遥感影像元数据管理服务系统

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。

高分辨率遥感影像数据一体化测图系统PixelGrid1. 系统概述高分辨率遥感影像数据一体化测图系统PixelGrid是一种集成为了遥感影像数据处理和测图功能的系统。

该系统具备高效、精确、自动化的特点，可广泛应用于地理信息系统、城市规划、土地利用分析等领域。

2. 系统组成PixelGrid系统由以下几个主要组成部份构成：- 遥感影像数据获取模块：通过卫星、无人机等遥感技术获取高分辨率影像数据，包括多光谱、高光谱、合成孔径雷达等数据。

- 影像预处理模块：对获取的遥感影像数据进行预处理，包括辐射校正、几何校正、影像配准等，以提高数据的质量和准确性。

- 特征提取模块：通过图象处理算法，提取影像中的地物特征，如建造物、道路、水体等，以便后续的测图分析。

- 数据融合模块：将不同类型的遥感影像数据进行融合，以提高数据的综合分析能力。

- 测图分析模块：基于提取的特征数据，进行测图分析，包括地物分类、面积测算、形状提取等。

- 结果可视化模块：将分析结果以图形化的方式展示，包括地图、统计图表等，便于用户直观地了解测图结果。

3. 系统特点PixelGrid系统具有以下几个特点：- 高分辨率：系统支持处理高分辨率的遥感影像数据，能够捕捉到更细节的地物特征。

- 自动化：系统采用自动化处理流程，减少人工干预，提高处理效率。

- 精确性：系统采用精确的校正和配准算法，保证数据的准确性。

- 多源数据融合：系统支持多种遥感影像数据的融合，提高数据的综合分析能力。

- 可视化展示：系统提供多种结果展示方式，便于用户直观地了解测图结果。

4. 应用场景PixelGrid系统可广泛应用于以下领域：- 地理信息系统：通过对遥感影像数据进行处理和分析，生成地理信息数据，为地理信息系统提供数据支持。

- 城市规划：通过对遥感影像数据进行测图分析，获取城市的地物分布、土地利用情况等信息，为城市规划提供决策依据。

- 土地利用分析：通过对遥感影像数据进行特征提取和测图分析，了解土地利用情况，为土地资源管理和决策提供支持。

遥感影像快速处理与智能解译系统随着空间科学技术的快速发展，遥感影像的获取和分析已成为地理信息系统（GIS）、环境监测、城市规划、土地资源调查等领域的重要工具。

然而，遥感影像的解析往往面临处理量大、处理速度慢以及解译精度不高等问题。

为了解决这些问题，本文将介绍一种遥感影像快速处理与智能解译系统。

一、遥感影像快速处理系统遥感影像快速处理系统主要包括以下四个步骤：数据预处理、图像融合、图像分类和图像分割。

1、数据预处理：这个步骤主要是对原始数据进行质量检查、格式转换和噪声去除等操作，以确保数据的准确性和一致性。

2、图像融合：通过将多源遥感影像进行融合，可以获取更全面和准确的信息。

常用的图像融合方法包括基于波段融合、基于空间融合和基于光谱融合等。

3、图像分类：这个步骤主要是利用计算机视觉和深度学习技术对遥感影像进行自动分类，以实现快速、准确的数据处理。

4、图像分割：对于一些特定的应用场景，可能需要对遥感影像进行更精细的处理，例如目标检测、边缘检测等，这时就需要用到图像分割技术。

二、智能解译系统智能解译系统是遥感影像解析的关键部分，它主要包括以下三个步骤：特征提取、分类识别和结果输出。

1、特征提取：从遥感影像中提取有用的特征是智能解译系统的第一步。

这些特征可以包括颜色、形状、纹理等，具体提取哪些特征需要根据实际应用场景来确定。

2、分类识别：在提取出有用的特征之后，就需要利用这些特征来进行分类识别。

常用的分类识别方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、神经网络等。

3、结果输出：智能解译系统需要将分类识别的结果以易于理解的方式输出，例如生成报告、绘制图表等。

三、总结遥感影像快速处理与智能解译系统是遥感技术发展的重要方向，它可以大大提高遥感影像的处理速度和解译精度，从而为各领域的决策提供更准确、更及时的数据支持。

虽然现有的系统已经取得了很大的进展，但是仍存在一些挑战和问题需要解决，例如如何进一步提高处理速度和解译精度，如何更好地适应各种复杂的应用场景等。

遥感技术系统名词解释
遥感技术指的是利用卫星、飞机、无人机等载体获取地球表面信息的一种技术。

它通过接收、记录和解译从大气中反射或辐射回来的电磁能量，以获得关于地球表面特征和变化的信息。

遥感技术可以对地表进行高分辨率的观测，不受地理或气象条件的限制，有着广泛的应用。

遥感图像是遥感技术获取的信息的形象展示，主要分为光学图像和雷达图像两
种类型。

光学图像通过感光元件记录可见光、红外线等波段的辐射，能够提供丰富细节的地物信息；而雷达图像则是利用雷达系统对地球进行微波辐射的发射和接收，可以在夜晚、云层下以及烟尘中获取数据，对地物高度和形态有较好的解析能力。

