下载文档原格式
分布式数据存储与处理技术在卫星遥感中的应用随着世界各国科技和工业的不断发展，卫星遥感技术在我们的生活中扮演了越来越重要的角色。
从卫星遥感获取的海量数据中，如何高效地存储、处理和分析这些数据，成为了卫星遥感技术研究的重要方向之一。
分布式数据存储与处理技术在卫星遥感中的应用，可以高效地处理大量的遥感数据，并为我们提供更好的决策支持。
1. 卫星遥感中数据存储的挑战卫星遥感技术是通过卫星对地球表面进行观测、测量和拍摄，从而获取大量的地理、环境、气象等信息。
这些数据的获取速度、精度和覆盖范围都在不断提高，同时数据的处理和分析也变得愈加复杂。
然而，如何有效地存储这些数据，成为了卫星遥感技术发展的重要挑战。
传统的数据存储方式是将数据存储在本地硬盘或存储服务器上。
但是，卫星遥感数据通常具有高精度、高分辨率、高维度、高时空性、高数据量等特点，这样的数据很难通过传统的存储方式来满足需求。
此外，数据的安全性、可靠性、易用性、可扩展性也是传统存储技术的瓶颈所在。
2. 分布式数据存储技术的优势分布式数据存储是一种将数据分散到多个存储节点上的技术，与传统的本地存储或集中式存储相比，具有以下优势：（1）可扩展性：分布式存储技术可以通过增加存储节点来扩展存储容量，满足数据增长的需求。
（2）高可靠性：多个存储节点之间可以进行数据备份和冗余存储，有效地提高了数据的可靠性，避免数据丢失。
（3）高并发性：多个存储节点可以进行并行处理，提高数据的处理效率，缩短数据存取时间。
（4）灵活性：分布式存储技术可以根据不同的应用场景和需求进行定制化配置，提高数据的可用性和易用性。
3. 分布式数据处理技术的应用在卫星遥感数据处理中，分布式数据处理技术可以实现数据的高效处理和分析，提高数据处理的速度和精度。
（1）分布式数据处理框架目前，常用的分布式数据处理框架有Hadoop、Spark、Flink等。
这些框架可以通过分布式任务调度、分布式数据存储、分布式计算等技术，对遥感数据进行分布式处理。
遥感与大数据概述：遥感与大数据是一种结合了遥感技术和大数据分析的方法，可以用于地球观测、环境监测、资源管理等领域。
本文将详细介绍遥感与大数据的概念、应用领域、技术原理和未来发展趋势。
一、概念：遥感是指利用卫星、飞机等遥感平台获取地球表面信息的技术。
大数据是指海量、高速、多样的数据集合。
遥感与大数据结合，意味着利用遥感技术获取的海量地球观测数据进行分析和应用。
二、应用领域：1. 环境监测：遥感与大数据可以用于监测全球气候变化、空气质量、水资源利用等环境问题。
通过分析遥感数据，可以实时监测并预测自然灾害，提供环境保护决策的科学依据。
2. 农业与林业：利用遥感与大数据技术，可以对农作物生长状况、土壤水分状况、森林覆盖度等进行监测和评估。
这些信息可以帮助农民和林业管理者做出农作物种植和森林管理的决策，提高农业和林业生产效率。
3. 城市规划：遥感与大数据可以用于城市土地利用规划、交通规划、城市扩张监测等方面。
通过分析遥感数据和大数据，可以了解城市的发展趋势，优化城市规划，提升城市的可持续发展能力。
4. 资源管理：遥感与大数据可以用于矿产资源勘探、水资源管理、能源开发等方面。
通过分析遥感数据和大数据，可以准确评估资源储量、优化资源开发方式，实现资源的可持续利用。
三、技术原理：1. 遥感数据获取：遥感数据可以通过卫星、飞机、无人机等遥感平台获取。
这些平台搭载了各种传感器，可以获取地球表面的光学、热红外、雷达等数据。
2. 遥感数据处理：遥感数据处理包括数据预处理、图像解译、特征提取等步骤。
数据预处理主要包括辐射校正、大气校正等，以消除遥感数据中的噪声和干扰。
图像解译是将遥感图像转化为可理解的信息，如土地覆盖类型、植被指数等。
特征提取是从遥感图像中提取有用的特征，如纹理、形状、光谱等。
3. 大数据分析：大数据分析包括数据存储、数据清洗、数据挖掘等步骤。
数据存储主要利用分布式数据库和云计算平台进行存储和管理。
数据清洗是对原始数据进行去噪、去重、补全等处理，以保证数据质量。
遥感与大数据概述：遥感与大数据是指利用遥感技术获取地球表面的信息，并通过大数据分析和处理技术进行数据挖掘、分析和应用的一种综合应用技术。
本文将详细介绍遥感与大数据的背景、原理、应用领域以及未来发展趋势。
一、背景：随着遥感技术的不断发展和大数据技术的兴起，遥感与大数据的结合成为了一种重要的技术手段。
遥感技术通过卫星、飞机等遥感平台获取地球表面的各种信息，如地表温度、植被覆盖、土地利用等。
而大数据技术则可以对这些遥感数据进行高效的存储、管理、分析和应用，从而为决策者提供更加准确、全面的信息支持。
二、原理：遥感与大数据的原理主要包括遥感数据获取、数据存储与管理、数据分析与挖掘以及数据应用四个方面。
1. 遥感数据获取：遥感数据获取是指通过卫星、飞机等遥感平台获取地球表面的各种信息。
遥感平台通过搭载各种传感器来采集地球表面的电磁波信号，并将其转化为数字图象。
这些数字图象可以包含多个波段的信息，如红外波段、可见光波段等。
