遥感影像数据管理与分析系统设计与实现

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多尺度遥感影像数据库管理的设计与实现

１京师范大学资源技术与工程研究所，京１０７．心，京１０７．北Ｉ北０８５
１ｎｔｕｅｏｅｏｒｅｅｈｏｏｙａｄＥｇｎｅｎ，ｅｉｇＮｒａＵｉｒｉ，ｅｉ０８５Ｃｉａ．ｓｔｔｆＲｓｕｃｓＴｃｎｌｇｎｎｉｅｒｇＢｉｎｏｍｌｎｖｓｙＢｉｎ１０７，ｈＩｉｉｊｅｔｊｇｎ２ｅｔｆＲｍｔＳｎｉｇａｄＧＳＢｉｎｏｍｌＵｉｒｔ，ｅｉｇ１０７，ｈａ．ｎｅｏｅｏｅｓｎＩ，ｅｉＮｒａｎｖｓｙＢｉｎ０８５ＣｉＣｒｅｎｊｇｅｉｊｎ
和引导其健康有序地发展．设部决定在小城镇规划和建设中建推广信息化管理，十五 ” 国家科技攻关计划课题 — — 小城镇 “
了多时相、分辨率的数据源。遥感影像数据有其自身独特多
１引言
进入２世纪后，国的小城镇以迅猛之势发展，了规范１中为
２多尺度遥感影像数据简介
随着遥感技术在多传感器、分辨率和多时相等方面的高
发展，使得多传感器技术已覆盖大气窗口的所有部分．形成
维普资讯
ＣｍｕｒＥｇｎｅｉｎｐｌａｏｓ计算机工程与应用ｏｐｔｎｉｒｇａｄＡｐｉｔｎｅｅｎｃｉ
多尺度遥感影像数据库管理的设计与实现

遥感影像数据库设计与实现

１引言
计算机技术、Ｓ技术、天技术和数字摄影测ＧＩ航量的不断发展，为遥感技术的应用开阔了广阔的前景。遥感技术正在进入一个快速、高精度、全天候
对地观测数据的新阶段。影像覆盖面积持续增长，
数据库设计与管理遥感影像，将影像信息存储在二
进制大对象（ｏｓ中，Ｂｌ）ｂ同时，将元数据信息用ＸＭＬ
语言表达，存储在另一个Ｂｏｓ，二者通过设置主ｌｂ中
关键字联系。 Fra bibliotek２多源遥感影像读取
ＧＬ是一个操作各种栅格地理数据格式的库，ＤＡ可以读取、写入、转换、处理各种栅格数据。ＧＡＬＤ支持很多栅格数据格式，括ＴＦ／ｏＩＦ（ｉ）包ＩＦＧｅＴＦ．ｆ、ｔ
感领域得到了广泛的应用，很多地理信息系统和遥感处理软件都应用了ＧＤＡＬ库。本数据库系统的设计就是利用ＧＬ读取多源遥感数据并入库到ＤＡ
Ｂｌｓ中。ｏｂ
量影像数据库管理系统，如国外ＥＤＡＳ公司的ＲＩｇａａｏ、ＲＳ公司的ＡＳｍａｅｔｌｇＥＩＣＲＣＤＥ栅格数据管理
库的研究从２０世纪８０年代末开始初见端倪，到２０
６多种数据格式。强大的栅格数据读取、写入、转０
换、处理等功能，使得ＧＤＡＬ在地理信息系统和遥

遥感07-毕业设计题目(选)

学生于博洋臧博
许海蓬赵强
修明军王旭牟磊李敬德吴廷博张焕雪姬景龙段宁李文君姜建王玉叶纪晓华孙云晓侯典吉吴垒田会龙高明刚任仲亮耿晓庆王孔华王吉振张岩
宋晓刘明旭刘钊君谢小伟李兴李帅孙常峰张超
郑明振曲家杰赵冠雄张辰
指导教师江涛江涛江涛江涛江涛江涛江涛王志勇王志勇王志勇王志勇王志勇战丽丽战丽丽战丽丽战丽丽战丽丽王仁礼王仁礼王仁礼王仁礼王仁礼王萍王萍王萍王萍孙林孙林孙林孙林孙林孙林蔡玉林蔡玉林蔡玉林蔡玉林蔡玉林朱红春朱红春朱红春朱红春朱红春许君一许君一许君一许君一许君一许君一朱金山朱金山朱金山朱金山朱金山朱金山朱金山
选题来源科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研生产科研科研生产科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研科研研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目工程实际理论研究科研项目工程实际科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目科研项目

遥感卫星影像数据处理分系统数据记录回放总控和分景编目模块设计与实现的开题报告

遥感卫星影像数据处理分系统数据记录回放总控和分景编目模块设计与实现的开题报告一、选题背景和研究意义随着遥感技术的迅速发展，遥感卫星影像已广泛应用于国土资源调查、自然灾害监测、环境监测等领域，成为了国家战略的重要组成部分。

