多源遥感影像共享平台的设计与实现

第10卷第1期2008年2月

地球信息科学

GE O 2I N F OR MATI O N SC I E NCE Vol 110, No 11

Feb . , 2008

多源遥感影像共享平台的设计与实现

冯　敏

1, 2

, 诸云强, 张鸣之, 赵　慧, 喻孟良

2中国科学院研究生院, 　3, 1333

(1中国科学院地理科学与资源研究所, 　100101;

摘要:, “影像波段/影像栅格+GridGeome 2

try +元数据”, 采用GridGeometry 可以避免直接对

I O 19115元数据标准实现对遥感影像相关信息的描述, 并基于X ML 和数、存储、解析和处理。最后本文提出了多源遥感影像共享平台的主要体系, 并在该体系的基础上实现了多种服务形式, 包括:定制的共享网站和符合OGC 规范的WMS 、W FS 和WCS 服务等。不同的服务形式能够满足用户的多层次需要, 而且为更灵活的服务应用提供了标准接口, 在技术上为共享服务的广泛使用提供有力的保障。

关键词:遥感影像; 数据共享; 元数据; 多源数据整合; 海量数据管理

1　研究背景

遥感影像目前已日渐成为地球系统科学研究和社会经济生活的重要数据源

[1]

处理、分发、质量控制等不同环节的处理情况。因此, 如何尽可能地整合和保留不同的参数信息, 以便于用户使用, 是遥感影像共享平台整合的主要问题。

(3) 多源遥感影像共享平台的设计与实现　该共享平台不仅需要实现多源遥感影像的存储与管理, 而且需要能够基于网络环境, 为不同层次的用户提供多源遥感影像检索、浏览、获取等功能, 实现海量遥感数据的在线共享。

针对上述问题, 国内外学者从海量遥感影像存储、管理等方面开展了大量的研究。提出了GeoTiff 等通用的栅格数据交换和存储格式, 同时

, 然而多源遥感

数据共享却相对滞后, 导致大量的遥感影像并没有得到很好的流通和利用; 同时, 大量遥感数据又重复存储, 造成软硬件资源的浪费

[2]

。

为了实现多源遥感影像数据的管理和共享, 主要需要解决三方面的问题:

(1) 海量遥感数据存储与管理问题　如何对具有空间信息以栅格形式存储的大数据集进行存储和管理一直是GI S 和遥感等领域研究的一个重要问题。

(2) 不同来源遥感影像及相关信息的整合问题　由于设计目的和应用领域的不同, 遥感影像在波段组合、信息存储位数以及分发文件格式等方面并不相同, 因此需要解决不同来源遥感影像数据之间的格式差异; 其次, 不同来源遥感影像具有不同的参数, 如空间覆盖范围、获取时间、空间分辨率等参数; 另外, 对于经过加工处理的遥感数据产品来说, 还需要记录遥感数据在获取、

收稿日期:2007-05-23; 修回日期:2007-10-28.

也开发了一批海量栅格数据库系统, 如ESR I 的A rcS DE 、O racle 的GeoRaster 等, 通过影像金字

塔、栅格分块存取、影像压缩等技术手段实现海量遥感影像的快速存取和管理应用

[3～7]

。

为了实现基于网络的多源遥感数据及其产品的共享, 本文首先设计了多源遥感影像库, 在强大的栅格数据管理平台的基础上实现对多源遥感影像数据的存储与访问; 其次设计了多源遥感影像信息结构,

该结构是对多源遥感影像进行管理

基金项目:国家科技基础条件平台项目:地球系统科学数据共享网(2005DK A32300) 。

作者简介:冯　敏(1981-) , 男, 甘肃庆阳人, 博士研究生, 主要研究方向:地理信息服务和模型共享。E 2mail:

feng m@lreis 1ac 1cn

1期冯　敏等:多源遥感影像共享平台的设计与实现

　　　103

的基础, 也是共享平台的核心; 基于上述基础,

文章最后实现了多源遥感影像共享平台。

2　多源遥感影像库设计

多源遥感影像库旨在实现对海量多源遥感影像的存储, 支持多源遥感影像的快速存取与数据访问。A rcS DE 91x 是ESR I 2005年推出的新版空间数据管理系统, 支持影像金字塔技术, [8]

的技术支持, , 的最佳选择。

A rcS DE 存储的基本单元的, 对此经过对多源遥感影像特点的分析认为其应该以波段为单元, 而不是遥感影像作为基本的数据单元。首先, 不同数据源的数据拥有不同的波段组成, 而且各波段除拥有不同的观测波长范围外, 还可能具有不同的分辨率和观测范围, 如ET M +的全色波段分辨率为15m , 多光谱波段是30m 。如果直接以遥感影像作为数据存储的基本单元反映不出这种变化。值得注意的是, 这种不同波段具有不同分辨率和空间范围

[8]

的现象不能被A rcS DE 等空间数据库支持; 其次, 遥感影像可能存在的波段缺失问题, 在实际数据收集和积累的过程中, 可能只收集到一幅影像的部分波段数据。然而直接在波段数据上构建共享平台会造成信息量的成倍增长, 尤其对于高光谱数据源, 如MOD I S 数据的波段数超过30, 如果直接对波段进行共享, 则记录数量将增长30倍以上。而且在实际使用过程中用户往往以整幅影像作为考虑对象, 对用户直接共享波段容易导致用户查询和浏览的不便。因此, 在影像波段的基础上添加了虚拟的影像数据层, 即“影像波段”作为“物理影像”, 而“遥感影像”作为“逻辑影像”, “遥感影像”并不实际存储数据, 而是保持与相应波段之间的关联(见图1) 。

