GeoCube： 面向大规模分析的多源对地观测时空立方体

随着对地立体观测体系的建立,遥感大数据不断累积。传统基于文件、景/幅式的影像组织方式,时空基准不够统一,集中式存储不利于大规模并行分析。对地观测大数据分析仍缺乏一套统一的数据模型与基础设施理论。近年来,数据立方体的研究为对地观测领域大数据分析基础设施提供了前景。基于统一的分析就绪型多维数据模型和集成对地观测数据分析功能,可构建一个基于数据立方的对地观测大数据分析基础设施。因此,本文提出了一个面向大规模分析的多源对地观测时空立方体,相较于现有的数据立方体方法,强调多源数据的统一组织、基于云计算的立方体处理模式以及基于人工智能优化的立方体计算。研究有助于构建时空大数据分析的新框架,同时建立与商业智能领域的数据立方体关联,为时空大数据建立统一的时空组织模型,支持大范围、长时序的快速大规模对地观测数据分析。本文在性能上与开源数据立方做了对比,结果证明提出的多源对地观测时空立方体在处理性能上具有明显优势。     

一种可扩展的线性可排序四叉树空间索引

分析了四叉树空间索引的优缺点,提出了一种可扩展的线性可排序四叉树空间索引,实现了空间索引的动态更新,同时具有高效的空间查询能力。     

GeoQoS——QoS感知的空间信息服务组合建模工具

基于服务质量(QoS)的服务评价和服务链优化,是空间信息服务的核心技术之一。然而,由于QoS数据的量测、发布和获取缺乏相关标准及软件工具的支持,在实践中难以形成一个完善的QoS应用体系,现有空间信息服务组合建模软件很少提供基于QoS的评价和选择功能。本文设计了基于QoS的空间信息服务组合建模软件架构,开发了QoS感知的空间信息服务组合建模开源工具-GeoQoS,实现了服务综合评价、服务组合建模及服务链优化等功能,为QoS在空间信息网络服务中的应用提供了参考。     

一种面向空间信息网络的星地协同计算迁移方法

面向空间平台构建星地一体化的空间信息网络近年来成为信息网络建设的热点。传统的信息网络建设趋于流量驱动,以满足节点间的通信需求为主。空间信息网络的建设更着重于以应用业务中的任务为向导,牵引从通信资源到计算、存储资源的优化重组与协同服务。如何在应用任务与有限网络资源间形成联动机制,有效解决星上遥感数据存储、处理与传输能力受限的问题,是实现空间信息网络高效数据处理的关键技术问题。针对遥感数据星地协同处理的机制,在任务驱动的空间信息网络体系架构基础上,提出一种面向空间信息网络的星地协同计算迁移方法,建立了计算迁移的优化模型,提出了计算迁移的实现技术,通过案例仿真结果与分析,验证了该方法的可行性。     

一种新的基于空间数据库的空间数据编辑处理方法

分析了空间数据编辑的处理现状和存在的问题,介绍了一种新的处理方法,结合Geostar 4.0的Oracle和SQLServer空间数据库系统实现了该方法的设计。     

利用数据溯源的遥感产品质量问题追溯与分析

针对目前国内遥感数据生产单位的产品质量问题追溯主要通过手动检查过程数据及日志文件,执行效率较低的问题,提出了一种基于数据溯源的遥感产品质量问题追溯与分析方法。该方法基于有向图的思想,将遥感产品溯源信息映射到节点的各种属性和关联关系上,可用于遥感产品溯源信息的表达、存储、查询和分析。该文方法实现了质量问题信息的提取和生产过程的完整记录,有助于提高遥感产品质量问题分析效率。某遥感数据生产单位的初级遥感产品信息溯源实验证明了该文提出方法的可行性和有效性。     

语义支持的空间信息智能服务关键技术研究

本文研究空间信息智能服务的关键技术,以实现网络环境下自动的数据查找和数据预处理,降低用户在准备数据上所花费的时间,使得用户能够专注于应用模型和空间信息处理流程的构建,并利用面向服务的工作流自动生成技术,自动构建空间信息处理流程以实现从数据、信息到知识的自动转换,以及帮助用户构建复杂的空间信息处理流程。主要研究内容包括以下几方面：①支持互操作的空间信息网络服务;     

基于SOA的空间数据起源研究

随着网络环境下空间信息服务数量和种类的不断增多,空间数据的使用和转换日趋频繁,空间数据产品的可信度成为困扰用户科学地使用空间数据产品的难题.空间数据起源记录了空间数据产品的衍生过程,是数据可信度评估的重要参考因素,对空间数据产品的维护与更新、空间信息处理工作流的检测和优化等有着重要意义,有助于提升空间信息服务应用的水平.该文介绍了空间数据起源的概念,分析了当前国内外在该领域的研究进展,针对空间数据起源的采集、管理和服务等问题,提出了基于面向服务体系架构SOA的空间数据起源系统原型框架,为分布式环境下空间数据起源系统化的管理和研究奠定了基础.     

组件与服务耦合的地学模型集成方法与实现

传统的空间信息处理建模工具,如ArcGIS ModelBuilder,聚焦于地理空间信息处理算子的组合建模。“模型网”的提出对已有的空间信息处理建模工具提出了新的挑战,一方面,现有的空间信息处理建模工具需要能够支持网络环境,支持空间信息服务的即插即用;另一方面,服务需要与复杂地学模型耦合,支持基于时间步长的地学模型运行。针对组件与服务并存的现状以及异构模型和算法兼容性差等问题,提出了组件与服务耦合的地学模型集成方法;并从“模型即服务”和模型集成需求出发,提出了基于WebSocket协议发布地学模型的新方法,实现了基于时间步长的地学模型在线共享。采用科学工作流技术实现了遵循国际开放地理空间信息联盟（Open Geospatial Consortium,OGC）标准的空间信息服务、基于WebSocket协议的地学模型服务、遵循OpenMI开放建模接口规范的模型组件集成,具有逻辑一致、物理分隔、执行可控等特点。利用该方法将传统的空间信息处理建模工具拓展为地学模型集成工具,并应用于具体案例中,验证了方法的可行性。     

基于Spark的分布式空间数据存储结构设计与实现

Apache Spark分布式计算框架可用于空间大数据的管理与计算,为实现云GIS提供基础平台。针对Apache Spark的数据组织与计算模型,结合Apache HBase分布式数据库,从分布式GIS内核的理念出发,设计并实现了分布式空间数据存储结构与对象接口,并基于某国产GIS平台软件内核进行了实现。针对点、线、面数据的存储与查询,与传统空间数据库系统PostGIS进行了一系列对比实验,验证了提出的分布式空间数据存储架构的可行性与高效性。