然而，遥感卫星影像数据处理一直是个瓶颈，需要大量的人力和时间投入。

为此，针对遥感卫星影像数据处理分系统中数据记录回放总控和分景编目模块的设计与实现，具有重要的现实意义和应用价值。

二、研究目的和内容本研究的目的是设计和实现遥感卫星影像数据处理分系统中数据记录回放总控和分景编目模块。

具体内容包括以下几个方面：1. 数据记录回放总控模块的设计和实现。

该模块主要负责卫星影像数据的记录、存储和回放。

设计并实现该模块，可以实现对遥感卫星影像数据的高效处理和管理。

2. 分景编目模块的设计和实现。

该模块主要负责对卫星影像数据进行分组、分类和编目。

设计并实现该模块，可以进一步提高遥感卫星影像处理的效率和精度。

3. 数据记录回放总控模块和分景编目模块的应用和测试。

将两个模块应用到实际的遥感卫星影像处理中，并进行测试和评估，以验证其可行性和有效性。

三、研究方法和技术路线本研究将采用软件工程的方法和技术，具体技术路线如下：1. 确定需求和功能。

通过对遥感卫星影像数据处理分系统中数据记录回放总控和分景编目模块的需求和功能进行分析，明确设计目标。

2. 确定系统架构和模块划分。

根据需求和功能，设计数据记录回放总控模块和分景编目模块，明确它们的功能和接口。

3. 实现具体的模块。

根据系统架构和模块划分，分别实现数据记录回放总控模块和分景编目模块，并进行模块测试和调试。

4. 集成和测试。

将数据记录回放总控模块和分景编目模块进行集成测试和系统测试，评估系统性能和效果。

5. 应用和评估。

将两个模块应用到实际的遥感卫星影像处理中，并进行测试和评估，以验证其可行性和有效性。

四、预期成果和创新点本研究的预期成果和创新点包括：1. 设计和实现遥感卫星影像数据处理分系统中数据记录回放总控和分景编目模块，提高遥感卫星影像处理的效率和精度。

高光谱遥感影像管理系统的设计与实现

ｒｉｔｎＴｅｅｒ，ｏｐｌａｆｃｉｃｎｑｅｏｅｈｐｒｅｔｌｅｏｅｓｎｉａｅｙｍｎｇｍｎｈｓｂｅｅｐｉｔｅｚｉ．ｈｒｆｅｈｗｔａｐｙｎｅｅｔｅｔｈｉｕｎｔｙｅｓｃａｒｍｔｅｓｇｉｇｒａａｅｅｔａｅｎｔｏｌａａｏｏｏｆｖｅｈｐｒｎｍｈｎ
分析、表现等管理操作。因此如何采用新的技术来开发一个能有效管理高光谱遥感影像数据的影像管理系统，
是当前高光谱快速发展和深入应用的一个瓶颈之一。本文在研究的过程中，当前影像管理系统的发展作了大对量的分析，用成熟的关系数据库和程序设计语言，利开发了一个方便实用的高光谱遥感影像管理系统以管理高
ｉｄｆｃｌｆｒｔｅｔａｉｏａｎｏｍａｉｎｓｓｅｔｋｎｇｍｅｔｏｅ￣ｉｎｆｃｅｔｓｃｓｄｔｔｒｇ，ｒｃｓ，ｎｌｓｓａｄｓｉｕｔｏｈｒｄｔｎｌｉｆｒｔｙｔｍｏｍａｅｍａａｅｎｐｒｏｓｅｆｉｎｌｕｈａａａｓａｅｐｏｅｓａａｙｉｎｆｉｉｏｉｙ，ｏ
向娟，李钢＇
（．１中国矿业大学环境与测绘学院，江苏徐州２１０；．２０８２徐州市国土资源局，江苏徐州２１０）２００
摘
要：由于高光谱数据的海量高维特征，得传统的信息系统难以有效地对这些数据进行高效地存储、使处理、
第３１卷第５期

基于SuperMap Objects 5.0的影像数据库管理系统的设计与现实

影像数据库管理系统主要由影像数据库服务器和客
量影像的共享、询和调用成为困扰各作业团队的关键查问题。目前管理影像数据的主要方法有两种，件方式文管理和关系数据库管理 … 。基于关系数据库管理影像数
０引言
随着遥感技术的发展，的感官得到了有效的延伸，人对客观世界的认知能力也不断提高。遥感影像作为人们
观测地物和认知世界的基础，泛应用于各行各业的现广状调查和动态监测中。在遥感数据处理的过程中，容大
据，仅可以提高数据的安全性，不而且在多用户并发共享
户端组成，中数据库服务器负责影像数据的存储和组其织，部分的客户端软件负责影像的入库、索、新管理检更以及转出等工作。数据库管理利用ＳＬｓｅ２０，Ｑｖｒ００分别ｅ存放栅格数据、量数据和属性数据，中矢量数据库的矢其创建与更新，用Ｓｐｒａｅｋｒ５０软件完成，整利ｕｅＭｐＤｓｐｏ．而个系统用ＣＳ／结构完成，其框架结构如图１所示。
应用，果良好。效关键词：ｕｅＭａｂｃ；ＳｐｒｐＯｊｔ影像；ｅｓ数据库；Ｃ＋设计与实现Ｖ＋；
中图分类号：２８Ｐ０
文献标识码：Ｂ
文章编号：６２— ８７２１）３— ０００１７５６（０１００３ — ３