基于上述分析, 我们以物理波段和逻辑影像相结合的方式, 采用A rcS DE 91x +O racle 10g 的基本技术构架来实现多源海量遥感影像的存储和访问。不同来源的遥感影像, 通过格式转换等进入A rcS DE, 消除在数据格式和存储方式上的差异, 从而为影像共享服务提供一致的访问接口。

图1　影像波段与遥感影像的关联

Fig 11　Relati onshi p bet w een i m age and bands

3　多源遥感影像的信息结构

传统的遥感影像管理方法采用“影像栅格+

描述信息”的基本数据结构, 在此基础上构建管理系统或平台, 实现对遥感影像的管理。这种做法的基本思路是分离“原始影像”和“描述信息”。“描述信息”是对“原始影像”的抽象, 通过对“描述信息”的检索和管理可以避免直接操作大数据量的“原始影像”。直接存储影像数据, 并收集影像的行列号、覆盖范围、获取时刻等信息。但这种方式难以直接适应多种来源遥感影像的存储与管理, 因为不同来源的遥感影像所需要的描述信息结构并不相同, 如果为每一种数据源单独设计相关信息的数据结构, 将使系统中同时存在多种不同的信息结构体, 对综合管理和应用造成困难, 而且不便于扩展。

因此, 为了满足多源遥感影像的有效检索和管理, 本文提出并设计了多源遥感影像的信息结构(如图2所示) :影像波段/影像栅格+GridGe 2ometry +元数据。311　Gr i dGeo m etry

GridGeometry 是对影像空间信息的抽象, 采用

具有空间几何要素的Feature 来表现, 由两部分信息构成:几何形体以及空间参考信息。理论上几何形体可以是任意的矢量要素, 如点、线、多边形, 本文认为采用多边形作为原始影像数据几何

104地球信息科学　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2008年

图2　

Fig 12re mote sensing i m ages

, ; 其次, 采用矩形作为遥感影像空间范围的表达形式(M inX, M inY, MaxX 和MaxY 的表达方式

) 难以准确地表达遥感影像覆盖面积, 而多边形方式比矩形方式更能够适应复杂的几何形体, 可以更准确地表达遥感影像的有效覆盖范围, 如采用矩形方式表达T M 影像, 误差区域面积可能超过30%(见图3) ; 第三, 采用多边形矢量Feature 并且可以代入拓扑计算, 为更复杂的空间检索提供了实现依据, 如:通过北京市行政区域进行“相交”分析, 可以提取所有北京市的共享遥感影像。

　" SHAPE" geo metry, 　…

　CONSTRA I N T rs_i m agines_pkey PR I M ARY KEY (rs_i m agines_fid ) ,

　CONST RA I N T di m s_shape CHECK (ndi m s (" SHAPE" ) =2) ,

　CONST RA I N T geotype_shape CHECK (geom 2etrytype (" SHAPE" ) =

M ’ULTI P OLYG ON’::text ) ) ;

———添加gist 空间索引CREATE I N DEX s patial_rs_i m agines_shape ON rs_i m agines USI N G gist (" SHAPE" ) ; 312　遥感影像元数据定制与实现

(1) 元数据标准定制。根据多源遥感影像信

图3　不同几何形体的表达结果

Fig 13　Exp ressi ons of geometry shapes

本文在PostGI S 的基础上构建了GridGeometry

库。PostGI S 是目前使用较广泛的开源空间数据库, 支持OGC 简单要素规范, 已经被很多GI S 软件和工具包所支持。而且PostGI S 是在面向对象的Post 2greS QL 数据库上开发, 能够提供面向对象等较前沿的数据库技术, 为利用这些技术更好地实现数据共享和进一步的模型应用提供了技术保障。

下面是创建遥感影像数据表和添加GI ST 空间索引的主要S QL 语句:

———创建遥感影像数据表

CRE ATE T ABLE rs_i m agines (

　rs_i m agines_fid serial NOT NULL,

息的特点, 本文在I S O 19115地理信息元数据标准的基础上进行了一定的扩展, 形成了能够准确描述多源遥感影像信息的元数据应用方案。

I S O 19115是由I S O TC211小组提出的元数据标准, 主要针对地理信息和空间数据, 定义了300多个元数据要素(ele ment ) , 其中包括86个类(class ) , 282个属性(attribute ) 和56个关联(relati on ) 。虽然数目很多, 但大部分都是可选项。这些元素被分为14个包(package ) :MD _Metada2ta 元数据的根包, MD _I dentificati on 元数据标识, MD_Constraints 数据使用限制信息, DQ _DataQual 2ity 数据质量说明信息, MD _MaintenanceI nf or mati on 数据维护更新信息, MD_Spatial Rep resentati on 空间表现信息, MD _

ReferenceSyste m 时空参考系信息, MD _ContentI nfor mati on 数据内容信息, MD _Por 2trayal Catal ogueReference 数据分类参考信息, MD _D istributi on 数据分类信息, MD _MetadataExtension 2