遥感数据获取的关键是选择合适的传感器和采集参数，以获取高质量、高分辨率的遥感数据。
2. 数据存储与管理：遥感数据具有大量、多源、多格式的特点，因此需要进行有效的存储与管理。
大数据技术可以提供高效的数据存储与管理方案，如分布式文件系统、数据库管理系统等。
通过这些技术，可以将遥感数据进行分块存储、索引管理，并提供高速的数据访问能力。
3. 数据分析与挖掘：遥感数据的分析与挖掘是遥感与大数据的核心环节。
通过大数据分析技术，可以对遥感数据进行特征提取、分类识别、变化检测等操作。
例如，可以利用遥感数据进行土地利用分类，通过分析不同波段的反射率特征，将地表划分为不同的类别，如水体、植被、建造等。
此外，还可以利用遥感数据进行地表变化检测，监测城市扩张、农田变化等情况。
4. 数据应用：遥感与大数据的最终目的是为决策者提供准确、全面的信息支持。
通过对遥感数据的分析与挖掘，可以得到各种地理信息产品，如土地利用图、植被覆盖图等。
多源异构遥感大数据的高性能存储技术研究杨景玉;张珩;李宝文;吴磊;高德成【摘要】为了提高多源异构海量遥感数据处理流程中存储系统的性能,研究了自适应内存缓存机制在遥感数据存储中的应用.首先使用Alluxio建立统一的虚拟文件系统,并研究了基于空间关系及历史数据访问推理的缓存机制.其次引入了基于内存运算的Presto作为遥感数据元信息的存储组件,为海量的遥感数据元信息及高级语义信息提供实时的读写支持.实验结果表明,相对于使用传统存储方式的流程,使用自适应内存缓存遥感数据存储系统的流程处理耗时减少18％以上,该存储系统对提高遥感数据处理效率贡献显著.【期刊名称】《兰州交通大学学报》【年(卷),期】2019(038)001【总页数】7页(P50-56)【关键词】遥感数据存储;缓存机制;条件随机场;并行数据库【作者】杨景玉;张珩;李宝文;吴磊;高德成【作者单位】兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州 730070;甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心,甘肃兰州 730070;兰州铁路局计划统计处,甘肃兰州 730000;兰州铁路局计划统计处,甘肃兰州 730000;兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州 730070;甘肃省计量研究院,甘肃兰州 730070【正文语种】中文【中图分类】TP334.5随着我国遥感技术的发展以及高分系列卫星的正式投入使用，可接收数据的卫星数量稳定上升，每个卫星搭载的载荷也更加丰富，同时单景数据的规模也达到了GB 级别，总体来看，接收到的数据呈现出多源异构及海量的特点.很多学者研究了海量遥感数据的处理与信息提取，使用这些丰富的数据为国民生产生活提供了大量有用的信息，另一方面也挑战着传统的遥感数据存储管理方式，因为传统的遥感数据存储方式面临着存储成本高、系统的性能在负载较大时无法及时有效得到提升等问题.虽然HDFS[1]以及Alluxio[2]等都经过多年发展已比较成熟，但是缺乏与遥感应用的结合.李德仁等[3]对遥感大数据的表达、检索及理解等自动分析与数据挖掘等方面进行了论述，朱建章等[4]对遥感大数据从GPU硬件加速、集群、网络等方面论述了遥感大数据处理系统，并从分布式集群化存储技术、面向遥感大数据的机器学习等角度说明了遥感大数据发展的趋势.目前遥感大数据存储的研究主要分为如下几种情况：1) 用分布式存储如HDFS的方式来替换传统的磁盘阵列等集中存放方式，以提高系统的容错性以及扩容能力等，如张扬等[5]设计的基于Hadoop的遥感影像业务管理系统，根据数据热度采用三级存储模式，可以提高HDFS在遥感影像存储中的读写速度.聂沛等[6]提出的一种面向遥感影像的分布式存储方法，底层存储使用HDFS.景维鹏等[7]利用HBase存储遥感数据，利用网格ID和Hilbert 曲线来进行遥感数据的索引.刘云峰等[8]设计了Hadoop框架下海量影像数据库管理系统，主要利用影像无缝集成及镶嵌数据集技术来提高遥感影像在HDFS中存储的效率.2) 主要研究海量遥感数据的存储组织方式以提高在实际应用中遥感影像的存取效率.聂沛等[6]提出的面向遥感影像的分布式存储方法，设计了一种用于分布式环境的影像存储模型，数据具有更好的聚合性并设计了可配置的数据分块策略.张立福等[9]设计了多维遥感数据时空谱一体化存储结构，针对遥感数据不用应用场景下的数据组织提出了5种不同的数据结构以提高数据存取的效率.李国庆等[10]将遥感数据基础设施按服务能力分成6类，其中高性能的存储是重要的服务能力之一.3) 有学者研究了存储系统中内存缓存的应用，但没有针对遥感数据的特性进行专门的优化.文献[11-12]研究了Alluxio的存储系统应用优化以及远程分布式环境下的存储优化，系统分析了通用文件存储系统中缓存对存储系统性能的影响并进行了评价.Yildiz等[13]及Yang等[14]在实际应用中引入缓存有效地提高了系统的运行效率，让应用达到了实时或者接近实时的处理速度.