遥感技术系统包括遥感平台和遥感数据处理系统。

遥感平台包括卫星、飞机、
无人机等遥感载体，它们携带传感器进行数据采集，可以覆盖大范围的地表。

遥感数据处理系统是对获取到的数据进行预处理、分类、解译和分析的过程。

通过数学模型和算法，可以将遥感图像转换为可用的地理信息，如土地利用、植被分布、水资源等。

这些信息对于环境监测、城市规划、农业管理等领域具有重要的应用价值。

总结来说，遥感技术是一种通过卫星、飞机等载体获取地球表面信息的方法，
而遥感图像是通过光学或雷达等传感器获取的图像数据。

遥感技术系统包括遥感平台和遥感数据处理系统，通过对数据的采集和处理，可以得到有关地球表面的有用信息。

这些信息在农业、环境监测和城市规划等领域有着广泛的应用。

遥感数据的管理制度引言随着遥感技术的快速发展，遥感数据的获取、处理、应用在各个领域得到了广泛的应用。

遥感数据是多源多元的，其规模庞大、种类繁多，如何有效管理这些数据成为了一个迫切的问题。

建立科学合理的遥感数据管理制度，对于提高遥感数据的利用效率、推动遥感技术的发展具有重要意义。

本文将探讨遥感数据管理制度的建立和实施，以帮助相关部门和单位更好地管理遥感数据资源。

一、遥感数据的特点1. 多源性：遥感数据来源多样，包括卫星遥感、航空遥感、地面遥感等多种形式，每种形式又涵盖了多个观测参数，数据种类繁多。

2. 大数据量：由于遥感数据一般都是以像素为单位的大规模数据，处理遥感数据需要大量的计算和存储资源。

3. 多样性：遥感数据包括多光谱、高光谱、合成孔径雷达、激光雷达等多种类型，每种类型的数据又有不同的处理方式和应用场景。

4. 实时性：随着卫星技术的发展，很多卫星都能够提供实时或准实时的遥感数据，这就要求数据管理系统要能够处理高频率、大容量的数据流。

二、遥感数据管理的目标1. 实现数据共享：遥感数据管理制度的一个重要目标是实现数据的共享和交换，避免重复采集和处理数据，提高数据的利用效率。

2. 确保数据的安全性：遥感数据包含着重要的地理信息，为了保护国家和个人的信息安全，必须建立安全可靠的数据管理系统。

3. 提高数据利用效率：通过建立科学合理的数据管理制度，可以提高遥感数据的利用效率，促进遥感技术的应用推广。

4. 规范数据使用行为：遥感数据的使用涉及到多个利益主体，要建立规范的数据使用行为，避免数据滥用和侵权行为的发生。

三、遥感数据管理制度的建立1. 统一管理机构：建立统一的遥感数据管理机构，负责遥感数据的采集、处理、存储、传输和应用，协调各个部门和单位之间的数据管理工作。

2. 制定数据管理规范：制定遥感数据管理规范，明确数据的归属、使用权限、安全保障措施等内容，保障数据的安全性和合法性。

3. 建立数据存储和传输系统：建立高效安全的数据存储和传输系统，包括数据中心、云存储、数据备份等设施，确保数据的完整性和可靠性。

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。

影像存储方案1. 引言在当今数字化时代，影像数据的产生和应用越来越广泛。

随着技术的进步和数据量的增加，传统的影像存储方案面临着各种挑战，包括存储容量、数据安全和数据访问效率等方面的问题。

本文将介绍一种高效的影像存储方案，以应对这些挑战。

2. 概述影像存储方案是一种高性能、可扩展的存储解决方案，专门用于存储和管理大规模的影像数据。

该方案采用分布式存储架构，充分利用硬件资源，提供高速的数据读写能力和可靠的数据存储保护机制。

同时，该方案还支持数据的快速检索和共享，方便用户进行数据分析和应用开发。

3. 架构设计影像存储方案的架构设计如下：3.1 存储层存储层是整个方案的核心组成部分，负责影像数据的存储和管理。

