一种多尺度海量遥感影像的快速切片方法及系统与流程

本发明涉及视觉处理，具体涉及一种多尺度海量遥感影像的快速切片方法及系统。

背景技术：

随着计算机技术和网络的发展，地理信息系统应运而生，引起gis技术的重大变革。gis最大优势在于其空间数据库的现势性，且随着gis技术的发展这一特性的优势更为突出。遥感影像是地理信息系统的重要数据来源之一，通过遥感影像可以快速、连续地捕捉到大面积、连续的、综合的各种地理信息。航天遥感技术能够提供周期性的观测成果，为gis提供更加丰富的动态信息。遥感卫星数据应用产业支撑着我国的科技发展和信息化建设，遥感技术与地理信息系统结合，能够高效集成与共享海量的遥感数据，实现遥感数据可视化，从而提高遥感数据资源的利用效率。

随着国家对遥感技术的高度重视及大力投入，相关部门和机构均在不断推进各自的遥感分析平台的建设工作，这已渐渐成为国家重要相关部门系统智能化提升的一个重要方式和手段，这种数据智能化和平台化建设和完善也必将成为现代管理理念和方式的客观要求。遥感数据流的海量增长，导致遥感数据大数据化，对数据的存储、快速切片与发布能力提出了较高的要求。

因此，需要针对海量遥感数据导致高效数据高效存储与快速切片、发布及可视化困难的问题，设计适应遥感数据的海量增长趋势，符合海量遥感数据可视化及对存储与共享高效和可靠性的要求的系统架构，建立一个多尺度海量遥感影像快速切片、存储、可视化及服务发布的系统。故面向高分遥感数据的快速切片方法及系统的研发是一个新颖的、可行的、有价值的项目发明。

技术实现要素：

为解决现有技术的技术问题，本发明所要解决的技术问题是提供多尺度海量遥感影像的快速切片方法及系统。

本发明的第一个方面，提出了一种尺度海量遥感影像的快速切片方法，包括如下步骤：

s1接收影像数据文件并存储；

s2将所述影像数据进行计算、进行影像的瓦片分割、分层；

s3根据s2的计算结果，构建所述影像数据的金字塔快速索引系统。

进一步地，所述s1接收影像数据文件并存储，具体包括：

接收用户通过云盘将影像数据文件导入至云存储系统。

进一步地，所述将所述影像数据进行计算、进行影像的瓦片分割、分层，具体包括：

根据接收到的用户上传至云盘系统的影像文件，对对应的影像数据文件进行读取；将所述影像数据录入spark内存云计算平台，进行影像瓦片分割、分层。

进一步地，所述s3具体包括：

将分割、分层后的瓦片及瓦片索引信息存入accumulo分布式数据库，在accumulo数据库中构建所述影像数据的金字塔快速索引系统。

进一步地，所述s3之后还包括

s4发布影像瓦片服务。

第二方面，本发明还提出了一种多尺度海量遥感影像的快速切片系统，包括

影像导入单元，用于接收影像数据文件并存储；

影像切割分层并行运算服务单元，用户所述影像数据进行分块计算、进行影像的瓦片分割、分层；

影像瓦片发布服务单元，用于构建与金字塔快速索引系统的接口，并进行快速索引。

进一步地，所述影像导入单元，具体用于

读取并判断用户上传的其私有云盘的影像数据文件格式的正确性；根据影像信息提交配置参数到计算环境。

进一步地，所述影像切割分层并行运算服务单元，具体用于

将影像数据文件分片任务执行并行的瓦片分割、分层形成瓦片数据；将所述瓦片数据建立索引并存入数据库。

进一步地，所述影像瓦片发布服务单元，具体用于

读取所述瓦片数据，构建金字塔快速索引系统，并发布影像快速调阅功能。

本发明采用hadoop大数据分布式计算框架，基于geotrellis开源项目，对多尺度海量遥感影像大数据进行导入，利用sparkrdd任务并行特性、高可用性对原始影像进行快速瓦片分割计算；采用accumulo分布式列式索引数据库对瓦片进行存储，以及发布瓦片栅格服务时进行高速大数据查询，实现影像发布的高可用；从而解决了传统方式在大影像数据从磁盘加载比较耗时、io效率存在瓶颈、程序处理异常不可恢复、服务迁移不便的问题，增强数据处理效率吞吐量，提高用户体验以及影像发布的实际应用价值。

附图说明

图1为本发明多尺度海量遥感影像的快速切片方法的具体流程示意图。

图2为本发明中尺度海量遥感影像的快速切片系统总体结构图

图3为本发明多尺度海量遥感影像的快速切片系统模块结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

本发明提出了一种多尺度海量遥感影像的快速切片方法，包括如下步骤：

s1接收影像数据文件并存储；通过接收用户导入至云存储系统的影像数据文件。

s2将影像数据进行分块计算、进行影像的瓦片分割、分层具体包括：

根据用户导入至云盘中的影像，对对应的影像数据文件进行读取；

将影像数据录入spark内存云计算平台，进行影像瓦片分割、分层。

s3根据s2的计算结果，构建影像数据的金字塔快速索引系统。在accumulo数据库中构建影像数据的金字塔快速索引系统。

s4发布影像瓦片服务。本发明还提出了一种多尺度海量遥感影像的快速切片系统，包括

影像导入单元，用于接收影像数据文件并存储；

影像切割分层并行运算服务单元，用户影像数据进行分块计算、进行影像的瓦片分割、分层；

影像瓦片发布服务单元，用于构建与金字塔快速索引系统的接口，并进行快速索引。

影像导入单元，具体用于

读取并判断用户上传的其私有云盘的影像数据文件格式的正确性；根据影像信息提交配置参数到计算环境。

影像切割分层并行运算服务单元，具体用于

将影像数据文件分片任务并行瓦片分割、分层形成瓦片数据；将瓦片数据建立索引并存入数据库。

影像瓦片发布服务单元，具体用于

读取瓦片数据，构建金字塔快速索引系统，并发布影像快速调阅功能。

如图2所示，多尺度影像快速瓦片金字塔处理基于spark并行计算平台，高效分布式数据库accumulo，对影像实现瓦片切割、分层、存储、瓦片数据库索引快速读写。

tiff/png影像文件可从分布式文件系统或者云盘文件导入到hadoop生态环境，对影像文件进行自动化切割成数据片段，数据片段通过sparkrdd进行分布式影像分层瓦片分割计算，构建金字塔结构，使用高效的分布式索引数据库accumulo进行存储，tms影像服务对accumulo的瓦片索引高效读取，快速构建局部影像，以满足用户快速影像浏览。

如图1所示，多尺度影像数据快速发布主要流程：

(1)用户通过云盘将影像数据文件导入至云存储系统

(2)系统根据用户的发布需求，对系统内的相关影像数据文件进行读取

(3)将影像数据读入spark内存云计算平台，进行影像分块计算、瓦片分割、分层，并在accumulo数据库中构建金字塔快速索引

(4)完成影像数据处理后，对外发布tms影像服务

如图3所示，影像处理模块主要有以下功能模块：

(1)tiff/png影像导入：私有云盘的影像文件读取并判断tiff、png格式的正确性。自动根据影像信息提交配置参数到hadoop计算环境。

(2)多尺度影像切割服务：影像文件分片任务并行瓦片分割、分层。瓦片数据建立索引存入accumulo数据库。

(3)tms影像瓦片发布服务：支持accumulo读取影像瓦片，快速构建影像金字塔，发布影像快速调阅。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。