上述研究从数据的组织到数据的存储及分布式并行处理等方面都对遥感大数据技术做了研究，但缺乏基于海量多源异构遥感影像高级语义的检索实时性技术的研究，同时对遥感影像存储系统的研究缺乏分布式缓存技术，导致在分布式处理时储存系统成为瓶颈.在遥感大数据系统的设计与应用中，存储系统的效率对整个应用系统的运行效率有非常重要的影响.特别是在分布式的遥感数据处理工作流中，由于后一流程的输入是前向流程的结果，因此导致频繁的存储系统访问，增加了流程运行的时间，加大了存储系统的负荷，图1是流程示例，其中CA、BG及DX是处理模块的代码.图1 遥感数据处理部分流程示例Fig.1 Example of RS data processing flow本文引入了Alluxio作为建立虚拟统一文件系统结构以及进行分布式内存缓存加速的工具，对遥感影像数据进行跨结点的分布式自适应缓存，可以避免数据频繁被写入及读出消耗额外时间及资源的情况.另外，很多在空间上相邻的遥感图像在处理时会有很大概率需要一起被处理，因此对多源异构的遥感数据建立基于元信息及高级语义的多维索引结构，并在存储系统中记录数据的访问历史，根据这些既有信息自适应地缓存需要的数据，能有效提高缓存系统的命中率.1 系统的组成结构通过建立统一文件系统UFS，存储底层可自动适配并整合使用已有的磁盘阵列，同时建立了基于HDFS 的分布式文件系统.系统的结构如图2所示.图2 基于内存缓存的遥感存储系统结构图Fig.2 Structure chart of memory-based RS data storage system由于单位内存价格的持续降低，基于将内存作为硬盘使用理念而设计的Alluxio虚拟存储系统逐步受到业界欢迎，可以将各种不同的存储系统统一为同一个文件系统，对上层应用如Spark等提供存储服务，同时根据文件系统的访问情况使用分布式的内存缓存.使用UFS建立虚拟的统一文件系统，可以保证既有的数据存储系统能无缝升级到新的存储系统，也可以使用新建立的分布式存储系统的数据源，并在自适应内存缓存系统的帮助下，提升数据读写的速度.HDFS是一种分布式文件系统，其显著特性就是要在普通的硬件上建立一套可靠稳定同时具有很好扩展性的文件系统.HDFS具有高度容错的机制，保证部署在廉价机器上的文件系统数据的可靠性，特别是自HDFS3解决了单点依赖问题以及数据的冗余度过高而存储利用率不高的问题后，HDFS成为很多企业建立大数据存储平台的首选.HDFS以流的方式读取文件系统数据，集群数据吞吐量很高，适合存储大规模的遥感数据集上的应用，但在数据汇总或者跨结点传输时，由于廉价硬件以及网络速度的限制，速度一般较传统的磁盘阵列低，因此需要引入合理的缓存机制来提高性能.Presto[15]是由Facebook开发然后开源的一种完全基于内存以及分布式并行计算SQL交互式查询引擎，Presto是一种MPP(massively parallel processing,MPP)架构，多个节点组成集群然后以管道的方式执行查询计划.它通过扩展式Connector组件支持任意数据源，数据规模从GB到PB级别都可支持，运行速度比Hive快4～5倍以上.Presto适合PB级海量交互式SQL复杂数据分析.在海量遥感数据的存储系统中，将遥感数据的元信息以及其他高级语义信息存入Presto，在使用时可以用SQL语句的方式来进行复杂的查询，降低了遥感数据检索的难度，系统的使用方式更加友好.2 遥感数据的读写过程分析本遥感影像存储系统的使用方式中，既支持使用传统方式如NFS及FUSE等与存储系统进行数据交换，也支持使用HDFS及Alluxio的API进行，无论使用何种方式，由于数据都在自适应缓存存储管理系统的统一命名空间内，因此都可以获得相比传统存储方式更高的综合性能.数据的组织方式可以为传统的文件夹的组织方式，也支持数据时间-空间-光谱4个维度一体化组织管理的spatial-temporal-spectral(SPATS)[9]数据结构，以增加在特定应用场景下的缓存命中率.2.1 数据的写入遥感影像数据在写入时，可以根据需要，对于不同级别的数据，使用不同的缓存方式，以根据需要提高数据的写入速度或者是数据的可靠性.对于关键的元数据以及重要的生产结果，必须尽最大可能保证数据不丢失，对于中间数据等的写入，尽可能提高数据的写入速度，在结点失效的情况下，自动启用Failover机制，能保证较高的数据写入的成功率.数据写入时的缓存方式主要分为如下几种方式：1) CACHE_THROUGH模式.遥感影像数据被同步地写入到缓存系统以及底层存储系统，这样能保证数据不会丢失.2) MUST_CACHE模式.遥感影像数据仅仅被写入到缓存系统，但不会被写入到底层存储系统，在系统失效或者重置后数据丢失，这种情形下数据的写入速度只比内存的写入速度稍慢，具有很高的性能，可以作为临时文件的写入方式.3) THROUGH模式.遥感影像数据同步地写入到底层存储系统，但是在写入时不会被缓存.