存储层采用分布式存储技术，将数据分散存储在多个存储节点上。

每个存储节点都具有高速的存储介质，如固态硬盘（SSD），以提供更快的数据读写速度。

此外，存储层还提供数据冗余存储和容错机制，以确保数据的安全和可靠性。

3.2 访问层访问层是用户与存储系统之间的接口，提供数据的访问和管理功能。

访问层通过网络连接到存储层，并提供统一的数据访问接口，方便用户对数据进行上传、下载和删除等操作。

访问层还支持数据的多维索引和快速检索，以提高数据访问效率。

3.3 控制层控制层是整个方案的枢纽，负责协调和管理存储和访问层的工作。

控制层包括元数据管理系统和控制节点。

元数据管理系统负责管理和维护影像数据的元数据，包括数据的属性、位置和访问权限等信息。

控制节点则负责控制存储层和访问层的运行状态，监控系统性能指标，并做出相应的调整和优化。

4. 主要特性影像存储方案具有以下主要特性：•高性能：采用分布式存储架构，实现并行读写和负载均衡，提供高速的数据访问能力。

•可扩展：存储层和访问层都具有良好的扩展性，可以根据需求灵活地增加存储容量和处理能力。

•高可靠性：存储层提供数据冗余存储和容错机制，确保数据的安全和可靠性。

•多维索引：访问层支持多维索引和快速检索，方便用户进行数据查询和分析。

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。

ENVI介绍1.简介：ENVI——完整的遥感图像处理平台ENVI(The Environment for Visualizing Images)是美国Exelis Visual Information Solutions公司的旗舰产品。

它是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。

它是快速、便捷、准确地从影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案。

今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从遥感影像中提取信息。

ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等领域。

ENVI的背景创建于1977年的RSI（现为Exelis Visual Information Solutions公司）已经成功地为其用户提供了超过30年的科学可视化软件服务。

目前ITT Visual Information Solutions的用户数超过200,000，遍布于80个国家与地区。

2004年RSI公司并入上市公司ITT公司，并于2006年5月正式成立ITT Visual Information Solutions公司。

ENVI和IDL的发展步伐更加有利与快捷，更多的新功能与算法加进到新版本中。

2007年6月，ESRI公司和ITT Visual Information Solutions公司宣布两者的商务合作计划。

“与ITT Visual Information Solutions这样的行业领导者合作，对ArcGIS 地理信息系统平台进行功能拓展，可以大大地扩展和提高用户的影像处理能力。

”ENVI的优势ENVI具有以下几个优势：1.先进、可靠的影像分析工具——全套影像信息智能化提取工具,全面提升影像的价值。

2.专业的光谱分析——高光谱分析一直处于世界领先地位。

面向石油遥感信息服务的多时相影像数据管理郭红燕;邹立群;张友焱;刘扬;董文彤;周红英【摘要】在石油遥感应用中，多时相数据的应用面非常广，如何对不同应用中大量的多时相成果影像进行有效管理是一个迫切需要解决的问题。

