Oracle 10g 影像库的设计及应用模式分析

采用对象-关系型数据库对海量的影像数据进行有效的管理, 是空间数据库技术在21 世纪新兴的应用领域。随着数据库存储技术的发展, 使得利用现代数据库技术组织和管理海量遥感影像数据已成为可能。研究了Oracle Spatial 10g 对影像数据的存储与管理的体系结构、数据模型, 对GeoRaster 对象的管理和应用模式进行了分析, 并对影像数据库访问中间件ETL 进行了简要的介绍。     

基于Oracle影像信息管理的研究

阐述了基于 Oracle数据库 ,采用面向对象—关系数据库技术 ,对影像数据信息进行高效地存储和管理 ,以及对数据库中的影像数据直接进行处理的方法和技术实现。     

一种基于MongoDB的大数据管理架构

随着计算技术和互联网技术的不断发展,大数据处理技术也逐渐兴起,传统的关系数据库已经不能满足大数据管理的需求。结合增长速度越来越快的遥感影像数据,对"NoSQL数据库"进行了介绍,对大数据的概念和特点进行深入分析,提出了通过MongoDB数据库实现对海量遥感影像数据进行管理的存储模型。     

基于数据库的影像数据管理技术研究

数据库技术在“结构”性数据的管理中起到了十分重要的作用,把这种方便、高效的机制用于影像数据(如遥感数据和航空摄影数据等)这类“非结构”性数据的管理,由于影像数据的海量性和数据关系的复杂性,目前还存在许多困难。本文在充分分析影像数据具体特点的前提下,提出了一种对影像数据进行数据库管理的系统体系结构。我们开发的运行系统表明,利用该方法对适感影像进行管理,可以在网络环境下,达到对超过500GB的遥感影像进行快速查询和快速访问的目的。     

基于Client/Server的影像数据库管理模式

该文针对遥感影像数据的特点,结合现代网络技术、数据库技术与多媒体 ＭＩＳ技术以及 Ｗｅｂ技术,探讨了一种基于 Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ的影像数据库的管理模式,该模式主要包括客户机／服务器技术、分布式数据库技术、影像数据处理。影像数据库结构、影像数据压缩等。     

基于Clinet／Server的影像数据库管理模式

该文针对遥感影像数据的特点,结合现代网络技术,数据库技术与多媒体ＭＩＳ技术以及Ｗｅｂ技术,探讨了一种基于Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ的影像数据库的管理模式,该模式主要包括客户机／服务器技术、分布式数据库技术、影像数据处理影像数据库结构、影像数据压缩等。     

遥感影像基础数据库的安全设计

遥感影像基础数据库作为是国土资源部门重要的信息基础设施。由于遥感影像数据属于高价值、高敏感度、高安全级别的基础数据,因此有必要对数据库安全加以重点关注。本文结合某遥感影像基础数据库实例,从数据安全规划、数据监测手段、数据传输安全三个方面对遥感影像基础数据库的安全设计思路进行了初步阐述。     

基于PostGIS的高分一号卫星影像管理与Web应用研究

介绍了高分一号卫星影像在测绘生产中的管理与Web应用,探索使用PostGIS数据库进行海量遥感影像管理应用的方法。在数据生产中,利用影像元数据信息进行影像管理,结合测绘生产任务实现影像存储、检索、浏览以及影像产品的管理。结合辅助数据,进行生产进度管理、产品质量管理。在网络服务中,利用PostGIS数据库和瓦片地图数据库相结合的方式,实现卫星影像的网络共享服务,拓展了测绘产品的服务模式。     

一种基于文件系统的海量遥感影像存储组织结构

针对传统数据库技术在管理海量遥感影像数据方面存在的不足,本文提出了一种基于文件系统的海量遥感影像存储组织结构,该结构能够快速检索影像数据.     

海量影像数据库管理系统关键技术研究

随着卫星遥感以及航空摄影技术的发展,人们可以更快、更廉价地获得各种高分辨率的影像。为了对这些不断增加的海量数据进行管理,空间数据库无疑是一种最好的方法,它不但可以提供更快、更方便的数据管理,同时还支持不同用户对数据同时安全访问。由于影像数据库中会存储各种异构的数据源,在目前的影像数据库管理系统中,只提供分散的元数据的管理策略,但是用户在进行搜索和定位的过程中需要一种全局的元数据。论文研究如何利用分散的元数据生成一种查询所需的集中存储的元数据信息,同时提出了如何利用空间元数据来辅助快速搜索和定位所需要的影像资料的策略。最后在系统中实现了基于关键词和空间范围的搜索,实验表明具有较高的效率。     

基于高分辨率RS影像的城市大比例尺GEO-DB

传统控制测量方法在成图周期、数据存储和后续利用等方面难以满足城市大比例尺制图的要求。该文将高空间分辨率卫星遥感影像借助数据库技术用于城市大比例尺制图来提高制图效率。探讨了研究制图比例尺与遥感影像分辨率的关系，遥感影像处理方法，基于定制规则、自动化符号方案和自动拓扑的遥感图像自动采集方法，空间数据库构建技术，不同格式数据的统一存储、管理和利用，利用版本技术构建和管理时空地理数据库。     