这种情形适合于归档影像的写入，因为归档影像在吸入后暂时不会用到.4) ASYNC_THROUGH模式.数据被同步地写入到缓存系统，上层应用认为数据写入成功，数据被写入内存后由缓存系统异步地将数据写入到底层存储系统实现持久化.这种配置可以作为日常的配置，适应性较高，但如果底层存储系统压力较大，可以针对临时文件只启用MUST_CACHE模式.数据在写入之前，对应的基本元信息如坐标系、经纬度等信息可自动提取完成，但其他一些关于遥感影像的描述如数据来源等可能缺失，需要人工的方式在入库时或者入库完成后人工录入.对于影像的高级语义特征比如NDVI、主要地物类型等，在影像入库时根据系统的负载情况进行在线提取或者入库完成后离线提取并存入元信息数据库.图3是数据入库的流程，数据在缓存时缓存到代理所在的结点.2.2 数据的读取由于基于内存运算的分布式类数据库系统Presto的应用以及在数据写入时及写入后产生了丰富的遥感影像的描述信息，既可以使用传统的基于坐标范围及数据源类型等的查询方式，也可以使用高级语义信息如植被指数等进行查询，这样可以从海量遥感影像中更方便地给用户提供更有针对性的数据，影像检索完成后，进入文件读取阶段.图3 遥感影像写入流程框图Fig.3 Diagram of the RS data writing process由于缓存系统的存在，在读取遥感影像数据时，客户端不用关心数据具体存放位置，只需要从虚拟统一文件系统中按照传统方式读取即可，读取时可能发生如下几种情形：1) 数据已经在本结点的缓存中，那么读取速度相当于内存的读取速度.2) 数据在其他结点的缓存中，则直接从其他结点的缓存中读取，读取速度受限于网络的最大速度.3) 数据不在缓存中，则从底层文件系统中读取数据，并根据条件随机场进行推理，决定是否对该数据进行缓存，并进一步决定是否需要异步预先读取其他关联数据以提高后续缓存系统的命中率.在进行具体的遥感影像文件读取时，也可能出现文件的一部分数据已经被缓存而另一部分需要从底层存储读取的情况.总体来说，自适应遥感影像缓存系统对读取性能的提升较为明显，数据的读取流程如图4所示.3 条件随机场缓存策略条件随机场CRF(conditional random field)是一种概率图模型(probabilistic graphical models,PGM),CRF是判别式的，直接在可获知的观测基础上最优化数据标签的后验概率分布[16].本文在进行缓存遥感影像时使用了结合空间邻域信息的条件随机场框架，采用模糊C均值聚类方法(fuzzy C means,FCM)来构造CRF的一阶势[17]，从而达到避免海量异构遥感数据之间的独立假设条件,减少了无效的预读取缓存.将多源数据的光谱信息以及时序信息等用作条件随机场二阶势[18]，能更好地用异构多源的元数据即时缓存用户要用到的影像数据.条件随机场的吉布斯能量函数模型为(1)其中：φi(yi;xi)表示一元势，利用的是数据之间的空间信息；φij(yi,yj;X)表示二元势，同一及相邻区域所有数据的光谱以及其他高级语义信息被引入.整体流程框图如图5所示，推理结果0表示无须缓存，1表示应该缓存.图4 遥感影像读取流程框图Fig.4 Diagram of the RS data reading process图5 基于CRF的缓存策略Fig.5 Caching policy based on CRF条件随机场中求解最大化后验概率(maximum a posteriori,mAP)等同于Gibbs能量函数最小化，如式(2)所示.(2)如果入库的数据源种类繁多且定义的高级语义复杂时，求解困难，可采用循环信念传播算法(loopy belief propagation,LBP)去推理最优配置.4 实验分析对本文提出的使用自适应内存缓存的遥感数据存储系统进行测试，应用多源异构的数据集进行网络环境下的存取实验，同时进行实验对比：首先对本文提出的存储系统的性能进行测试；其次测试了将影像文件直接存放在HDFS，元数据存放于MySQL中的存储系统读写性能；最后测试了使用传统磁盘阵列的遥感影像存储系统的性能.4.1 实验环境与实验数据实验的硬件环境如表1所列.表1 实验的硬件环境Tab.1 Hardware list for experiment硬件数量参数服务器4DELL PowerEdge R730,16核心,32G内存,1TB 7.2K SATA硬盘交换机1华为S170024GR磁盘阵列1HP MSA2040实验所需的软件环境如表2所列.表2 实验的软件环境Tab.2 Software list for experiment软件版本CentOS7.1HDFS2.7.4PRESTO0.208ALLUXIO1.6.1实验数据包含Landsat系列以及高分系列的数据，如表3所列.表3 实验所用到的数据Tab.3 Data used in experiment数据类型数量Landsat32.3 GByteLandsat710.2 GByte高分120.6 GByte高分240.5 GByte 4.2 实验结果与分析实验采用基准文件系统性能指标以及在实际遥感数据处理流程中的时间进行对比.