应用三维地理信息技术，采用两套数据分体管理模式，在三维基础影像数据的基础上，设计了一个实用的多时相数据存储结构，该模式充分考虑了石油遥感应用中多时相数据的多应用专题、多地区或事件、多数据源、多时相的特点，建立了基于三维地理信息的多时相数据管理系统，初步实现了面向石油遥感信息服务的多时相数据的有效管理。

%In the application of remote sensing to petroleum exploration, multi-temporal images are very commonly used. How to manage effectively the massive multi -temporal images to satisfy diverse applications is an urgent problem to be solved. The authors firstly employ separate - management mode for two - set data in three -dimensional GIS. Based on the fundamental image data of three-dimensional GIS, the authors present a practical data storage model of multi-temporal images suitable to solving complicated data features,which is characterized by multi-application, multi -district or event, multi -data resource, multi -temporal in providing RS Information service for oil application. This research is verified by developing a multi -temporal images data management system to provide remote sensing multi-temporal images information service.【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2016(028)002【总页数】5页(P188-192)【关键词】三维数字地球平台;石油遥感信息服务;多时相数据管理【作者】郭红燕;邹立群;张友焱;刘扬;董文彤;周红英【作者单位】中国石油勘探开发研究院，北京100083;中国石油勘探开发研究院，北京100083;中国石油勘探开发研究院，北京100083;中国石油勘探开发研究院，北京100083;中国石油勘探开发研究院，北京100083;中国石油勘探开发研究院，北京 100083【正文语种】中文【中图分类】TP79遥感技术作为对地观测的主要技术手段之一，可以为石油勘探开发各环节提供基于遥感特色的信息服务。

遥感影像处理软件的选择与操作指南引言：遥感影像处理软件的选择对于遥感数据的获取和分析具有重要意义。

本文将介绍几种常用的遥感影像处理软件，并提供一份操作指南，以帮助读者选择适合自己需求并熟练操作的软件。

一、遥感影像处理软件的选择1. ENVI（Environment for Visualizing Images）ENVI是一款功能强大的遥感影像处理软件，它提供了丰富的遥感图像处理和分析工具。

ENVI支持多种数据格式，包括卫星影像、航拍影像等，能够进行图像增强、分类、变换等操作。

ENVI还提供了Python编程接口，方便用户根据自己的需求进行定制化开发。

2. ERDAS IMAGINEERDAS IMAGINE是另一款广泛使用的遥感影像处理软件，具有强大的遥感数据处理能力。

它支持多种常用的遥感数据格式，并提供了丰富的图像处理和分析工具。

ERDAS IMAGINE还具有良好的多样性，可以进行3D可视化、地图制作等操作，适用于各种遥感应用领域。

3. ArcGISArcGIS是一套综合性的地理信息系统软件，其中包含了用于遥感图像处理的功能模块。

ArcGIS支持多种数据格式，包括遥感图像、矢量数据等，它提供了强大的地图制作、数据分析和空间分析功能，适用于对地理环境进行综合分析和决策支持的应用场景。

4. QGIS（Quantum GIS）QGIS是一款免费开源的地理信息系统软件，它也具备一定的遥感图像处理功能。

QGIS支持多种数据格式，并提供了丰富的数据处理和分析工具。

虽然QGIS在遥感影像处理方面功能相对较弱，但对于初学者来说，它是一个很好的入门选择。

二、操作指南1. 数据导入无论使用哪种软件，首先需要将遥感数据导入软件中。

通常可以通过“打开”或“导入”按钮选择要处理的数据文件，然后软件会自动将数据加载到工作界面中。

对于大规模的数据集，一些软件还提供了批量导入功能，可以一次性导入多个数据文件。

2. 图像预处理在进行进一步的数据分析之前，通常需要对遥感图像进行一些预处理。