遥感影像服务方案

遥感影像服务方案1. 项目背景随着现代技术设备的不断更新，研究和应用遥感技术在各行各业范围内已经越来越普及，特别是遥感影像服务成为一个重要的解决方案。

如今，遥感技术已经应用到了人们生活中的各个领域，这也给我们提供了一个广阔的机会。

在这种背景下，推出一套融合多种遥感技术的整体解决方案已经成为重要的课题。

2. 实现目标本方案主要目的是通过使用遥感技术对大量数据进行处理和分析来提供准确、全面和密度分布的遥感影像数据。

我们提供的遥感影像服务是一种针对企业、政府和个人等各类用户提供的全方位的解决方案。

通过其高分辨率遥感图像服务，可以为用户提供各种专业的遥感数据处理和分析结果。

3. 服务内容我们的遥感影像服务主要包括以下几个方面：(1) 图像获取和处理我们将使用卫星、无人机、航拍等多种工具和技术来获取遥感影像数据。

在数据处理方面，我们采用先进的遥感图像传输和处理技术，实现从图像检测、智能分割、异构计算、对象识别和分类、三维建模等多个方面的优化处理。

(2) 数据存储和管理我们将在服务器和云端空间中建立庞大的数据存储和管理系统，实现对大量遥感影像数据的实时、高效和安全的存储和管理，同时还可以提供数据的查询、下载和分享功能。

(3) 数据分析和服务平台我们将提供丰富的数据分析和服务平台，包括遥感影像处理、现场实地验证、数据分析和服务等模块。

通过这些模块，我们可以提供包括地球观测、自然灾害评估、城市规划、农业管理、林业资源管理、环境监测、精准扶贫和智慧城市建设等众多方面的分析和服务。

4. 技术方案我们将综合应用多种遥感技术，包括多光谱、高光谱、合成孔径雷达、激光雷达、红外线等技术，实现遥感数据的采集、处理和分析。

为了确保数据的正确性和准确性，我们将采用深度学习、神经网络、机器学习等大数据处理和分析技术，同时结合遥感图像的类别与特征识别，实现更加准确和有效的遥感数据分析。

5. 实施计划本方案的实施计划主要包括以下几个步骤：(1) 项目评估：根据客户需求，对遥感影像采集、处理和分析的技术方案进行评估和优化。

卫星遥感图像识别与农业监测系统设计与实现

卫星遥感图像识别与农业监测系统设计与实现摘要：随着科技的发展和卫星遥感技术的应用，利用卫星遥感图像识别与农业监测系统实现农业生产监测已成为农业发展的重要手段之一。

