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遥感云计算平台发展及地球科学应用 总被引：4，自引：0，他引：4
人类已有半个多世纪的全球历史遥感数据积累,这些不断涌现的海量遥感数据形成的遥感大数据为地球科学研究提供了丰富的数据支持;对遥感大数据快速处理、分析和挖掘是一个新的挑战。遥感云计算平台的出现为遥感大数据挖掘提供了前所未有的机遇,并彻底改变了传统遥感数据处理和分析的模式,使得全球尺度的长时间序列快速分析和应用成为可能。本文系统梳理了国内外遥感云计算平台发展现状,归纳了截止目前遥感云计算平台在地球科学领域应用的主要方向。在此基础上讨论了目前遥感云计算平台的局限性,并展望了未来需要解决的关键技术和核心问题,提出了中国遥感云计算平台发展的建议。随着人类对地球的认识需求提升,遥感云计算平台将会在地学研究中发挥更大的作用,服务于地学知识的深入及人类社会可持续发展。 相似文献
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时空遥感云计算平台PIE-Engine Studio的研究与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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遥感云服务平台技术研究与实验 总被引：2，自引：0，他引：2
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. 相似文献
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Google Earth Engine云平台及植被遥感案例研究 总被引：1，自引：0，他引：1
植被物候是全球变化的敏感指示器,对陆表物质和能量交换产生显著影响.植被物候遥感分析存在数据收集困难、提取方法实现复杂等问题,谷歌地球云计算平台(Google Earth Engine,GEE)为基于遥感大数据的物候分析提供了有利条件.本文分析了GEE平台的数据源、开发接口和应用场景,然后基于GEE中的长时序植被指数数据集NDVI3g,在像素级别采用导数法提取分析了中国东北地区的植被物候变化情况,发现该区域春季返青期推迟,秋季衰落期提前.实验说明了基于GEE进行复杂地学计算的可行性和适用性,但是在算法验证方面存在改进的空间. 相似文献
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李振举 《测绘与空间地理信息》2018,(1):1-5
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。 相似文献
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为了弄清江苏沿海滩涂利用模式分布情况,定量分析其时空变化趋势,本文基于Google Earth Engine云计算平台和Landsat卫星遥感影像数据,结合随机森林分类方法,通过机器学习建立了滩涂利用模式自动识别分类方法,样本训练后识别准确率达93％以上.利用该方法提取了2002年、2014年和2019年江苏沿海的土地... 相似文献
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探讨了面向数字城市的遥感数据挖掘的优越性和潜在效能,在分析遥感数据特点和国内外研究现状的基础上,分析了遥感数据挖掘的基本方法与挖掘流程,提出一个数字城市遥感数据挖掘平台的原型系统设计方案,最后结合城市可持续发展、城市规划管理等方面的需求对遥感数据挖掘在数字城市中的应用进行了展望。 相似文献
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遥感技术在景观生态学研究中的应用 总被引：41，自引：0，他引：41
景观生态学是一门新兴的宏观生态学分支学科，自20世纪80年代以来，其研究内容和方法论的发展与遥感、GIS等现代对地观测技术的发展紧密联系在一起。对近年来遥感技术在景观生态学中的运用，从景观结构研究、功能研究、动态研究、尺度研究以及景观生态学应用研究五个方面加以总结，进而分析遥感技术在景观生态学研究中的应用优势特征和目前存在的主要问题，并对未来遥感技术在景观生态学研究的应用发展方向提出意见和建议。 相似文献
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《International Journal of Digital Earth》2013,6(4):383-403
Abstract Geospatial simulation models can help us understand the dynamic aspects of Digital Earth. To implement high-performance simulation models for complex geospatial problems, grid computing and cloud computing are two promising computational frameworks. This research compares the benefits and drawbacks of both in Web-based frameworks by testing a parallel Geographic Information System (GIS) simulation model (Schelling's residential segregation model). The parallel GIS simulation model was tested on XSEDE (a representative grid computing platform) and Amazon EC2 (a representative cloud computing platform). The test results demonstrate that cloud computing platforms can provide almost the same parallel computing capability as high-end grid computing frameworks. However, cloud computing resources are more accessible to individual scientists, easier to request and set up, and have more scalable software architecture for on-demand and dedicated Web services. These advantages may attract more geospatial scientists to utilize cloud computing for the development of Digital Earth simulation models in the future. 相似文献
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热带与亚热带拥有大量丰富的自然资源,同时也正在经历着快速的城市化进程,其资源、生态、环境等都面临着前所未有的挑战。同时,热带与亚热带地区存在着大量的自然灾害(如台风、干旱、地震等),威胁着该地区人类经济社会的可持续发展。应用遥感技术对热带与亚热带区域进行全面的监测,对于热带与亚热带区域甚至全球的可持续发展具有重要的意义。然而,由于热带与亚热带特殊的地理条件(如多云多雨等),遥感监测需要克服特殊的技术挑战。本文通过Web of Science核心数据库的7594篇研究论文进行分析,综述了热带与亚热带遥感的研究现状,分别从热带与亚热带遥感的需求、现状、挑战和机遇,通过共被引文献分析和主题词频率分析,建立共被引文献网络和主题词网络,并通过非监督机器学习进行聚类,分别识别出22个共被引文献聚类和6个主题词聚类。通过对这些共被引文献类别和主题词类别的深入分析,本文总结了:(1)热带与亚热带遥感研究的主要监测对象,包括城市地表、热带雨林、红树林、珊瑚、热带草原、生物多样性和自然灾害;(2)热带与亚热带遥感主要采用的遥感技术,包括:遥感数据的选择和使用、遥感数据分析的方法、多云多雨的问题应对以及多源遥感技术。最后,从现代遥感技术的快速发展,本文从8个方面讨论热带与亚热带遥感面临的挑战和未来发展的机遇。 相似文献