1期冯　敏等:多源遥感影像共享平台的设计与实现

[12]

　　　105

I nf or mati on 扩展模块, MD _App licati onSche ma I n 2

。在这14个包中除MD _

Metadata 和MD _I dentificati on 以外, 其他包可以根for mati on 应用模式

[10]

便。需要说明的是, I S O 特别设定了I S O 19139

标准来规范化基于X ML 的I S O 19115标准的实现, 提供了定义元数据的相关XS D 文档, 为采用X ML 表现和处理符合I S O 19115规范的元数据提供了指导。在实现过程中, 我们以I O 19139标准为指导, 采用X ML 表达元数据模式LT X ML 的。

:⑴将, 这种方式的优点是简单通用, 只要支持文本字段的数据库均可以被用于存储X ML 信息, 但缺点是不能区分X ML 与普通文本信息, 需要用户自行完成文本和X ML DOM (Docu ment Objects Model ) 信息之间的相互转换, 也不能在数据库的层面上实现X ML 信息的分析和查询; ②使用专用的X ML 字段类型存储X ML 信息, 这种方式的优点是由数据库提供了专用的X ML 存储和查询等功能, 并提供了一定的优化算法, 在性能和易用性上都较好, 但目前实现该功能的数据库并不多。本文采用PostgreS QL 812提供的X ML 字段类型定义X ML 元数据信息的存储字段。

图4是元数据的处理流程, 在该流程中元数据信息从X ML 数据库加载后, 结合元数据定义(XS D ) 进行元数据验证得到元数据的DOM 信息体, 然后通过XPath 提取特定的元数据信息项, 而XS LT 可以将元数据转换为可读的HT ML 页面或其他X ML 形式, 如符合其他元数据标准的元数据, 满足元数据浏览和在不同标准之间转换的需要。

据实际应用需求灵活添加, 而且还可以在MD _MetadataExtensi on I nfor mati on 等位置进行元数据信息的扩展。I S O 19115通过这些包对数据的特征进行全面的描述, 同时针对遥感影像, 在MD _Cont 2entI nf or mati on 包中专门设计了一系列信息项:

di m ensi on:描述影像的维信息() illum inati onElevati on:illum inati 方位角;

i m 描述影像获取时的条件;

i m aging QualityCode:描述影像的质量; cl oudCoverPercentage:描述影像的云量; p r ocessing Level Code:描述影像的处理级别; comp ressi onGenerati on Quantity:描述有损压缩

次数;

triangulati on I ndicat or:描述是否进行了三角

计算;

radi ometricCalibrati on Data Available:是否有辐射定标信息;

ca meraCalibrati on I nf or mati on Available:是否有相机校正信息;

fil m D ist orti on I nfor mati on Available:是否有胶片变形信息;

lens D ist orti on I nf or mati on Available:是否有透镜像差信息;

为了满足对不同来源、不同处理级别的遥感影像的描述, 我们保留了MD _ContentI nf or mati on 包中关于遥感影像描述的所有信息。

(2) 基于X ML 的元数据实现方式。元数据标准只定义了元数据的内容组成, 而没有限制元数据的实现方式, 本文采用X ML (eXtensible Stylesheet Language ) 实现元数据的表达和存储。X ML 是一种目前已经在全球广泛使用的结构化信

4　多源遥感影像共享平台的实现

根据前述讨论的多源遥感影像库和多源遥感影像信息结构, 结合地球系统科学数据共享网的实际需求, 我们设计并实现了多源遥感影像共享平台。

地球系统科学数据共享网是国家科学数据共享工程资助的基础与前沿领域科学数据共享项目, 其目标是整合集成分散在各大数据中心群、高等院校、科研院所以及科学家个人手中的数据资源, 为我国地球系统科学研究、国家重大战略需求等提供数据支撑。自2002年立项以来已经通过与马里兰大学、中科院遥感所等单位的合作积累了超过2T B 遥感影像, 包括:MSS 、T M 、ET M +、

息表达形式, 非常适合作为结构化元数据的载体。

而且, X ML 目前已经拥有大量成熟的相关标准, 如结构定义标准XS D (X ML Sche ma Definiti on ) 、转换标准XS LT (X ML Stylesheet Language f or Trans 2for mati ons ) 、检索标准XPath (X ML Path Lan 2guage ) 、XQuery (X ML Query language ) 等, 这些

相关标准为X ML 的定义和使用提供了很大的方

106地球信息科学　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2008

年

图4　元数据的处理流程

Fig

14　Metadata p r ocessing fl ow

MOD I S 等不同格式的遥感数据。(2) 遥感影像访问功能共享。通过采用OGC

地球系统科学数据共享网多源遥感影像共享

平台整合集成了地球系统科学数据共享网2T B 的多源遥感影像, 提供了遥感影像数据共享和功能共享两个层面的服务, 以满足不同层次用户的需求。共享平台体系结构如图5所示。

(1) 遥感影像数据共享。通过多源遥感影像共享平台门户网站直接为用户提供:遥感影像查询、获取、遥感影像元数据访问以及遥感影像数据添加、删除、更新等方面的功能, 如图6所示。该种方式适合于一般的数据用户, 不需要安装其他客户端插件, 通过任何一种W eb 浏览器访问遥感影像共享网站就可享受上述功能。