本文将重点介绍卫星遥感图像识别与农业监测系统的设计与实现。

首先，对卫星遥感图像识别技术进行简要介绍，并探讨其在农业监测中的应用。

然后，给出卫星遥感图像识别与农业监测系统的设计方案，包括系统结构、功能模块以及相关算法。

最后，通过实际案例分析，验证了系统的可行性和有效性。

1. 引言卫星遥感技术是指利用人造卫星对地球表面进行远距离、非接触的观测和拍摄，获取地球表面的图像信息。

卫星遥感图像识别是指对卫星遥感图像进行处理和分析，以提取出有价值的信息和特征。

农业监测系统是指通过对农业生产进行实时、动态的监测和分析，提供科学决策依据，增加农业生产的效益。

卫星遥感图像识别与农业监测系统的设计与实现，可以为农业生产的监测与管理提供精确、全面的数据支持。

2. 卫星遥感图像识别在农业监测中的应用卫星遥感图像识别在农业监测中的应用主要包括土地利用/覆盖分类、植被监测和灾害监测等方面。

土地利用/覆盖分类可以通过卫星遥感图像识别技术对农田、林地、水域等进行自动识别和划分，为土地资源管理提供依据。

植被监测可以通过卫星遥感图像识别技术实时监测农作物的生长情况、病虫害情况等，提供精确的农业生产管理建议。

灾害监测可以通过卫星遥感图像识别技术对农作物受灾情况进行监测，及时制定救灾措施，减少灾害对农业生产的影响。

3. 卫星遥感图像识别与农业监测系统设计方案卫星遥感图像识别与农业监测系统设计包括系统结构、功能模块和相关算法等方面。

系统结构方面，主要包括前端数据采集模块、后端数据处理模块和用户界面模块。

前端数据采集模块主要负责对卫星遥感图像进行获取和传输，可以通过卫星数据接收站或者网络获取。

后端数据处理模块主要包括图像预处理、特征提取和分类识别等模块，通过这些处理步骤，提取出有用的农业生产信息。

基于云计算的遥感图像处理平台设计与开发

基于云计算的遥感图像处理平台设计与开发遥感图像处理平台是一种通过利用遥感技术获取的图像数据进行处理和分析的系统。

在过去的几十年中，遥感图像处理已经成为地理信息系统（GIS）和环境科学领域的重要工具。

随着云计算技术的快速发展，基于云计算的遥感图像处理平台已成为一个新的趋势。

云计算技术的出现为传统的遥感图像处理带来了革命性的变化。

传统的遥感图像处理需要昂贵而庞大的硬件设备和复杂的软件环境。

而基于云计算的遥感图像处理平台通过将处理任务分配给云端强大的计算资源，可以在几分钟内完成复杂的图像处理任务。

此外，云计算平台还可以根据用户的需求进行自动扩展和调整，以满足不同规模和复杂度的遥感图像处理需求。

基于云计算的遥感图像处理平台的设计与开发是一个复杂而全面的过程。

首先，需要建立稳定可靠的云计算环境，并确保有效地管理和维护云计算资源。

其次，需要使用先进的遥感图像处理算法和技术，以提供高质量的图像处理和分析结果。

同时，还需要考虑用户友好的图形界面和交互性，以便用户可以简单、直观地使用平台进行各种图像处理任务。

在设计和开发云计算的遥感图像处理平台时，最重要的是确保平台的可扩展性和可靠性。

平台应能够适应不同规模和复杂度的图像处理任务，并能够处理大规模的遥感图像数据。

此外，平台还应具备高可靠性，以确保在处理过程中不会丢失任何数据，并能够在任何时候恢复和继续处理任务。

为了满足任务的要求，云计算的遥感图像处理平台的设计与开发应遵循以下几个关键步骤：第一步是需求分析。

在这个阶段，需要与用户和利益相关者紧密合作，了解他们的需求和期望。

这将有助于确保开发出的平台符合用户的实际需求，能够提供他们所需要的功能和服务。

第二步是系统设计。

在设计平台时，需要考虑平台的整体架构和组件，以确保它能够有效地处理和分析遥感图像数据。

此外，还需要确定使用的算法和技术，以确保平台能够提供高质量的处理结果。

第三步是开发和测试。

在这个阶段，需要编写和调试平台的代码，并使用模拟数据和真实数据进行测试。

遥感影像高性能分类系统设计与实现

ｄｉ１．９９ｊｉｓ，Ｏ０１７２１．５０５ｏ：０３６／．ｓｎ１Ｏ —３７．０１０．０．
中图分类号：７ＴＰ９
文献标识码：Ａ
文章编号：００１７２１）１ — ０２ —０１０ —３７（０１１７０７４
ＣｍｅｅａｅｆＳｒｅｉｇａｄＭａｐｎＢｉｉｇ１０３）ｈｓＡｃｄｍｙｏｕｖｙｎｎｐｉｇ，ｅｊｎ０８０
ＡｂｔａｔＦｃｎｈｅｎｏｅｔｅｓｎｇｔｒｒｔｔｎａｄｃｎｉｅｎｈｒｅａｕｔｏａａａｄｈｇｅ－ｓｒｃ：ａｉｇｔｅｄｍａｄｆｒｒｍｏｅｓｎｉｇｉｍａｅｉｅｐｅａｉｎｏｓｄｒｇｔｅｌｇｍｏｎｆｄｔｎｉｈｔｒｎｏｉａｎ
ＨｉｈＰｅｆｒａｃｙｔｍｓｇｎｍｐｌｍｅｔｔｏｆｇｒｏｍｎｅＳｓｅＤｅｉｎａｄＩｅｎａｎｏ பைடு நூலகம்ｉ
ＲｅｏｅＳｎｓｎｇＩａｅＣｌｓｉｉａｏｍｔｅｉｍｇａｓｆｃｔｎｉ
ＲＥＮ－ｅ￣～，ａｔｏ，Ｕｉａ０ＹａｆｎＬＩＨｉａ＠Ｇ１Ｈａ－ｎ－ｙ
（ＴｅｔｔＫｅａｏａｏｙｆｒＭｕｔ。ｅｔａｎｏｍｔｎＰｏｅｓｎｅｈｏｏｙ， ① ｈａｅｙＬｂｒｔｒｏｌ－ｃｒｌＩｆｒａｉｒｃｓｇＴｃｎｌｇＳｉｐｓｏｉ

高分遥感卫星影像预处理系统的设计和实现

测绘与空间地理信息GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY第44卷第3期2021年3月Vol.44, No.3Mar., 2021高分遥感卫星影像预处理系统的设计和实现陈世荣，严立，申佩佩（宁波市测绘设计研究院，浙江宁波315000）摘要：高分影像预处理是高分应用的前提和基础，目前影像预处理专业要求高，自动化程度低，流程复杂，制约了遥感应用发展。

本文利用分布式云存储技术，自定义流程设计技术，基于IDL 影像处理的组件技术，实现遥感和CIS 一体化集成，开发了高分遥感卫星影像预处理系统，实现遥感影像管理检索、正射校正、辐射校正等，实际运行表明该系统具有良好的应用价值。

关键词:高分遥感；预处理系统；CIS 中图分类号：P237 文献标识码：A文章编号：1672-5867（ 2021） 03-0001-03Design and Implements of High-resolution SatelliteImage Preprocessing SystemCHEN Shirong, YAN Li, SHEN Peipei(Ningbo Design Research Institute of Surveying & Mapping , Ningbo 315000, China )Abstract ：The image preprocessing is the premise and foundation for application. At present , image preprocessing is low efficiency withhigh -technique , low automation , and complex process. Base on the integration of CIS and RS, distributed cloud storage , self-defini tion processing and IDL component development, the CF remote sensing satellite preprocessing system is developed , with the realiza tion on image management , orthorectification , radiometric correction and user-defined processing. The practical operation shows that the application value of system is high.Key words : remote sensing satellite ； preprocessing system ； CIS0引言随着遥感探测技术的不断创新发展，国内的卫星遥感技术水平也获得极大提高，比较有代表性的有“高分系统”和“风云系统”。

