一种基于空间二次过滤的遥感数据单时相全覆盖检索方法与流程

本发明涉及遥感应用领域，尤其是一种海量遥感数据检索筛选方法。

背景技术：

随着对地观测计算的发展，卫星遥感影像数据量已达到PB级，遥感技术在我国多方面已有广泛的应用。单时相全覆盖检索是指对特定区域进行遥感数据一次时相全覆盖的数据组合筛选，是大多数海量遥感数据应用的主要步骤之一。目前，国内外已建成了各种遥感数据服务平台，例如国外的NASA LAADS WEB、GLCF、USGS等遥感数据下载平台，国内包括中国资源卫星应用中心数据服务平台、地理空间数据云、中科遥感公司的遥感集市数据中心等，都没提供类似的自动化检索工具或方法，同时，遥感数据组织、索引、管理相关文献也鲜有这方面研究。传统的方法是人工目视挑选符合要求的遥感影像进行组合，在当前海量遥感数据背景下，不仅效率极低，还容易造成遗漏等问题。

技术实现要素：

针对现有方法存在的问题，本发明的目的在于提供一种从海量遥感数据中自动、快速、准确地筛选出感兴趣区域的单时相全覆盖遥感影像的方法。

为实现上述目的，本发明“一种基于空间二次过滤的遥感数据单时相全覆盖检索方法”：

对检索出的所有影像数据进行权重组合排序，通过遥感影像和感兴趣区域的空间信息，对排序后的遥感影像数据集与目标区域进行空间二次过滤筛选，获得感兴趣区域的单时相全覆盖遥感影像数据集。

按用户需求进行遥感影像数据特征值定义权重排序，默认以遥感数据采集时间就近优先进行排序，以遥感影像数据云量特征进行高云量数据剔除或权重降值。

数据第一次检索是从海量遥感数据中过滤筛选获得全部符合条件的目标区域内遥感数据，第二次检索是将一次过滤数据进行权重组合排序后再次进行遥感数据与目标区域进行空间拆分过滤。

每次遥感数据与目标区域进行空间过滤时，将目标区域空间范围与遥感数据范围空间相交部分裁剪，将裁剪后的目标区域空间范围作为下一次筛选的目标区域空间范围，直至目标区域空间范围为空为止，过滤过程结束，并将经过过滤比较的相交遥感数据集作为过滤结果集返回。

本发明方法通过对感兴趣区域进行快速、准确拆分，能够对其进行自动、快速、准确地筛选出单时相选覆盖遥感数据，弥补了传统人工筛选的缺陷。

附图说明

图1为方法原理图；

图2为方法实施流程图；

具体实施方式

针对给定的感兴趣区域，找出符合条件的所有遥感影像数据，对其进行权重组合排序，判断每景影像的空间几何对象与感兴趣区域的空间几何关系，循环找出感兴趣区域与影像空间几何对象的差集，对其进行二次筛选过滤，从而能够快速、准确地得到单时相全覆盖的遥感数据。该方法的原理具体为：假设感兴趣区域的空间几何对象为任意多边形P，待筛选影像的空间几何对象为多边形Qi(0＜i＜n+1，n为检索得到的遥感影像的总数，按指定条件排序)，灰色部分R表示P与Qi的交集，即R＝{X|X∈P，且X∈Qi}，Ti表示P与Qi的差集，即Ti＝{X|X∈P，且}。当Ti与Qi的差集为空时，表示P被分割完，即感兴趣区域被全部覆盖，集合Qi(Qi∩Ti！＝NULL)即为一次单时相全覆盖的结果集，如图1所示。

本发明的具体实施流程如图2所示。

首先，将感兴趣区域记作空间区域S，待筛选遥感影像记作空间区域Ai(0＜＝i＜n，n为检索得到的遥感影像的总数)，检索出的遥感影像放入数据集ds中。

进一步，对数据集ds按权重组合条件排序：Sort(ds)。本方法默认按时间、传感器先后排序。

进一步，依次循环取排序后的遥感数据空间区域Ai，如果S∩Ai！＝Null，将Ai对应的遥感影像数据放入新的数据集tmpDS中，取S1＝S-(S∩Ai)作为新的感兴趣区域即S；否则，继续取下一景待筛选遥感影像数据，直到S为空或者数据集ds被全部遍历。

具体实现的伪代码如下：

其中，tmpDS表示经过时间优先排序后的检索结果集，resultDs表示检索后得到的结果集，G1表示感兴趣区域的空间几何对象，G2表示数据集中待筛选影像数据的空间几何对象，resDs表示单时相全覆盖的结果集。