的服务规范, 实现了符合WMS 、W FS 以及WCS

[13～15]

规范的服务接口, 用户可以通过支持这些规范的软件或工具浏览、查询和获取已经共享的遥感影像, 也可以在这些服务的基础上进行二次开发和集成。如用户可利用Gaia 开源GI S 软件调用遥感影像访问W E B 服务(见图7) 。这种方式面向更高级的用户, 为多源遥感影像共享与其他共享平台、电子政务、电子商务等的集成奠定了基础。

5　总结

“影像波段/影像栅格+GridGeometry +元数据”的多源遥感信息结构, 以影像波段作为基本数据单元, 采用“影像波段”作为“物理影像”, 而“遥感影像”作为“逻辑影像”的模式, 能够适应复杂的遥感影像收集实际情况, 而且能够满足遥感影像查询和获取两个方面不同的需要; 通过GridGeometry 提取遥感影像的空间信息, 能够避免直接对大数据量的原始影像进行直接访问, 提高空间检索效率; I S O 19115元数据标准不仅提供了较完整的元数据表达框架, 而且针对遥感影像进行了专门的设计, 是遥感影像元数据的有效表达形式。采用X ML 及其相关技术表达和操作元数据能

图5　遥感影像共享平台体系

Fig 15　A rchitecture of re mote sensing i m ages sharing p latfor m

1期冯　敏等:多源遥感影像共享平台的设计与实现　　　107

[2]周小成, 汪小钦. 遥感影像数据挖掘研究进展. 遥感

信息, 2005, (3) :58～64.

[3]D i m itr ova N. Content classificati on and retrieval of digital

video based on moti on recovery . Ph . D thesis, A rizona state University, 1995, 5. [4]袁帅, 宋晓宇, 王永会, 等.

海量影像数据管理

. (自然科) , 193与实现. 武汉大学学报(信息科学版) ,

图6　Fig 1

6　W i m sharing

2003, 28(3) :294～301.

[6]李宗华, 彭明军. 基于关系数据库技术的遥感影像数

据建库研究. 武汉大学学报(信息科学版) , 2005,

30(2) :166～170.

[7]M ichael Schulze 2Horsel . 3D City Models:Data Genera 2

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gisdevel opment .

net/magazine/years/2007/april/26_1. ht m , 2007. [8]Zeiler M. Modeling Out World . Envir on mental Syste m s

Research I nstitute, I nc . 1999.

[9]W est R. Understanding A rcS DE . Envir on mental Syste m s

Research I nstitute, I nc . 2002.

[10]I S O /TC211Secretariat, F D I S 19115Geographic inf or 2

mati on Metadata, I S O. 2003.

[11]王卷乐, 游松财, 谢传节. 地学数据共享中的元数

图7　通过Gaia 浏览和查询遥感数据

Fig 17　V ie wing and querying re mote sensing i m age in Gaia

据标准结构分析与设计. 地理与地理信息科学,

2005, 21(1) :16～19.

[12]张书亮, 恭敏霞, 闾国年. 基于X ML 的地理空间元

够适应不同来源元数据内容的变化, 能方便地实现元数据验证、解析和分析等处理。

在多源遥感影像信息结构基础上, 设计、实现了地球系统科学数据共享网多源遥感影像共享平台。平台不仅能够直接为用户提供多源遥感影像共享的功能, 而且实现OGC 的WMS 、W FS 、WCS 规范, 满足不同层次用户的需求。

数据表达研究. 遥感学报, 2003, 7(1) :66～72.

[13]OGC 062042. OpenGI S W eb Map Service I m p le menta 2

ti on Specificati on . Open Geos patial Cons ortiu m, 2006. [14]OGC 062083r8. OpenGI S Coverage Service I m p le menta 2

ti on Specificati on . Open Geos

patial Cons ortiu m, 2006. [15]OGC 042094. OpenGI S Feature Service I m p le mentati on

Specificati on . Open Geos patial Cons ortiu m, 2004.

参考文献

[1]浦瑞良, 宫鹏. 高光谱遥感及其应用. 北京:高等教

育出版社, 2001.

108地球信息科学　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2008

年

Design and Realizati on of Multi 2s ource Remote Sensing Images Sharing Platform

FENG M in

1, 2

, Z HU Yunqiang , Z HANG M ingzhi , ZHAO Hui , Y U Mengliang

1333

(1Institute of Geographic Sciences and N atural Resources Research, CAS, B eijing 100101, China;

2Graduate U niversity of the Chinese A cade m y of Sciences, eijing 100049, 3China Institute of Geo 2Environm ent M B Abstract:This paper intr oduces the “Band /I m age which is br ought f or ward t o s olve the multi 2s ource re mote p r oble m s . A GridGeometry is a feature that rep resents the s i m and it can hel p t o fulfill s patial operati ons without l oad 2ing large volu i m O is adop ted as the metadata standard f or different types of satellite i m a 2ges, and the or mati on is f or matted int o X ML bef ore st oring or p r ocessing . Based on techniques men 2ti oned above, finally, we design and i m p le ment the sharing p latf or m for multi 2s ource re mote sensing i m ages . The p latfor m p r ovides t w o kinds of service, i 1e . direct i m ages sharing service by the website and inter operati on service by a series of accessible functi on interfaces which are encap sulated as web services comp lying with WMS, W FS, WCS, etc .