遥感影像样本库管理系统的设计与实现

1概述近年来,随着全球遥感影像数据的不断更新,其数据量越来越大,相应的元信息也越来越多,因此迫切需要借助现代化的信息技术实现其快速的信息提取及有效的查询管理。

遥感影像中,最多的是土地利用现状数据和土地覆盖分类数据,因此需要进行信息提取及分类。

当有新的遥感数据来临时,如何依据已有的遥感训练样本,实现信息的快速提取及分类,就成为一个迫切需要解决的问题。

因此,研究建立一个动态的遥感影像样本库管理系统,实现高效地分类提取遥感影像信息,具有重要的现实意义。

刘悦利用面向对象分类技术及Ar⁃cGIS 软件,构建了基于无人机影像的地质灾害样本库,能够实现地质灾害信息的自动提取[1]。

李冬宁从地理国情普查和地理国情监测实际应用的角度出发,开发了集样本整理、合并、展点为一体的遥感影像解译样本管理软件,为建立高质量的遥感影像解译样本库提供了技术手段[2]。

叶素倩等构建了一个具有一定通用性的LU/LC 样本影像数据库管理系统,解决了遥感解译及土地核查过程中主要涉及的大量遥感图像和繁杂的属性文本信息等问题[3]。

由于在建立遥感影像样本库和研发相应的管理软件后,能够提高各项遥感影像处理工作的效率,节约人力物力成本,基于此,采用C#编程语言和ArcGIS 二次开发工具设计并实现了遥感影像样本库管理系统。

2系统需求分析需求分析阶段位于系统开发的前期,是系统能否成功实现的基础,这一步工作的质量对于整个开发工作的成败是决定性的。

本系统的最终用户为遥感影像处理工作人员,其需求是能够方便地提取、查询和使用各类遥感影像样本,包括样本的显示浏览、样本的分类管理、样本的快速查询定位、样本元信息的管理与查询等。

由于该软件一般为影像处理工作人员在实际工作中单独使用,故采用一般的客户端/服务器架构即可满足此需求。

3系统架构由于该系统是单机操作,无需联网,故本系统设计采用简单实用的Access 2003作为后台数据库。

选择ArcGIS Engine 作为GIS 二次开发平台,以支持能够打开与显示各类遥感影像样本。

基于卫星技术的遥感监测系统设计与实现

基于卫星技术的遥感监测系统设计与实现遥感技术是指通过使用卫星等遥感设备获取地球表面信息的技术。

随着科技的不断进步，遥感技术的应用越来越广泛，如环境监测、土地利用和灾害预测等。

在现代农业生产中，遥感技术帮助农民更好地了解土地资源情况，提高农业生产效率，促进农业可持续发展。

为了更好地发挥遥感技术在农业中的作用，设计和实现一套基于卫星技术的遥感监测系统至关重要。

一、遥感数据获取遥感技术的核心是数据获取，数据获取可以通过卫星、飞机、船只等手段进行。

卫星是遥感数据获取的主要手段之一，卫星通过遥感传感器对地球表面进行频繁的拍摄和扫描，获得各种类型的遥感数据。

在农业中，卫星数据可以用于监测土地覆盖、土壤湿度、气象因素等，并为农民提供决策支持。

二、遥感数据处理遥感数据获取后，需要进行数据处理，以便更好地解释和分析数据。

遥感数据处理包括数据预处理、数据分类、信息提取和分析等。

以土地利用为例，通过遥感图像分类和土地利用型的界定，可以为农民提供较为精确的土地利用信息，并有利于农民在种植时选择更适宜的作物和更科学的种植方式，提高农业生产效益。

三、遥感监测系统的设计遥感监测系统的设计应综合考虑应用需求、遥感数据获取和处理技术、数据存储和传输等因素。

系统的设计应充分考虑农民的使用习惯和技术水平，使其易于操作和掌握。

同时，系统应支持多种类型的遥感数据，能够快速准确地提取有用信息并对数据进行分析和处理。

数据存储和传输方面，监测系统可以采用云端存储，以方便用户随时进行在线操作和数据共享，提高数据利用效率。

四、遥感监测系统的实现遥感监测系统的实现需要完善的硬件设备、基础软件平台和应用软件系统的支持。

在硬件设备方面，需要为农民提供高分辨率、频率快、内容丰富的遥感数据采集设备；在基础平台方面，可以采用WebGIS建立空间信息与农业管理综合平台，建立一个信息共享平台，方便用户在地图上进行数据查看和分析；在应用软件方面，设计一个灵活的算法库和可视化工具，方便用户根据所需对数据进行处理和分析，以最大程度地将遥感数据转化为对农业生产的帮助。

遥感影像数据存储系统设计

遥感影像数据存储系统设计一、系统描述某单位主要负责接收和处理遥感影响数据。

由对地观测卫星所产生遥感影像数据规模巨大，一般单颗卫星一次成像产生的单轨数据可能在数10g甚至数100g。

数据进一步加工生产进一步产生更高级别的应用产品，日均产生数据量在10T左右，并同时服务于数十家用户。

二、需求分析我们针对系统的描述，对系统的需求进行了分析：1. 数据存储类型卫星遥感的原始数据为影像，属于非结构化的文件数据，存储、处理这些数据需要非结构化的存储系统，而处理完的数据为结构化的文件数据，需要结构化的存储系统的支撑。