基准文件测试系统使用IOZone，挂载模式为FUSE，本文的存储系统写入模式为ASYNC_THROUGH.从基准文件系统的测试可以看到，缓存系统在小文件写入时由于缓存系统的存在，写入速度相对HDFS有较大提高，但在读取时由于额外的缓存层的引入，有时性能反而较HDFS稍差，但如果考虑实际应用中的多用户多任务情况，综合吞吐率较HDFS高，测试结果如图6所示.对于大块遥感影像文件的写入，在写入时由于异步缓存，本文系统性能较高，但读取时由于数据尚未缓存，所以第一次读取需要从底层存储进行，但由于缓存预读策略的原因，性能较HDFS高，但不及磁盘阵列高.如果系统中并发运行的生产任务多，数据之间的关联性大，则综合吞吐率较磁盘阵列高，在实际生成流程的测试中也得到了证明，因此基准文件测试具有参考意义，但不能说明基于自适应缓存的遥感影像存储系统比传统的磁盘阵列存储方式吞吐率低.图6 基于自适应内存缓冲的遥感影像存储系统基准测试Fig.6 Test results of RS data storage system based on adaptive caching mechanism当本文提出的遥感影像存储系统应用于实际的生产流程中时，流程前后步骤间数据的关联关系越大，缓存时命中率更高，本存储系统对整个处理流程的加速则更加明显，具有更显著的实际意义，如图7所示，流程1有5个步骤，流程2有7个步骤，流程3有9个步骤.同时本存储系统采用分布式冗余的方式，因此数据存储的安全性有保障，在实际应用中未发生因结点失效或者网络故障导致的数据丢失或者不一致的情况.在实际遥感数据生产流程中，为了降低处理模块之间的耦合性，每个模块都编制有对应的输入输出XML配置文件及脚本，前一模块处理完成后必须将结果写入文件系统，然后调度系统开始执行下一模块，下一模块再从文件系统读入上一流程的结果.此过程中，由于遥感数据较大，磁盘阵列的缓存不能满足此种场景下的要求，因此导致遥感数据处理流程在中间数据写入读出时耗费大量时间.HDFS虽然可以配置一定的热数据缓存，但是无法根据需要灵活配置，同时由于组建HDFS的硬件性能不高，因此单任务吞吐量较低.本文提出的基于自适应缓存的遥感数据存储系统能合理使用各结点的内存对中间数据进行缓存，不会影响处理模块的内存使用需求，对整个生产流程的加速较为明显.图7 不同存储系统在实际生产流程中的耗时对比Fig.7 Time consuming comparison of different storage systems in RS data processing flow5 结论本文主要的贡献在于将分布式自适应缓存策略引入到遥感影像的存储中，通过使用虚拟的统一文件系统，既兼容了传统的磁盘阵列，保留了已有的数据，又对基于HDFS的遥感数据存储系统进行了显著地加速，实际遥感数据生产流程中，相对于使用磁盘阵列的生产流程，使用本文提出的存储系统的流程消耗时间减少了18%到35%.实验结果表明本文提出的使用自适应缓存策略的遥感数据存储系统在实际遥感数据生产中是有效的，同时元数据存储使用Presto的选择是合理的.本存储系统具有建设成本低廉、可靠性较高及性能较好的特点；同时本存储系统也存在一些不足，如果需要的数据之间关联性不强且系统未记录用户使用的历史数据，则系统的效率相对于传统的磁盘阵列较低，同时在分布式缓存时，系统数据传输依赖于网络的速度，因此引入InfiniBand网络预计能较大幅度提高系统的整体性能.【相关文献】[1] COFFING T,NOLANDER J.Hadoop architecture and SQL[M].Phoenix AZ:Coffing Publishing,2016.[2] LI H.Alluxio:a virtual distributed file system[D].Berkeley:UC Berkeley,2018.[3] 李德仁,张良培,夏桂松.遥感大数据自动分析与数据挖掘[J].测绘学报,2014,43(12):1211-1216.[4] 朱建章,石强,陈凤娥,等.遥感大数据研究现状与发展趋势[J].中国图象图形学报,2016,21(11):1425-1439.[5] 张扬,谢彬,王敬平,等.基于Hadoop的遥感影像业务管理系统设计[J].计算机系统应用,2018,27(11):64-70.[6] 聂沛,陈广胜,景维鹏.一种面向遥感影像的分布式存储方法[J].测绘工程,2018,27(11):40-45.[7] 景维鹏,田冬雪.基于HBase的遥感数据分布式存储与查询方法研究[J].计算机工程与科学,2018,40(6):992-998.[8] 刘云峰,李发红,曹广强.Hadoop框架下海量影像数据库管理系统的研究与实现[J].测绘通报,2016(12):74-76,89.[9] 张立福,陈浩,孙雪剑,等.多维遥感数据时空谱一体化存储结构设计[J].遥感学报,2017,21(1):62-73.[10] 李国庆,黄震春.遥感大数据的基础设施:集成、管理与按需服务[J].