Key words:re mote sensing i m age; data sharing; metadata; data integrity; manage ment of large dataset

上接P101

studied using A I E M (Advanced I ntegral Equati on Model ) si m ulati on data in this paper 1Firstly, the app licability of traditi onal method (based on Si m p le Scattering Model ) for s oil moisture change retrieval using single 2polariza 2ti on S AR data is analyzed at S 2Band (t otally f our bands data is checked, na mely, Ku 2band, C 2band, S 2band and L 2band ) , the result shows the method is app licable at S 2band, ever has better outcome than using C 2band data . Then, a comparis on is perfor med when using different s oil moisture para meter as input in the method, the result shows the best result achieved when vertical 2polarizati on a mp litude is used . Finally, the validati on is done using si m ulated data, the result shows that al m ost 80%of the data has an err or less than 5%1The result of this paper will benefit t o the quick 2app licati on of HJ data after its launched 1

Key words:S 2Band ; S AR; s oil moisture; backscattering coefficient; A I E M model

第10卷第1期2008年2月

地球信息科学

GE O 2I N F OR MATI O N SC I E NCE Vol 110, No 11

Feb . , 2008

多源遥感影像共享平台的设计与实现

冯　敏

1, 2

, 诸云强, 张鸣之, 赵　慧, 喻孟良

2中国科学院研究生院, 　3, 1333

(1中国科学院地理科学与资源研究所, 　100101;

摘要:, “影像波段/影像栅格+GridGeome 2

try +元数据”, 采用GridGeometry 可以避免直接对

I O 19115元数据标准实现对遥感影像相关信息的描述, 并基于X ML 和数、存储、解析和处理。最后本文提出了多源遥感影像共享平台的主要体系, 并在该体系的基础上实现了多种服务形式, 包括:定制的共享网站和符合OGC 规范的WMS 、W FS 和WCS 服务等。不同的服务形式能够满足用户的多层次需要, 而且为更灵活的服务应用提供了标准接口, 在技术上为共享服务的广泛使用提供有力的保障。

关键词:遥感影像; 数据共享; 元数据; 多源数据整合; 海量数据管理

1　研究背景

遥感影像目前已日渐成为地球系统科学研究和社会经济生活的重要数据源

[1]

处理、分发、质量控制等不同环节的处理情况。因此, 如何尽可能地整合和保留不同的参数信息, 以便于用户使用, 是遥感影像共享平台整合的主要问题。

(3) 多源遥感影像共享平台的设计与实现　该共享平台不仅需要实现多源遥感影像的存储与管理, 而且需要能够基于网络环境, 为不同层次的用户提供多源遥感影像检索、浏览、获取等功能, 实现海量遥感数据的在线共享。

针对上述问题, 国内外学者从海量遥感影像存储、管理等方面开展了大量的研究。提出了GeoTiff 等通用的栅格数据交换和存储格式, 同时

, 然而多源遥感

数据共享却相对滞后, 导致大量的遥感影像并没有得到很好的流通和利用; 同时, 大量遥感数据又重复存储, 造成软硬件资源的浪费

[2]

。

为了实现多源遥感影像数据的管理和共享, 主要需要解决三方面的问题:

(1) 海量遥感数据存储与管理问题　如何对具有空间信息以栅格形式存储的大数据集进行存储和管理一直是GI S 和遥感等领域研究的一个重要问题。

(2) 不同来源遥感影像及相关信息的整合问题　由于设计目的和应用领域的不同, 遥感影像在波段组合、信息存储位数以及分发文件格式等方面并不相同, 因此需要解决不同来源遥感影像数据之间的格式差异; 其次, 不同来源遥感影像具有不同的参数, 如空间覆盖范围、获取时间、空间分辨率等参数; 另外, 对于经过加工处理的遥感数据产品来说, 还需要记录遥感数据在获取、

收稿日期:2007-05-23; 修回日期:2007-10-28.

也开发了一批海量栅格数据库系统, 如ESR I 的A rcS DE 、O racle 的GeoRaster 等, 通过影像金字

塔、栅格分块存取、影像压缩等技术手段实现海量遥感影像的快速存取和管理应用

[3～7]

。

为了实现基于网络的多源遥感数据及其产品的共享, 本文首先设计了多源遥感影像库, 在强大的栅格数据管理平台的基础上实现对多源遥感影像数据的存储与访问; 其次设计了多源遥感影像信息结构,

该结构是对多源遥感影像进行管理

基金项目:国家科技基础条件平台项目:地球系统科学数据共享网(2005DK A32300) 。

作者简介:冯　敏(1981-) , 男, 甘肃庆阳人, 博士研究生, 主要研究方向:地理信息服务和模型共享。E 2mail:

feng m@lreis 1ac 1cn

1期冯　敏等:多源遥感影像共享平台的设计与实现

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的基础, 也是共享平台的核心; 基于上述基础,

文章最后实现了多源遥感影像共享平台。

2　多源遥感影像库设计

多源遥感影像库旨在实现对海量多源遥感影像的存储, 支持多源遥感影像的快速存取与数据访问。A rcS DE 91x 是ESR I 2005年推出的新版空间数据管理系统, 支持影像金字塔技术, [8]