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《International Journal of Digital Earth》2013,6(4):297-312
Abstract Global challenges (such as economy and natural hazards) and technology advancements have triggered international leaders and organizations to rethink geosciences and Digital Earth in the new decade. The next generation visions pose grand challenges for infrastructure, especially computing infrastructure. The gradual establishment of cloud computing as a primary infrastructure provides new capabilities to meet the challenges. This paper reviews research conducted using cloud computing to address geoscience and Digital Earth needs within the context of an integrated Earth system. We also introduce the five papers selected through a rigorous review process as exemplar research in using cloud capabilities to address the challenges. The literature and research demonstrate that spatial cloud computing provides unprecedented new capabilities to enable Digital Earth and geosciences in the twenty-first century in several aspects: (1) virtually unlimited computing power for addressing big data storage, sharing, processing, and knowledge discovering challenges, (2) elastic, flexible, and easy-to-use computing infrastructure to facilitate the building of the next generation geospatial cyberinfrastructure, CyberGIS, CloudGIS, and Digital Earth, (3) seamless integration environment that enables mashing up observation, data, models, problems, and citizens, (4) research opportunities triggered by global challenges that may lead to breakthroughs in relevant fields including infrastructure building, GIScience, computer science, and geosciences, and (5) collaboration supported by cloud computing and across science domains, agencies, countries to collectively address global challenges from policy, management, system engineering, acquisition, and operation aspects. 相似文献
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《International Journal of Digital Earth》2013,6(2):240-245
Abstract Digital Earth is an important field of information technology and a research frontier of geosciences in the 21st century. So far, the Grid computing technique is one of the best solutions for Digital Earth infrastructure. Digital Earth can only be realised through the interaction of people, heterogeneous computing resources, information systems, and instruments, all of which are geographically and organisationally dispersed. Earth observation (EO) includes information acquisition, processing and applications. Information acquisition provides a vast amount of spatial data for building the fabric resource infrastructure. Information processing means that spatial information processing middleware is used with large amounts of secure Grid computing resources for real-time processing of all kinds of spatial data. We are currently working on the development of core-middleware for EO data processing and applications for the Digital Earth Prototype System, which is available in the Institute of Remote Sensing Applications (IRSA), Chinese Academy of Sciences (CAS) The further results will be available soon. 相似文献
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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。 相似文献
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云计算技术不断发展,为对地观测的遥感数据的应用提供快速的解决方法。然而在调度过程中,云计算集群的不可靠性会严重影响数据处理效率。为此,研究一种基于主副版本的调度方法,将遥感数据抽象为DAG任务,在满足系统可调度性前提下,以云计算虚拟节点及通信链路的可靠性代价为目标,分析主版本任务的开始时间条件,以此限定副版本任务的开始时间,避免节点调度过程中由于发生故障而导致任务无法正常执行的问题。仿真实验表明,文中方法在保证遥感任务可靠调度的前提下,任务的执行周期(Makespan)能达到最佳。 相似文献