮ它严重影响了影像的融合和动态监测ꎮ基准影像必须包含地图坐标或ＲＰＣ信息ꎮ
３)影像融合
影像融合主要指的是将不同的时空分辨率的影像进行融合合并的一个过程ꎬ从而使融合后的图像在有较高分辨率的基础上ꎬ又拥有丰富的光谱几何文理信息ꎮ目前情况下ꎬ融合主要是将具有较丰富的光谱信息的图像
４２１㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀测绘与空间地理信息㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０２０年
和较高的分辨率图像相结合ꎬ以便使融合后的影像更有利于影像数据地物信息提取ꎮ本文是将资源三号分辨率为０.８ｍ的全数据和分辨率为２ｍ的多光谱数据进行了融合ꎮ
４)图像的裁剪与增强
影像裁剪剪切基本上分为规则裁剪和不规则裁剪ꎮ
通常使用事先准备好的数据进行不规则的裁剪ꎬ只保留下研究的区域ꎮ考虑到实验的工作量ꎬ为了减少后来的实验的处理量ꎬ我们只选取一景影像进行研究ꎬ因而无需对影像进行裁剪ꎮ
图像增强ꎬ是通过拉伸㊁改变图像波段显示㊁调整变换图像ꎬ来改善图像的审美效果ꎬ或者是彰显影像的某种特征ꎬ利用一系列技术和手段最终使影像更具可读性ꎮ本文使用线性拉伸来增强影像ꎬ增强需要的信息ꎬ更便于影像数据处理ꎬ提高解译的精确度ꎬ增强审美效果与易读性ꎮ
２.３㊀精度分析与评价２.３.１㊀评价指标
１)总体分类精度(ＯｖｅｒａｌｌＡｃｃｕｒａｃｙ)ꎬ表示所涉及的
nnn16所有像元分类的正确性ꎬ是一个通常的总体性量度ꎮ
ＯＡ(ｃｉ)＝
１
ｎ
ðＮｉ＝１
ａ
ｉｋ
２)用户精度(ＵｓｅｒＡｃｃｕｒａｃｙ)ꎬ用户最感兴趣的一种分类精度的度量ꎮ
ＵＡ(ｃｉ)＝ａｉｊ/ðＮ
ｉ＝１ａｉｋ
２.３.２㊀评价结果
精度验证与评价的实现是通过人工目视解译结果与
计算机自动分类的结果进行面积对比而实现的ꎬ总体分类精度(ＯｖｅｒａｌｌＡｃｃｕｒａｃｙ)为６６.２７％ꎬ用户精度为４５.２４％ꎮ其统计结果见表２ꎮ
表２㊀统计结果
Ｔａｂ.２㊀Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｒｅｓｕｌｔ
统计指标图斑总数总面积(ｈｍ２)符合面积(ｈｍ２)
不符面积(ｈｍ２)
国情普查
耕地１５５９１８１１.８６１６８９.８２１２２.０４林地１０７８８１２.４７２３１.８４５８０.６３山地草地
１２６７１３２４.５５２８０.８１１０４３.７４建设用地４２５４１５５.６４
３１８４.３５
９７１.２９裸地００００水体２７６６７.６２２８.５６３９.０６总计４６０５８１７２.１４５４１５.３８２７５６.７６解译分类
耕地６０６２７７７.５５１６８９.８２１０８７.７３林地１１０３５９.８２２３１.８４１２７.９
８山地草地
１３９４５７.６２２８０.８１１７６.８１建设用地１６７６３９１５.５６３１８４.３５
７３１.２１裸地１３３６３１.０９０６３１.０９水体２６３０.４９２８.５６１.９３总计
２６９０
８１７２.１３
５４１５.３８
２７５６.７５
㊀㊀实验结果表明ꎬ该系统能快速㊁准确地提取遥感影像
变化区域ꎬ影像自动解译总体分类精度超过６０％ꎬ可作为快速响应成果环保卫片执法㊁应急测绘等场景ꎮ
３㊀结束语
本文在现有不同类型分类方法(监督㊁非监督㊁半监督分类方法及像素级㊁面向对象分类方法)适用特点基础上ꎬ研究了一套高分辨率遥感影像变化区域自动识别及影像解译方法ꎬ旨在为地理国情监测㊁环保卫片执法等需要进行遥感信息快速提取的场景提供技术解决方案ꎮ
国内外航空航天遥感影像数据在城市规划㊁土地利用㊁环境监测等领域有广阔的应用前景ꎬ本文通过对国内外主要遥感数据源进行调查和分析ꎬ开展了针对国产遥
感影像 资源三号和高分二号数据源的信息解译和变化提取ꎬ并根据地理国情普查分类体系的整合ꎬ根据ｅＣｏｇ￣ｎｉｔｉｏｎ平台的规则集ꎬ开发了针对资源三号数据源的规则
集ꎬ初步实现了基于地理国情普查分类体系和资源三号遥感影像数据的自动分类和变化提取ꎬ并将其集成于 甘肃省多源遥感影像数据变化区域自动提取与解译系统 中ꎬ达到了项目目标要求ꎮ但仍需要进一步改进:
首先ꎬ基于现有软件框架体系ꎬ继续研究机器学习㊁人工智能等基础性通用算法ꎬ使其能与项目软件成果兼容ꎬ提高软件体系在遥感影像解译方面的针对性ꎮ
其次ꎬ通过对现有分类体系的整合与特征样本的扩展ꎬ使系统的精确度和鲁棒性进一步提高ꎮ
(下转第１２９页)
so.csdn/api/v3/search?p=1&t=all&q=５
２１第１２期
刘㊀清等：遥感影像自动解译与变化检测方法研究与应用
５㊀系统架构
测绘成果档案数据库管理系统技术架构包括基础设施层㊁数据层㊁管理层㊁应用层㊁业务层㊁用户层６个层次的内容ꎬ详情如图４所示 ꎮ
图４㊀测绘成果档案数据库管理系统技术架构Ｆｉｇ.４㊀Ｔｅｃｈｎｉｃａｌｆｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒｄａｔａｂａｓｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔ㊀㊀㊀㊀ｏｆｓｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄｍａｐｐｉｎｇａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｓ
１)基础设施层
各个层次的实现都需要基础设施层提供服务ꎬ主要
包含网络㊁服务器㊁存储㊁库房等硬件层面设施及操作系统㊁支撑软件等ꎮ
２)数据层
本层由档案业务库㊁档案数据库㊁实体文件库组成ꎬ
为测绘成果档案数据库管理系统提供数据保障ꎮ档案业务库主要存储与档案管理业务相关的所有数据ꎬ如资料接收业务信息㊁档案借阅归还业务信息㊁档案销毁业务信息㊁系统管理信息ꎮ档案数据库主要管理对象为档案建库信息㊁档案结构信息(元数据㊁空间特征㊁快视图等)㊁档案组织信息(档案编目)ꎮ实体文件库主要存储数字化档案数据ꎬ存储位置一般为共享目录或ＦＴＰꎮ㊀㊀３)管理层
本层是指测绘成果档案数据库管理系统ꎬ主要包括建库配置管理㊁入库管理㊁综合应用管理等ꎬ为测绘成果档案数据的统一管理提供功能支撑ꎮ结合档案业务知识体系ꎬ对管理的所有测绘成果档案数据依据标准进行归档及著录ꎮ
４)应用层
本层主要由资料接收㊁资料入库㊁立卷归档㊁档案著录㊁档案销毁㊁档案浏览㊁档案查询㊁档案统计㊁档案借阅㊁信息发布㊁建库配置等应用模块组成ꎮ
５)业务层
本层包括资料接收业务㊁资料归档业务㊁档案借阅业务㊁档案销毁业务ꎮ其中资料归档业务由应用层中的资料入库㊁立卷归档㊁档案著录等功能组成ꎮ档案借阅业务则由档案查询㊁档案借阅(借阅办理㊁归还办理)等功能组成ꎮ
６)用户层
本层包括档案管理员㊁业务管理员㊁系统管理员和普通用户ꎮ档案管理员负责档案的建库配置和入库管理ꎻ业务管理员负责日常档案业务操作ꎬ如资料接收㊁档案借阅㊁档案归还ꎻ系统管理员保障档案库系统的安全ꎬ负责用户管理㊁功能权限㊁数据权限的创建和分配ꎻ普通用户仅有访问档案库的权限ꎬ可
以浏览和查询档案元数据信息ꎮ
６㊀结束语
通过系统建设ꎬ可以实现省级测绘成果档案的规范化㊁一体化㊁空间化管理ꎬ摆脱落后的档案管理方式ꎮ通过数字化㊁网络化㊁信息化等技术手段的综合运用ꎬ加快测绘成果档案管理信息化进程ꎬ加强测绘成果档案开发利用ꎬ提高测绘成果档案应用水平与利用价值ꎮ
参考文献:
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息化ꎬ２０１６(１):４４－４８.[４]㊀余建军ꎬ程超鹏.省级测绘资料档案综合管理系统的研
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[编辑：刘莉鑫]
(上接第１２５页)
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３１(３):４８１－４８７.
[编辑：任亚茹]
９
２１第１２期
许芳明：浅谈面向信息化测绘的省级测绘成果档案数据库管理系统建设
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