计算机研究与发展,2017,54(2):267-283.[11] 温东新,董文菁,曹瑞,等.基于Alluxio的异步存储优化[J].东南大学学报(自然科学版),2018,48(2):248-252.[12] 董文菁,温东新,张展.基于Alluxio远程场景下缓存策略的优化[J].计算机应用研究,2018,35(10):3025-3028.[13] YILDIZ O,ZHOU A C,IBRAHIM S.Improving the effectiveness of Burst Buffers for big data processing in HPC systems with eley[J].Future Generation ComputerSystems,2018,86(9):308-318.[14] YANG C T,CHEN C J,TSAN Y T,et al.An implementation of real-time air quality and influenza-like illness data storage and processing platform[J].Computers in Human Behavior,2018,92(8):880-889.[15] Facebook.Presto[EB /OL].[2015-12-1].https://prestodb.io/.[16] ZHANG G,JIA X.Simplified conditional random fields with class boundary constraint for spectral-spatial based remote sensing image classification[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2012,9(5):856-860.[17] LEI T,JIA X,ZHANG Y,et al.Significantly fast and robust fuzzy c-means clustering algorithm based on morphological reconstruction and membership filtering[J].IEEE Transactions on Fuzzy Systems,2018,26(5):3027-3041.[18] WANG G,WANG Y,JIAO L.Adaptive spatial neighborhood analysis and Rayleigh-Gauss distribution fitting for change detection in multi-temporal remote sensingimages[J].Journal of Remote Sensing,2009,13(4):631-646.。
遥感与大数据简介：遥感与大数据是指利用遥感技术获取的大量数据，并通过大数据分析方法进行处理和分析的一种综合应用。
遥感技术通过卫星、飞机等平台获取地球表面的各种信息，包括地形、气象、植被、土地利用等，形成大量的遥感数据。
大数据分析方法可以对这些数据进行存储、处理和分析，从而提取出实用的信息，为决策提供科学依据。
一、遥感数据获取1. 遥感平台：卫星、飞机、无人机等。
2. 遥感传感器：光学传感器、雷达传感器、微波传感器等。
3. 遥感数据类型：地形数据、气象数据、植被数据、土地利用数据等。
4. 遥感数据获取流程：数据采集、数据传输、数据预处理。
二、大数据分析方法1. 数据存储：建立大数据存储系统，包括数据仓库、数据库、分布式文件系统等。
2. 数据处理：数据清洗、数据融合、数据转换等预处理工作。
3. 数据分析：数据挖掘、机器学习、统计分析等方法，提取实用信息。
4. 数据可视化：利用图表、地图等方式展示分析结果，便于理解和决策。
三、遥感与大数据应用案例1. 环境监测：利用遥感数据监测大气污染、水质变化、土壤退化等环境问题。
2. 农业管理：通过遥感数据分析，提供农作物生长状况、土壤湿度等信息，指导农业生产。
3. 城市规划：利用遥感数据获取城市土地利用、交通流量等信息，辅助城市规划决策。
4. 自然灾害监测：利用遥感数据监测地震、洪水、火灾等自然灾害，及时预警和救援。
四、遥感与大数据的优势1. 高效快捷：遥感技术可以远程获取大量数据，大数据分析方法可以高效处理这些数据。
2. 全面准确：遥感数据可以提供全面的地球表面信息，大数据分析可以准确提取实用信息。
3. 实时监测：遥感数据可以实时更新，大数据分析可以对数据进行实时处理和监测。
4. 智能决策：遥感与大数据相结合，可以为决策提供科学依据，提高决策的智能化水平。
五、遥感与大数据的挑战与展望1. 数据质量：遥感数据的质量对大数据分析结果影响较大，需要解决数据质量问题。
遥感与大数据遥感与大数据是一种结合遥感技术和大数据分析的方法，用于获取、处理和分析地球表面的信息。