2.数据存储容量单日产生的数据量非常巨大，且日均产生数据量在10TB左右，年均产生数据量则3PB左右，存储系统需要对海量的系统进行存储。

3.数据的安全性由于卫星遥感影像数据的获取成本较高，存储系统的容灾性能必须足够好，进行一定的备份和冗余设计。

4.存储性能单日存入数据10T数据，同时服务于数十家用户，要求存储系统有较高的IO性能，支撑并发IO操作，IO的带宽要足够大。

对于原始数据，由于处理过程中要频繁地读取原始数据，因而非结构化的存储系统部分要有很高的并发读性能。

而作为结构化存储系统部分的数据库，要有很高的查询性能，且并发性足够好，能支持数十家用户同时进行顺利的查询工作。

5.可扩展性遥感影像数据量的增长十分迅速，考虑到系统的负荷，一次性较大的投入会造成系统在前期使用阶段容量的浪费，而过小的投入又难以适应快速增长数据存储需求，因此存储系统必须可扩展，且扩展过程中业务系统仍能正常运行。

6.跨平台应用终端由于遥感数据要供给数十家用户，用户的使用环境是多种多样的，因而存储系统的应用终端必须能支持多种运行环境，在不同环境中都能有良好的业务性能。

7.控制成本海量数据的存储的成本主要来源于系统开发的成本和服务器硬件成本，在这两个方面，在满足存储需求的前提下尽量使用廉价的方案。

三、存储媒质选择本系统采用硬盘对数据进行存储，并通过存储网络实现集群式或分布式存储。

基于Flex的遥感影像管理系统设计与实现

要】针对企业内部海量遥感影像分散存储、难以共享的问题，本文在分析Ｆｌｅｘ技术特点的基础上，构建了基
于Ｆｌｅｘ的遥感影像管理系统。通过设计系统技术路线和总体体系结构，并对ＲＥＳＴ、地图缓存、通信协议等关键技术进行总结和分析，给出了一些解决影像管理的思路和建议，为相关企业建立内部海量数据管理体系提供了具有参考价值
２０１４年２月
山西煤炭管理干部学院学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈａｎｘｉＣｏａｌ－ＭｉｎｉｎｇＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｏｒｓＣｏｌｌｅｇｅ
Ｆｅｂ．．２０ｌ４Ｖｏｌ＿２７Ｎ０．１
网站更新维护，降低管理人员的工作量。
统。该系统实现了影像数据与属眭数据的统一查询浏览、影像分类上传、影像下载、影像信息统计等功能，并基于角色分配模型进行用户的统一管理，采用ＨＴＴＰ、ＳＳＬ、ＡＭＦ等网络协议，保障系统与数据网络传输安全，实现了企业遥感数据统一科学管理与
的解决方案。
【关键词】ＦｌｅｘＡｒｃＧＩＳＳｅｖｅｒＲＥＳＴ影像管理
【中图分类号】ＴＰ７５１
【文献标识码】Ａ
பைடு நூலகம்
【文章编号】１００８ — ８８８１（２０１４）Ｏ１ — ０１５９ — ０２
有的商业化关系数据库支持二进制大对象（ＢＬＯＢ）

可视化遥感影像库系统设计与实现

ｇｅｔｃａｌｎｅｔｒａｈｌｇｏｍａａｅｔｔ．Ｈｏｗｅｅ，ｔａｉｉｎｌｒｍｏｅｅｓｎｇｉｇａａｂｓｙｔｍａｏａｉｆｈｅｕｒｍｅｔｉｈｅｄａａｅｎｇｈｅｄａａｖｒｒｄｔｏａｅｔｓｎｉｍａｅｄｔａｅｓｓｅｃｎｎｔｓｔｓｙｔｅｒｑｉｅｎｎｕｇｔ
［ｙｗｒｓｅｔｎｉｇｉｇａａａｅｄｇｔｌａｔ；ｍａｅｐｒｍｉ；ｔｄｔ；ｐｔｌｅｏｕｉｎＫｅｏｄＩｒｍｏｅｓｓｅｄｔｂｓ；ｉｉｒｉｇｙａｄｍｅａａｓａａｓｌｔｅｎｍａａｅｈａｉｒｏ
随着遥感技术的高速发展和对地观测系统的日臻成熟，人们获取的影像数据越来越丰富。因此，对影像数据的管理提出了更高的挑战。关于影像数据库的研究从２纪８０世０年代末开始初见端倪，到２纪９０世０年代末，在海量影像数据库系统的研究和实现方面国内外都已做了大量的工作，也推出了一些海量影像数据库管理系统，如国外ＥＤＲＡＳ公司的
ＤｅｉｎａｍｐｌｍｅａｉｎｏｓｇｎｄＩｅｎｔｔｏｆ
ＶｉｉｌｍｏｅＳｎｉｇＩａｅＤａａａｅＳｓｅｓｂｅＲｅｔｅｓｎｍｇｔｂｓｙｔｍ
ＷＡＮＧｅｇｙ，Ｃｈｎ－ｉＺＨＡＯｏｇｍｉｇＹＺｈｎ－ｎ，ＡＮＧｉｎＪａ
ｆｎｔｕｅｆｍｏｅｅｓｇＡｐｉｔｎ，ｈｎｓＡｃｄｍｙｏＳｉｎｅ，ｅｉｇ１０Ｏ）ＩｓｔｔＲｅｔｎｉｐｌａｉｓＣｉｅｅａｅｆｃｅｃｓＢｉｎＯ１１ｉｏＳｎｃｏｊ