的技术支持, , 的最佳选择。

A rcS DE 存储的基本单元的, 对此经过对多源遥感影像特点的分析认为其应该以波段为单元, 而不是遥感影像作为基本的数据单元。首先, 不同数据源的数据拥有不同的波段组成, 而且各波段除拥有不同的观测波长范围外, 还可能具有不同的分辨率和观测范围, 如ET M +的全色波段分辨率为15m , 多光谱波段是30m 。如果直接以遥感影像作为数据存储的基本单元反映不出这种变化。值得注意的是, 这种不同波段具有不同分辨率和空间范围

[8]

的现象不能被A rcS DE 等空间数据库支持; 其次, 遥感影像可能存在的波段缺失问题, 在实际数据收集和积累的过程中, 可能只收集到一幅影像的部分波段数据。然而直接在波段数据上构建共享平台会造成信息量的成倍增长, 尤其对于高光谱数据源, 如MOD I S 数据的波段数超过30, 如果直接对波段进行共享, 则记录数量将增长30倍以上。而且在实际使用过程中用户往往以整幅影像作为考虑对象, 对用户直接共享波段容易导致用户查询和浏览的不便。因此, 在影像波段的基础上添加了虚拟的影像数据层, 即“影像波段”作为“物理影像”, 而“遥感影像”作为“逻辑影像”, “遥感影像”并不实际存储数据, 而是保持与相应波段之间的关联(见图1) 。

基于上述分析, 我们以物理波段和逻辑影像相结合的方式, 采用A rcS DE 91x +O racle 10g 的基本技术构架来实现多源海量遥感影像的存储和访问。不同来源的遥感影像, 通过格式转换等进入A rcS DE, 消除在数据格式和存储方式上的差异, 从而为影像共享服务提供一致的访问接口。

图1　影像波段与遥感影像的关联

Fig 11　Relati onshi p bet w een i m age and bands

3　多源遥感影像的信息结构

传统的遥感影像管理方法采用“影像栅格+

描述信息”的基本数据结构, 在此基础上构建管理系统或平台, 实现对遥感影像的管理。这种做法的基本思路是分离“原始影像”和“描述信息”。“描述信息”是对“原始影像”的抽象, 通过对“描述信息”的检索和管理可以避免直接操作大数据量的“原始影像”。直接存储影像数据, 并收集影像的行列号、覆盖范围、获取时刻等信息。但这种方式难以直接适应多种来源遥感影像的存储与管理, 因为不同来源的遥感影像所需要的描述信息结构并不相同, 如果为每一种数据源单独设计相关信息的数据结构, 将使系统中同时存在多种不同的信息结构体, 对综合管理和应用造成困难, 而且不便于扩展。

因此, 为了满足多源遥感影像的有效检索和管理, 本文提出并设计了多源遥感影像的信息结构(如图2所示) :影像波段/影像栅格+GridGe 2ometry +元数据。311　Gr i dGeo m etry

GridGeometry 是对影像空间信息的抽象, 采用

具有空间几何要素的Feature 来表现, 由两部分信息构成:几何形体以及空间参考信息。理论上几何形体可以是任意的矢量要素, 如点、线、多边形, 本文认为采用多边形作为原始影像数据几何

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图2　

Fig 12re mote sensing i m ages

, ; 其次, 采用矩形作为遥感影像空间范围的表达形式(M inX, M inY, MaxX 和MaxY 的表达方式

) 难以准确地表达遥感影像覆盖面积, 而多边形方式比矩形方式更能够适应复杂的几何形体, 可以更准确地表达遥感影像的有效覆盖范围, 如采用矩形方式表达T M 影像, 误差区域面积可能超过30%(见图3) ; 第三, 采用多边形矢量Feature 并且可以代入拓扑计算, 为更复杂的空间检索提供了实现依据, 如:通过北京市行政区域进行“相交”分析, 可以提取所有北京市的共享遥感影像。

　" SHAPE" geo metry, 　…

　CONSTRA I N T rs_i m agines_pkey PR I M ARY KEY (rs_i m agines_fid ) ,

　CONST RA I N T di m s_shape CHECK (ndi m s (" SHAPE" ) =2) ,

　CONST RA I N T geotype_shape CHECK (geom 2etrytype (" SHAPE" ) =

M ’ULTI P OLYG ON’::text ) ) ;

———添加gist 空间索引CREATE I N DEX s patial_rs_i m agines_shape ON rs_i m agines USI N G gist (" SHAPE" ) ; 312　遥感影像元数据定制与实现

(1) 元数据标准定制。根据多源遥感影像信

图3　不同几何形体的表达结果

Fig 13　Exp ressi ons of geometry shapes

本文在PostGI S 的基础上构建了GridGeometry

库。PostGI S 是目前使用较广泛的开源空间数据库, 支持OGC 简单要素规范, 已经被很多GI S 软件和工具包所支持。而且PostGI S 是在面向对象的Post 2greS QL 数据库上开发, 能够提供面向对象等较前沿的数据库技术, 为利用这些技术更好地实现数据共享和进一步的模型应用提供了技术保障。

下面是创建遥感影像数据表和添加GI ST 空间索引的主要S QL 语句:

———创建遥感影像数据表

CRE ATE T ABLE rs_i m agines (

　rs_i m agines_fid serial NOT NULL,

息的特点, 本文在I S O 19115地理信息元数据标准的基础上进行了一定的扩展, 形成了能够准确描述多源遥感影像信息的元数据应用方案。

I S O 19115是由I S O TC211小组提出的元数据标准, 主要针对地理信息和空间数据, 定义了300多个元数据要素(ele ment ) , 其中包括86个类(class ) , 282个属性(attribute ) 和56个关联(relati on ) 。虽然数目很多, 但大部分都是可选项。这些元素被分为14个包(package ) :MD _Metada2ta 元数据的根包, MD _I dentificati on 元数据标识, MD_Constraints 数据使用限制信息, DQ _DataQual 2ity 数据质量说明信息, MD _MaintenanceI nf or mati on 数据维护更新信息, MD_Spatial Rep resentati on 空间表现信息, MD _

ReferenceSyste m 时空参考系信息, MD _ContentI nfor mati on 数据内容信息, MD _Por 2trayal Catal ogueReference 数据分类参考信息, MD _D istributi on 数据分类信息, MD _MetadataExtension 2

1期冯　敏等:多源遥感影像共享平台的设计与实现

[12]

　　　105

I nf or mati on 扩展模块, MD _App licati onSche ma I n 2

。在这14个包中除MD _

Metadata 和MD _I dentificati on 以外, 其他包可以根for mati on 应用模式

[10]

便。需要说明的是, I S O 特别设定了I S O 19139

标准来规范化基于X ML 的I S O 19115标准的实现, 提供了定义元数据的相关XS D 文档, 为采用X ML 表现和处理符合I S O 19115规范的元数据提供了指导。在实现过程中, 我们以I O 19139标准为指导, 采用X ML 表达元数据模式LT X ML 的。

:⑴将, 这种方式的优点是简单通用, 只要支持文本字段的数据库均可以被用于存储X ML 信息, 但缺点是不能区分X ML 与普通文本信息, 需要用户自行完成文本和X ML DOM (Docu ment Objects Model ) 信息之间的相互转换, 也不能在数据库的层面上实现X ML 信息的分析和查询; ②使用专用的X ML 字段类型存储X ML 信息, 这种方式的优点是由数据库提供了专用的X ML 存储和查询等功能, 并提供了一定的优化算法, 在性能和易用性上都较好, 但目前实现该功能的数据库并不多。本文采用PostgreS QL 812提供的X ML 字段类型定义X ML 元数据信息的存储字段。

图4是元数据的处理流程, 在该流程中元数据信息从X ML 数据库加载后, 结合元数据定义(XS D ) 进行元数据验证得到元数据的DOM 信息体, 然后通过XPath 提取特定的元数据信息项, 而XS LT 可以将元数据转换为可读的HT ML 页面或其他X ML 形式, 如符合其他元数据标准的元数据, 满足元数据浏览和在不同标准之间转换的需要。

据实际应用需求灵活添加, 而且还可以在MD _MetadataExtensi on I nfor mati on 等位置进行元数据信息的扩展。I S O 19115通过这些包对数据的特征进行全面的描述, 同时针对遥感影像, 在MD _Cont 2entI nf or mati on 包中专门设计了一系列信息项:

di m ensi on:描述影像的维信息() illum inati onElevati on:illum inati 方位角;

i m 描述影像获取时的条件;

i m aging QualityCode:描述影像的质量; cl oudCoverPercentage:描述影像的云量; p r ocessing Level Code:描述影像的处理级别; comp ressi onGenerati on Quantity:描述有损压缩

次数;

triangulati on I ndicat or:描述是否进行了三角

计算;

radi ometricCalibrati on Data Available:是否有辐射定标信息;

ca meraCalibrati on I nf or mati on Available:是否有相机校正信息;

fil m D ist orti on I nfor mati on Available:是否有胶片变形信息;

lens D ist orti on I nf or mati on Available:是否有透镜像差信息;

为了满足对不同来源、不同处理级别的遥感影像的描述, 我们保留了MD _ContentI nf or mati on 包中关于遥感影像描述的所有信息。

(2) 基于X ML 的元数据实现方式。元数据标准只定义了元数据的内容组成, 而没有限制元数据的实现方式, 本文采用X ML (eXtensible Stylesheet Language ) 实现元数据的表达和存储。X ML 是一种目前已经在全球广泛使用的结构化信

4　多源遥感影像共享平台的实现

根据前述讨论的多源遥感影像库和多源遥感影像信息结构, 结合地球系统科学数据共享网的实际需求, 我们设计并实现了多源遥感影像共享平台。

地球系统科学数据共享网是国家科学数据共享工程资助的基础与前沿领域科学数据共享项目, 其目标是整合集成分散在各大数据中心群、高等院校、科研院所以及科学家个人手中的数据资源, 为我国地球系统科学研究、国家重大战略需求等提供数据支撑。自2002年立项以来已经通过与马里兰大学、中科院遥感所等单位的合作积累了超过2T B 遥感影像, 包括:MSS 、T M 、ET M +、

息表达形式, 非常适合作为结构化元数据的载体。

而且, X ML 目前已经拥有大量成熟的相关标准, 如结构定义标准XS D (X ML Sche ma Definiti on ) 、转换标准XS LT (X ML Stylesheet Language f or Trans 2for mati ons ) 、检索标准XPath (X ML Path Lan 2guage ) 、XQuery (X ML Query language ) 等, 这些