遥感是通过卫星、飞机或无人机等载体获取地球表面的图像和数据，而大数据则是指海量、多样化的数据集合。
通过将遥感数据与大数据分析技术相结合，可以更好地理解地球表面的变化和趋势，为环境监测、资源管理、城市规划等领域提供决策支持。
一、遥感数据获取1. 遥感数据源：遥感数据可以来自卫星、飞机、无人机等载体，也可以来自传感器、摄像机等设备。
2. 数据获取技术：遥感数据获取技术包括光学遥感、雷达遥感、红外遥感等不同的传感技术。
3. 数据处理：对获取的遥感数据进行预处理，包括辐射校正、大气校正、几何校正等步骤。
二、大数据分析1. 数据存储与管理：建立适当的数据存储和管理系统，包括数据仓库、数据湖等，确保数据的安全和可靠性。
2. 数据清洗与整合：对海量的遥感数据进行清洗和整合，消除数据中的噪声和冗余信息。
3. 数据挖掘与分析：运用机器学习、人工智能等技术对遥感数据进行挖掘和分析，提取有用的信息和模式。
4. 数据可视化：将分析结果以图表、地图等形式进行可视化展示，帮助用户更好地理解和应用数据。
三、遥感与大数据应用1. 环境监测：通过遥感和大数据分析技术，可以对气候变化、土地利用、植被覆盖等环境指标进行监测和评估。
2. 资源管理：利用遥感和大数据分析技术，可以对水资源、森林资源、矿产资源等进行精细化管理和监测。
3. 城市规划：通过遥感和大数据分析技术，可以对城市的土地利用、交通拥堵、人口分布等进行分析和规划。
4. 灾害预警：利用遥感和大数据分析技术，可以对地震、洪水、火灾等灾害进行实时监测和预警。
四、遥感与大数据的优势1. 高时空分辨率：遥感数据具有高时空分辨率的特点，可以提供更精细的地表信息。
2. 大数据处理能力：大数据分析技术可以处理海量的遥感数据，挖掘出其中的有用信息。
3. 实时监测：遥感数据可以实时获取地球表面的信息，为实时监测和预警提供支持。
遥感与大数据概述：遥感与大数据是指利用遥感技术获取地球表面信息，并结合大数据分析方法进行数据处理和应用的一种技术手段。
遥感数据是通过卫星、飞机、无人机等平台获取的地球表面的电磁波辐射信息，可以获取到地表的地理、环境、气候等多种信息。
大数据分析方法可以对遥感数据进行处理、分析和应用，匡助人们更好地理解地球表面的变化和趋势。
一、遥感数据获取1. 卫星遥感数据卫星遥感是通过卫星搭载的传感器对地球表面进行观测和采集数据。
常见的卫星遥感数据包括高分辨率影像、多光谱影像、雷达影像等。
其中，高分辨率影像可以提供细节丰富的地表信息，多光谱影像可以获取地表的植被覆盖、土地利用等信息，雷达影像可以穿透云层和植被进行地表观测。
2. 飞机遥感数据飞机遥感是利用飞机搭载的传感器对地表进行观测和采集数据。
相比于卫星遥感，飞机遥感可以提供更高分辨率的影像数据，适合于需要更精细地表信息的应用领域。
飞机遥感常用于城市规划、土地利用、环境监测等领域。
3. 无人机遥感数据无人机遥感是利用无人机搭载的传感器对地表进行观测和采集数据。
无人机具有灵便性高、成本低、数据获取效率高等优势，适合于小范围、高分辨率的地表观测。
无人机遥感常用于农业监测、灾害评估、生态环境监测等领域。
二、遥感与大数据分析1. 数据预处理遥感数据预处理是指对原始遥感数据进行校正、去噪、辐射校正等处理，以提高数据质量和准确性。
常见的遥感数据预处理方法包括大气校正、几何校正、辐射校正等。
2. 特征提取遥感数据特征提取是指从遥感数据中提取出具有代表性的特征信息，以便进行进一步的分析和应用。
常见的遥感数据特征包括植被指数、土地利用类型、地表温度等。
3. 数据分析与建模遥感数据分析与建模是指利用大数据分析方法对遥感数据进行处理和分析，以获得地表变化趋势、环境监测等信息。
常见的遥感数据分析方法包括聚类分析、分类与识别、时空分析等。
三、遥感与大数据应用1. 地质勘探遥感与大数据在地质勘探中可以提供地表地貌、岩性、构造等信息，匡助找寻矿产资源和油气田。
空间大数据的存储与处理技术研究随着互联网的发展，加之各种智能化设备的兴起，我们身边所产生的数据量也在不断地增长着。
而这些数据不仅仅包括了我们的个人信息，也包括着一些特定场景下所产生的海量数据。
其中，空间数据就是其中一种，它的产生往往与地理位置有密切的关联。
因此空间大数据的处理，对于我们的日常工作和生活具有重要的意义。
一、空间数据的特征及分类空间数据的特征主要有以下几个方面：1.空间数据具有地理位置属性，即数据与一个特定的地理坐标点相关联。
2.空间数据适用于空间分析，这不仅包括对数据本身的分析，还包括对其空间关系的分析。
3.空间数据的存储形式一般为影像数据或矢量数据。
空间数据根据其存储形式和数据来源，可以被分为以下几种类型：1. 遥感数据：由遥感传感器获取的具有地理位置信息的影像数据。
2. 地理信息数据：是一种描述地球表面的矢量数据，包括地形、土地利用、道路交通等信息。
3. GIS数据：是将地图、地理数据库与地图处理技术相结合的信息系统技术，它可以实现对地理数据进行分析、整合、操作、存储、查询等。
二、空间大数据存储技术空间大数据的存储技术要求可扩展、可靠、高效、安全等特性。