无人机遥感影像数据处理与分析

无人机遥感影像数据处理与分析无人机遥感影像数据处理与分析作为现代遥感技术的一种重要应用，已经在多个领域得到广泛应用，包括农业、环境监测、城市规划和灾害管理等。

通过搭载相机、红外传感器和雷达等设备，无人机可以获取高分辨率、高精度的遥感影像数据，为决策者提供了重要的信息支持。

本文将介绍无人机遥感影像数据的处理与分析方法，以及其在不同领域的应用。

无人机遥感影像数据处理的方法主要包括预处理、图像配准和图像分类等步骤。

首先，预处理是指对数据进行去噪、辐射校正和几何校正等处理，以提高数据的质量和准确性。

其次，图像配准是将不同时间、不同传感器或不同分辨率的影像进行几何校正，使它们在同一坐标系统下对应到同一位置，以便进行后续的分析。

最后，图像分类是将影像中的像素根据其特征划分到不同的类别中，例如植被、土地利用类型或建筑物等。

常用的分类方法包括基于像元的分类、基于物体的分类和基于深度学习的分类等。

这些处理方法可以提取出影像中丰富的信息，为后续的分析和应用提供数据基础。

无人机遥感影像数据分析可应用于多个领域。

首先，农业领域可以利用无人机遥感影像数据来监测土壤水分、农作物生长情况和病虫害等。

通过对影像数据进行分析，农民可以及时调整灌溉和施肥等措施，提高农作物的产量和质量。

其次，环境监测领域可以利用无人机遥感影像数据来监测水体污染、森林火灾、土地退化和大气污染等。

通过对影像数据进行分析，环保部门可以及时采取措施减少环境污染，保护环境和生态系统。

此外，城市规划领域可以利用无人机遥感影像数据来进行地形测量、建筑物检测和交通监控等。

通过对影像数据进行分析，城市规划部门可以更好地规划城市发展，提高城市建设的效率和可持续性。

最后，无人机遥感影像数据还可以用于灾害管理领域，通过对影像数据进行分析，可以实时监测地震、洪水和风暴等自然灾害，并及时采取救援和应对措施，减少人员伤亡和财产损失。

然而，无人机遥感影像数据处理与分析也面临一些挑战。

遥感影像数据库管理系统需求分析报告

遥感影像数据库管理系统——系统需求分析报告随着遥感技术的迅速发展，获取的对地观测影像数据越来越多，同一地区的多时相、多波段的数据也不断增加，形成了对地观测的多级分辨率影像金字塔体系，出现了海量影像数据这样的概念。

如何管理组织这些海量数据，就显得尤为重要。

遥感影像数据管理系统是用来实现对海量的各种遥感数据进行分门别类的管理，实现快速有效的查询计算等功能。

本系统主要包括三个模块：影像数据录入、查询功能和计算功能这三个模块基本实现设计本系统的目的，从而可以进一步满足有效管理海量遥感数据的要求。

一、数据需求1.下面是遥感影像数据库管理系统所需要的输入输出数据。

影像实体（编号，名称，格式，像幅面积，成像时间，传感器，存放目录），传感器实体（名称，卫星平台，仰角），分辨率特征实体（影像类型，光谱分辨率，时间分辨率，空间分辨率）影像实体传感器实体分辨率实体2.明确实体之间的联系名称和类型。