相关标准为X ML 的定义和使用提供了很大的方

106地球信息科学　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2008

年

图4　元数据的处理流程

Fig

14　Metadata p r ocessing fl ow

MOD I S 等不同格式的遥感数据。(2) 遥感影像访问功能共享。通过采用OGC

地球系统科学数据共享网多源遥感影像共享

平台整合集成了地球系统科学数据共享网2T B 的多源遥感影像, 提供了遥感影像数据共享和功能共享两个层面的服务, 以满足不同层次用户的需求。共享平台体系结构如图5所示。

(1) 遥感影像数据共享。通过多源遥感影像共享平台门户网站直接为用户提供:遥感影像查询、获取、遥感影像元数据访问以及遥感影像数据添加、删除、更新等方面的功能, 如图6所示。该种方式适合于一般的数据用户, 不需要安装其他客户端插件, 通过任何一种W eb 浏览器访问遥感影像共享网站就可享受上述功能。

的服务规范, 实现了符合WMS 、W FS 以及WCS

[13～15]

规范的服务接口, 用户可以通过支持这些规范的软件或工具浏览、查询和获取已经共享的遥感影像, 也可以在这些服务的基础上进行二次开发和集成。如用户可利用Gaia 开源GI S 软件调用遥感影像访问W E B 服务(见图7) 。这种方式面向更高级的用户, 为多源遥感影像共享与其他共享平台、电子政务、电子商务等的集成奠定了基础。

5　总结

“影像波段/影像栅格+GridGeometry +元数据”的多源遥感信息结构, 以影像波段作为基本数据单元, 采用“影像波段”作为“物理影像”, 而“遥感影像”作为“逻辑影像”的模式, 能够适应复杂的遥感影像收集实际情况, 而且能够满足遥感影像查询和获取两个方面不同的需要; 通过GridGeometry 提取遥感影像的空间信息, 能够避免直接对大数据量的原始影像进行直接访问, 提高空间检索效率; I S O 19115元数据标准不仅提供了较完整的元数据表达框架, 而且针对遥感影像进行了专门的设计, 是遥感影像元数据的有效表达形式。采用X ML 及其相关技术表达和操作元数据能

图5　遥感影像共享平台体系

Fig 15　A rchitecture of re mote sensing i m ages sharing p latfor m

1期冯　敏等:多源遥感影像共享平台的设计与实现　　　107

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图6　Fig 1

6　W i m sharing

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图7　通过Gaia 浏览和查询遥感数据

Fig 17　V ie wing and querying re mote sensing i m age in Gaia

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够适应不同来源元数据内容的变化, 能方便地实现元数据验证、解析和分析等处理。

在多源遥感影像信息结构基础上, 设计、实现了地球系统科学数据共享网多源遥感影像共享平台。平台不仅能够直接为用户提供多源遥感影像共享的功能, 而且实现OGC 的WMS 、W FS 、WCS 规范, 满足不同层次用户的需求。

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108地球信息科学　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2008

年

Design and Realizati on of Multi 2s ource Remote Sensing Images Sharing Platform

FENG M in

1, 2

, Z HU Yunqiang , Z HANG M ingzhi , ZHAO Hui , Y U Mengliang

1333

(1Institute of Geographic Sciences and N atural Resources Research, CAS, B eijing 100101, China;

2Graduate U niversity of the Chinese A cade m y of Sciences, eijing 100049, 3China Institute of Geo 2Environm ent M B Abstract:This paper intr oduces the “Band /I m age which is br ought f or ward t o s olve the multi 2s ource re mote p r oble m s . A GridGeometry is a feature that rep resents the s i m and it can hel p t o fulfill s patial operati ons without l oad 2ing large volu i m O is adop ted as the metadata standard f or different types of satellite i m a 2ges, and the or mati on is f or matted int o X ML bef ore st oring or p r ocessing . Based on techniques men 2ti oned above, finally, we design and i m p le ment the sharing p latf or m for multi 2s ource re mote sensing i m ages . The p latfor m p r ovides t w o kinds of service, i 1e . direct i m ages sharing service by the website and inter operati on service by a series of accessible functi on interfaces which are encap sulated as web services comp lying with WMS, W FS, WCS, etc .

Key words:re mote sensing i m age; data sharing; metadata; data integrity; manage ment of large dataset

上接P101

studied using A I E M (Advanced I ntegral Equati on Model ) si m ulati on data in this paper 1Firstly, the app licability of traditi onal method (based on Si m p le Scattering Model ) for s oil moisture change retrieval using single 2polariza 2ti on S AR data is analyzed at S 2Band (t otally f our bands data is checked, na mely, Ku 2band, C 2band, S 2band and L 2band ) , the result shows the method is app licable at S 2band, ever has better outcome than using C 2band data . Then, a comparis on is perfor med when using different s oil moisture para meter as input in the method, the result shows the best result achieved when vertical 2polarizati on a mp litude is used . Finally, the validati on is done using si m ulated data, the result shows that al m ost 80%of the data has an err or less than 5%1The result of this paper will benefit t o the quick 2app licati on of HJ data after its launched 1

Key words:S 2Band ; S AR; s oil moisture; backscattering coefficient; A I E M model