1. 存储层面以云存储和分布式文件系统为例，通过分布式架构，可以快速提供大规模存储服务，解决了数据规模和性能问题。
2. 数据库管理系统以Hadoop、Cassandra、MongoDB等大数据处理平台为代表，在存储层面解决如何高效地管理海量数据。
3. 数据挖掘算法数据挖掘技术可以帮助我们从大规模数据中获取价值，快速分析和提取数据，针对空间大数据的特征，结合地理可视化和分析技术，可以更好地获取数据思考。
三、空间大数据处理技术处理技术是空间大数据技术中最具挑战性的方面，因为大量的空间数据，往往需要进行高效的存储和处理，以便我们快速分析、挖掘空间数据的信息和价值。
1. 时间序列分析时间序列分析是空间大数据中最常见的数据分析方法之一，可以为我们提供有关数据的简单和复杂趋势信息。
大数据分析在遥感图像处理中的应用随着遥感技术和大数据技术的快速发展，大数据分析逐渐在遥感图像处理中发挥越来越重要的作用。
遥感图像处理是指通过获取和处理遥感图像数据来提取地表信息和分析目标特征的过程。
大数据分析可以帮助遥感图像处理从海量的遥感图像数据中挖掘有价值的信息，提高数据处理和分析效率，帮助科学家和决策者做出更准确的决策。
首先，大数据分析在遥感图像处理中的应用可以帮助提高遥感图像的精度和分辨率。
传统的遥感图像处理方法往往受到计算能力和数据存储限制，难以处理大规模的遥感图像数据。
而大数据分析技术可以通过分布式计算和存储系统，以及高性能计算平台，实现对大规模遥感图像数据的快速处理和分析。
通过大数据分析，可以提高遥感图像的精度，并且从高分辨率遥感图像中提取出更多的地物信息，为地质勘探、农业管理、城市规划等领域提供更准确的数据支持。
其次，大数据分析在遥感图像处理中的应用可以帮助提取和分析地表变化信息。
地表变化是遥感图像处理中的一个重要课题，对于自然灾害监测、土地利用变化分析等具有重要意义。
传统的地表变化分析方法往往需要依靠人工对比和解译遥感图像，这不仅费时费力，还容易出现主观误差。
而大数据分析技术可以通过自动化处理和机器学习算法，从大规模的遥感图像数据中提取出地表变化信息。
利用大数据分析技术，可以实现对地表变化的实时监测和分析，为灾害预警和资源管理提供支持。
此外，大数据分析在遥感图像处理中的应用还可以帮助研究地球环境变化。
地球环境变化是全球关注的热点问题之一，对于全球变暖、海平面上升、生态退化等问题的分析具有重要意义。
大数据分析技术可以对全球范围内的遥感图像数据进行整合和分析，研究地球环境变化的趋势和影响因素。
通过大数据分析，可以建立全球范围内的地球环境变化模型，预测未来的环境变化趋势，并为环境保护和资源管理提供科学依据。
最后，大数据分析在遥感图像处理中的应用还有助于开发和优化遥感图像处理算法。
遥感图像处理算法是提取和分析遥感图像数据的核心工具，其准确性和效率直接影响到遥感图像处理的结果。
遥感与大数据遥感与大数据在当今社会中发挥着重要的作用。
遥感技术通过获取、处理和解释地球表面的遥感图象和数据，为我们提供了全球范围内的地理信息。
而大数据技术则能够处理和分析大规模的数据集，从中挖掘出有价值的信息和模式。
本文将详细介绍遥感与大数据的相关概念、应用领域和技术方法。
一、遥感技术1. 遥感概念：遥感是指利用航空器、卫星等远离目标的传感器获取目标信息的技术。
遥感技术可以获取地表、大气和水体等的光谱、辐射和形状等信息。
2. 遥感数据类型：遥感数据可分为光学遥感数据和雷达遥感数据。
光学遥感数据包括可见光、红外线和微波等波段的图象数据，而雷达遥感数据则是通过测量目标与雷达波的相互作用来获取信息。
3. 遥感数据处理：遥感数据处理包括数据获取、预处理、特征提取和分类等步骤。
数据获取是指通过卫星、航空器等平台获取遥感数据；预处理包括校正、镶嵌和辐射校正等操作；特征提取是指从遥感图象中提取出实用的信息；分类是将图象中的像素分为不同的类别。
二、大数据技术1. 大数据概念：大数据是指规模巨大、类型多样且产生速度快的数据集合。
大数据具有数据量大、数据速度快、数据种类多和数据价值高等特点。
2. 大数据处理：大数据处理包括数据采集、存储、处理和分析等环节。
数据采集是指从各种数据源中获取数据；存储是将数据保存在分布式文件系统或者数据库中；处理是对数据进行清洗、转换和集成等操作；分析是通过数据挖掘、机器学习等方法从数据中提取有价值的信息。
3. 大数据技术工具：大数据技术工具包括Hadoop、Spark、Hive、HBase等。
Hadoop是一个分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据；Spark是一个快速的通用计算引擎，用于大规模数据处理和分析；Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于数据的查询和分析；HBase是一个分布式的面向列的数据库，用于存储和检索大规模结构化数据。
三、遥感与大数据的应用1. 环境监测：遥感技术结合大数据技术可以用于环境监测和评估。
