时空遥感云计算平台PIE-Engine Studio的研究与应用

随着遥感大数据时代的到来,为快速处理和分析海量遥感数据,国内外涌现了众多遥感云计算平台,使得全球尺度、长时间序列遥感数据的快速分析和应用成为可能。本文在分析国内外遥感云计算平台现状的基础上,针对大数据时代国内缺少功能完备的遥感云计算平台,且国外遥感云计算平台对国产卫星数据支持不足等问题,基于容器云技术,构建了包含国产卫星数据且集数据、算力和技术于一体的时空遥感云计算平台PIE（Pixel Information Expert）-Engine Studio,实现了脚本驱动的遥感数据的按需获取以及海量数据的快速处理。采用Landsat 8数据,以生长季植被指数NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）的计算为例,对比了本平台与GEE（Google Earth Engine）的数据处理能力。结果表明,由于计算资源的限制,本平台的计算和导出时间均比GEE稍长,但计算结果的空间分布一致,其中近68%的值均分布在（0.48,0.77）,且二者差值的95.33%集中在（-0.13,0.13）,结果较为可信。因此,本文构建的基于共享、开放的中国自主遥感云计算平台PIE-Engine Studio,可为地球科学领域的研究提供数据和算力支持,将有助于推进中国遥感云计算平台的发展进程,推动国产卫星数据在云计算平台上的应用。     

遥感云计算平台相关文献计量可视化分析

在遥感大数据时代背景下,遥感云计算平台的出现改变了遥感数据处理和分析的传统模式,极大地提高了运算效率,使得全球尺度的快速分析成为可能.国内外已有众多学者利用遥感云计算平台开展研究,然而相对缺乏对遥感云计算平台发展和应用的客观性综述.本文基于Web of Science (WoS)和中国知网CNKI(China Nati...     

Google Earth Engine云平台对遥感发展的改变

近年来,随着遥感技术的快速发展,积累了海量的对地观测遥感数据.传统桌面端遥感处理平台(例如ERDAS和ENVI等)无法满足当前遥感大数据的应用需求.作为领先的遥感云计算平台,GEE (Google Earth Engine)的出现改变了传统遥感数据处理和分析模式,为海量数据快速处理与信息挖掘带来了新的契机.截止目前,科...     

论地球数据科学与共享

地球科学大数据的到来,迫切需要通过地球数据科学系统对地学数据机理、采集处理、存储管理,特别是集成共享与挖掘分析等进行研究,以便通过大数据资源,发现和揭示数据背后隐含的地学规律和知识,促进地学科技创新。本文首先分析了地球数据科学的内涵特征,提出了地球数据科学的基础理论方法和技术体系。然后基于国家地球系统科学数据共享实践,重点研究了大数据时代下,面向地球数据科学的地学数据共享新发展。     

时空大数据平台云计算及其典型应用服务探讨

介绍了智慧城市时空大数据平台的基本构成,重点介绍了时空大数据平台建设中的云计算框架的基本原理、业务流程、主要功能,并结合目前市场成熟的技术进行了设计实现,在此云计算框架的基础上,设计实现了3种典型云计算应用服务,可为其他城市提升时空大数据平台的云计算服务能力提供参考和借鉴.     

中巴地球资源卫星应用及其发展

介绍了中巴地球资源卫星应用系统中 7个分系统的基本概况和数据处理系统的基本特点 ,还对星上三种传感器和高密度磁记录器的特点以及产品的生产能力和类型等进行了简单的描述。重点探索了中巴地球资源卫星遥感数据在资源、环境、灾害监测、各种数据库的建立与更新、遥感定量化等方面的应用前景展望。     

海南省遥感大数据服务平台建设与应用示范

空间信息技术产业是国家战略性新兴产业。遥感技术的多元化应用和海量数据使得空间信息技术与大数据时代接轨成为现实。海南省是中国最大的省级经济特区。依靠独特的自然地理环境,海南省目前正在实施国际旅游岛、南海战略和21世纪海上丝绸之路重要战略支点等国家战略;坚持生态立省的原则,海南省也是国家生态文明试验区。2016年立项的海南省重大科技计划——"海南省遥感大数据服务平台建设与应用示范"项目,以天空地一体化的空间科技为切入点,基于遥感、导航、GIS等天空地一体化技术手段,建设以海南遥感大数据云为代表的大数据基础设施和智能化共享服务平台,实现海南省典型行业的空间技术应用示范,满足面向新时期海南省社会经济发展中对空间信息产品的快捷、准确、个性化共享服务需求。项目重点攻克了大规模空间观测数据和信息产品共享中的多项关键技术难题,消除目前空间数据分散和信息孤岛现象,提高空间信息获取的准确性和时效性,实现信息资源共享和高效服务。在天空地一体化遥感大数据服务平台下,项目围绕海岸带、农业、林业、旅游、城市环境等典型行业领域开展应用示范,构建省级典型行业领域应用服务信息系统,提供及时有效的动态监测信息和科学决策,以进一步提升政府部门在资源环境管理方面的能力和水平,实现全省资源、环境、经济、社会协调可持续发展。     

遥感大数据智能监测平台研究及应用

如何融合云计算、大数据、人工智能等先进技术手段,开展对遥感大数据的研究,进行遥感影像智能化处理,为空间智能应用提供更加精准、高效的数据支撑已成为必然,并具有广泛的应用前景。本文介绍了遥感大数据基本特征及研究现状,并运用深度神经网络等算法进行特征提取和目标识别,提出一种基于遥感大数据的智能监测方法,该方法结合了遥感技术和人工智能算法,通过对地表和大气信息的获取、分类和分析,实现了对城市环境、自然资源和生态系统的全面监测和管理。此外,开发了一套基于云计算和分布式处理的智能监测平台,该平台支持灵活的数据集成、可视化展示和实时预警功能,并已成功应用于城市的监测和管理任务中。     