例如，传感器实体和影像实体是“属于”联系，联系类型为1：1；影像实体和分辨率实体同样是“特征”联系，联系类型为1：m。

3.画出实体关系E-R图二、功能需求“遥感影像数据库管理系统”包括四个模块：影像实体、传感器、影像类型和系统功能。

这四个模块既相互联系又相互独立。

其中功能模块包括影像查询模块和基本计算模块。

1.影像数据录入模块该模块主要数据录入的关系表，是数据库的基本模块，主要功能用来对遥感影像进行收集和修改。

录入包括上述的各种属性，如影像名，影像编号，格式，分辨率，成像时间，传感器，卫星平台，仰角，光谱分辨率，时间分辨率，空间分辨率等。

2.查询功能模块该模块满足影像按照名称、编号、成像时间等的唯一值检索要求，同时能够进行多条件的复合查询检索。

检索结果以逻辑值和文件目录的形式返回。

3.计算功能模块通过该系统能够进行基本的遥感影像的计算和新值插入和更新等操作。

计算有面积的计算，几何校正，重采样等。

三、数据字典举例A ImageB TransducerC ImageResolution四、主要数据流图五、逻辑结构E-R图。

海岛遥感图像数据管理示范系统的构架与分析

交条件，例如，岛遥感图像片段相互之间不能重叠，据杜绝冗余。海数
（）６多元化技术的采用和数据开采：了获得完整的海洋图像，须利用同化技术进为必行空间扩展，决海洋范围较大和遥感数据空间覆盖局限性之间的矛盾。同时对海岛遥解
关键词：图像分析，管理信息系统，监督分类非中图分类号：３１１ＴＰ１．３文献标识码：Ａ
海岛遥感调查是正在实施的国家专项 “ 国近海海洋调查与评价 ” 的重要工作内我中
容，该项调查积累了大量的海岛高分辨率遥感图像，目前是采用人工对数据进行管理，然而人工操作费时、费力而且效率低，难以完成诸如检索、并排序、比、对修改、理、构和处重
问效率，采用分布式数据库就近存放方式。为了不同用户的需要，了存储常规数据外，除还以常规数据作为推理对象（能数据库特点）在需要时做出推理判断。智，
（）２数据转换服务：在不同的海岛遥感数据源之间自动提取、转换和加载数据，方便用户调用遥感图像，开发常规的图像处理模块：如遥感数据对比度变换、非监督分类等。
再现等功能。所以，利用数据库技术，建立一种实用的针对海岛遥感图像的数据库管理系统十分必要。该系统的建立可以自动完成对遥感图像的录人、索、序、检排比对、构、重再现、非监督分类和输出等操作，样不仅极大地提高了工作效率，且为进一步建立更完这而整的动态海岛图像数据库打下基础。

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图１系统架构 Fra bibliotek基金项目：精密工程与工业测量国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目资助（ＰＦ２０１３ —１３）
２技术路线
遥感影像数据管理与分析系统开发采用Ｂ／Ｓ（浏
览器／服务器）架构，使用表示层、业务逻辑层和数据层
三层结构（如图１所示）。这种结构统一了客户端，用
“ 天地图” 系统，是比较有代表性的两个遥感影像应用
服务系统。
究方向，具有十分重要的现实意义。
强 … 。遥感影像在社会经济发展中所发挥的作用也更加重要，它能够真实记录地表形态、植被覆盖、自然景观和环境状况，可广泛应用于城市环境整治、旧城改造、市政建设、城市管理等众多领域。美国Ｇｏｏｇｌｅ公司的ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈ和我国国家测绘地理信息局开发的
理和利用。
关键词：遥感影像；管理与分析系统；影像数据；影像分析
ｌ概
述
心的问题之一＿４Ｊ。此外，当前大多数的遥感影像服务
系统主要是为用户提供影像浏览的服务，欠缺影像动态处理和分析能力。而在遥感科学领域，利用遥感影
心部分集中到服务器上，用户通过浏览器来实现客户
端与服务器之间的信息交换，简化了系统的开发、维护
和使用。系统开发工作在微软．ＮＥＴ框架下使用Ｍｉ —
ｃｒｏｓｏｉｆＶｉｓｕａｌＳｔｕｄｉｏ和Ｓｉｌｖｅｒｌｉｇｈｔ为开发工具，以Ａｒｃ —
随着影像应用领域的快速扩展，用户需求激增，影
户界面在Ｗｅｂ浏览器中实现，而将系统功能实现的核
像覆盖面积呈逐年增加态势，多光谱、多分辨率、多时
相、高精度的遥感影像数据日益丰富，获取的影像数据量也越来越大。如此海量数据，在管理和使用方面都
取技术迅速发展，遥感影像也逐渐在多个领域得以广泛应用。如何存储、管理和应用这些海量数据，已成为遥感科学
发展中的一个重要问题。设计和开发遥感影像数据管理与分析系统用于解决这个问题，实现遥感影像数据的高效管
中图分类号：Ｐ２３７
文献标识码：Ｂ
遥感影像数据管理与分析系统设计与实现
魏翔，吴克友，朱传勇，刘涛
（武汉市测绘研究院，湖北武汉４３００２２）
摘
要：随着遥感影像数据的不断获取，多源、多尺度、多时相影像的数据量迅速增长。同时，影像数据分析和信息提
存在着一些较为突出的问题，主要表现为：
（１）数据格式类型多、命名不规范；（２）数据管理、检索不方便；
（３）数据保密安全性差；（４）数据利用率低。
ＧＩＳＡＰＩｆｏｒＳｉｌｖｅｒｌｉｇｈｔ作为应用程序编程接口，实现影像数据管理与分析功能。
随着遥感和对地观测技术的发展，遥感数据１３益多元化；遥感影像数据量显著增加，呈指数级增长；数据获取的速度加快，更新周期缩短，时效性越来越
像进行分析，并提取诸如绿化植被面积、土地利用状况、建筑道路分布范围等信息，是遥感影像数据应用研
态，语义），实现遥感信息的快速共享与分发，已经成为
空间信息科学领域研究，业务应用部门和机构重点关
￥收稿日期：２０１５ —０６ —１５作者简介：魏翔（１９８０一），男，高级工程师，主要从事摄影测量与遥感的研究：亡作。
２０１５年１２月第６期
文章编号：１６７２ — ８２６２（２０１５）０６ — ７８－０４
城
市
勘
测
Ｄｅｏ．２０１５
Ｎｏ．６
ＵｒｂａｎＧｅｏｔｅｃｈｎｉｃａｌＩｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ＆Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ
目前，常用的影像数据管理方式主要有三种，一是基于文件方式，二是基于文件和数据库混合的方式，三是基于数据库方式，这三种管理方式针对不同要求各有特点ｊ。如何更有序，更高效地存储与管理海量遥感数据，形成统一的存储组织标准（基准，尺度，时