基于遥感影像构建大运河沿线土地利用数据库

在京杭大运河的影像数据库基础之上,以SPOT5影像为主要数据,首先,进行图像处理如几何纠正、图像融合、图像镶嵌;然后分地区建立不同类型的影像解译标志库;在此基础上进行人机交互解译;解译完之后进行矢量化后处理,检查数据的质量,接着执行图层拼接与接边处理的操作,最后利用ArcCatalog工具完成数据的入库,构建京杭大运河沿线2 km范围内1∶5万精度的土地利用数据库。结果显示,采用上述技术路线进行数据库的建设是行之有效的,它具有周期短、效率高、准确等特点。     

基于SQLite的LOD模式海量影像数据管理系统的设计与实现

如何实现海量影像数据的合理化存储、高效的访问是视景仿真领域的一个瓶颈问题。本文提出了一种运用SQLite数据库实现基于嵌入式数据库的集中式数据管理方法,将海量影像数据以数据库的形式进行管理,同时又以类似文件操作的方式实现快速访问,为解决基于LOD模式海量影像数据难以管理维护的问题提供了一种可行方案。本文方法有效而稳定地实现了海量影像数据的管理和调度,具有良好的实际应用价值。     

美国高分辨率土地覆盖信息提取技术研究进展

土地覆盖数据是进行全球变化研究的基础。美国地质调查局组织的土地覆盖特征研究项目成功的开展了两次工作, 建设了土地覆盖数据库, 得到了多方面的认可, 代表了美国相关领域的前沿技术。项目中涉及一系列技术, 包括土地覆盖分类分区、遥感影像选取、数据预处理过程、图像转换变化分析、土地覆盖分类技术、数据产品验证、土地覆盖数据库建设等。另外还有关键技术研究, 包括: 土地覆盖多边形分析、纹理特征分析、树冠密度信息提取、城市不透性表面估算等。就美国地质调查局项目中土地覆盖遥感影像数据处理方法、技术流程、数据库建设, 以及有关土地覆盖度等相关关键技术进行了介绍, 期望能够反映其进展情况, 对国内的相关工作起到启示作用。     

一种基于存储过程的高效空间可视化检索算法

现有的GIS空间数据管理引擎对海量遥感影像数据库的数据管理和空间可视化检索存在效率低下的问题，该文在深入研究海量遥感影像数据库的空间可视化检索特点的基础上，提出了一种基于关系型数据库存储过程实现的高效的海量遥感影像数据库空间可视化检索算法，并对算法进行了多个级男日的性能优化。最后实验结果说明该算法具有高效性、稳定性和普适性。     

基于栅格影像的地理编码数据库开发研究

主要分析了国内开发地理编码数据库的需求、目标和包含的内容,以及采集地址数据的方法和特色,并阐述了基于栅格影像开发地理编码数据库的技术思想,最后结合北京市地理编码数据库的应用目标提出了一套完整的技术实现方案。     

遥感影像数据库研究

该文首先对目前国内外遥感影像数据库方面的研究工作做了介绍,并对一些重要遥感影像数据库系统实施方案进行了具体实践和测试,在此基础上针对各方案的技术路线、支持的操作系统及数据库平台、影像数据库的管理方式、系统体系结构、影像数据压缩方案、电子地图支持能力和使用的软件平台等7个方面做出了具体测试和分析,并给出测试结果和最终结论。     

RDBMS和COM的海量遥感影像数据的管理和Web发布

介绍了基于关系型数据库（RDBMS）和微软组件技术（COM）的Web海量影像数据库（IMIDM）的研究背景、系统组织和实现，具体论述了IMIDB的数据库逻辑设计，包括数据库的选择、遥感数据的组织和存储；在此基础上，论述了存储在数据库中的遥感影像的Web发布体系结构，以及组件对象模型技术在该系统中的运用；最后给出了该系统的测试情况，测试结果表明，系统达到了设计目标。     

遥感影像数据挖掘研究进展

遥感影像数据挖掘是一个有着广阔应用前景的研究领域。由于遥感影像数据库的海量特征，遥感影像数据挖掘已成为空间数据挖掘的主流。依据遥感影像数据挖掘的方法和目的，从图像索引和检索、图像分类、图像聚类、空间关联规则挖掘、影像变化检测以及高光谱数据挖掘六个方面对遥感影像数据挖掘的国内外研究现状进行了综述。并指出了遥感影像数据挖掘和知识发现中应该着力解决和注意的几个问题。     

地物散射模型与知识库系统中SAR影像数据分析与管理

地物散射模型与知识库系统是一个集典型地物散射模型库、目标后向散射特性数据库、地物的航空航天SAR(Synthetic Aperture Radar)影像库为一体的综合SAR影像信息应用平台。本文在介绍了该系统的研究背景基础上,针对系统中SAR影像数据的管理问题,首先分析了系统中影像数据的特点,并对目前常用的两款利用关系型数据存储和影像数据管理商用软件ArcSDE(Spatial Data Engine)和GeoRaster进行了简要介绍;接着通过对比分析试验表明,采用ArcSDE软件更适合管理本系统的SAR影像数据;最后针对SAR影像数据的特征,从系统结构、存储结构和存储模型3个角度说明ArcSDE10管理SAR影像数据的方式。