遥感云计算平台原型系统设计与实现

针对现有的云计算平台成本和系统复杂度高、不适于在普通台式电脑进行部署的问题,结合系统设计思想和云计算相关理论,构建了遥感影像云计算平台原型系统。该系统框架结构划分为系统依赖库、物理资源层、系统实体层、应用支持层、遥感应用层和用户界面层,包括云存储、云计算和数据可视化等三个子系统。实验结果表明:该系统可以在普通桌面电脑上进行部署,并且支持遥感影像的存储和处理,验证了基于云计算的海量遥感影像存储和处理关键技术,为遥感影像高效存储与快速处理提供了必要的现实支撑和理论参考。     

对遥感科学应用的一点看法

本文提出遥感科学发展至今,需要进一步拓展和深化应用的一点思考。遥感已经无处不在,遥感学者不能停留在对传统的航空和卫星遥感数据的处理和分析,应该把现在无处不在的地面摄像、录音甚至是味觉传感数据以及其他社会经济大数据应用起来。遥感学者走出自己的熟悉领域实现跨学科发展,才能取得更大的科学突破。最后对遥感在实现联合国可持续发展目标中的作用进行展望,以期对年轻学者有一定帮助。     

遥感云服务平台技术研究与实验

遥感云服务是基于云计算技术,整合各种遥感信息和技术资源,通过互联网以按需共享的方式提供的遥感应用服务.本文在分析遥感云服务的基本模式和技术特点的基础上,阐述了遥感云服务的技术体系及关键技术,包括遥感数据云存储、遥感数据云处理、遥感应用云服务以及遥感数据云安全技术等,设计了遥感云服务平台总体架构和功能模块,并介绍了作者团队基于云计算技术研发的遥感云服务平台原型系统.该系统支持用户根据业务选择遥感数据和应用软件,在云服务平台自动部署的虚拟机上进行在线使用.实验表明,遥感云服务平台可以汇聚来自不同服务商的遥感信息、应用软件和计算资源,为用户提供一体化的按需应用服务,对于遥感技术的普及应用和产业化发展具有重要意义.     

遥感与地球系统科学

地球作为一个高度复杂的非线性系统,各圈层(大气、海洋、陆地、生物、冰雪圈、固体地球)尤其是人类活动等任何组成成份的变化,都会引起地球系统的变化。人类可持续发展面临的巨大科学挑战之一是认识人类赖以生存的、复杂变化的地球系统,认识地球系统如何变化及主要驱动因素,认识地球系统未来变化趋势及如何提高对全球变化的适应能力。卫星独特的全球覆盖和日尺度的观测改变了地球科学的研究方法,它强调所能探测到的多时空尺度上的物理动力过程,在全球范围应对气候变化、能源和环境挑战具有重要作用,揭开了地球系统多学科交叉的新纪元。以地球系统的视野,抓住驱动地球系统的关键循环过程(如能量、水、生物化学循环),是当前地球系统科学的发展趋势。地球系统科学(全球变化)研究需要长期稳定、准确性较高的卫星观测数据,以水循环为例,卫星遥感具备获取全球范围水循环关键参数能力,但是系统性综合观测能力不足,整体精确性受到综合化的可靠空间数据集的限制。目前中国正在积极研制发展新型水循环卫星WCOM(Water Cycle Observation Misssion),并寄希望以此为核心传感器发起全球分布式水循环观测星座系统,进一步提高中国在国际水循环观测与地球系统科学研究方面的话语权与领先能力。     

基于云计算的智慧唐山时空信息平台数据库构建

随着云计算技术的不断发展,大数据与信息化时代的优势越来越突出,应用越来越广泛。时空信息平台作为智慧城市建设的重要内容,管理海量基础地理信息数据,是智慧城市建设的基础。因此,海量数据的管理成为时空信息平台设计的关键。以智慧唐山建设为例,结合云计算技术,探讨时空信息平台数据库的构建,针对云平台基础地理信息数据体系、云平台数据库体系架构以及云平台数据库管理系统等方面进行设计,明确基于云计算时空信息平台数据库建设内容,探讨适用于智慧城市建设的时空信息云平台解决方案。     

分布式云计算的青岛市地理信息公共平台

针对当前数字城市地理信息公共服务平台单独建设、分散部署,存在运行效率较低及宕机风险等问题,该文提出了基于分布式云计算的集约化地理信息公共服务平台建设框架。以青岛市为例,通过整合现有市级地理信息公共服务平台软硬件资源,对软硬件及网络进行规划设计,形成物理分散、逻辑统一的分布式云计算环境,实现地理信息公共服务平台的高性能、高可靠性、高扩展性的提升,为智慧城市时空信息云平台提供集约化云环境。     

全球遥感实时监测与定点更新云平台设计与实现

卫星遥感是人类观测地球的主要途径,随着遥感技术商业化,全球商业遥感卫星数量快速增长,涌现出许多高分辨率遥感卫星和全球遥感星座,使用卫星对地球进行更全面、更精确、更实时的监测成为可能,但目前卫星遥感数据获取存在重复、盲目、不及时,与用户需求脱节、大量数据闲置等一系列问题,缺乏一个有效的平台和应用模式,搭起卫星数据提供商和...     

基于云理论的遥感影像分类方法分析

采用基于云理论的遥感影像分类方法,该理论兼容模糊性和随机性,通过逆向云发生器生成云模型,进而得出云的数字特征隶属函数,使用X条件云发生器计算隶属度,最后用极大判别法实现分类。通过与传统方法的实验对比分析,基于云理论的遥感影像分类方法有效地改善分类中的不确定性问题,提高分类准确度。