遙感影像區域覆蓋最優數據集的篩選模型

李 峰，尤淑撐，魏 海，韋二龍，陳 莉

(1.中國電子科技集團公司第五十四研究所，河北 石家莊 050081； 2.中國電子科技集團公司航天信息應用技術重點實驗室，河北 石家莊 050081； 3.中國土地勘測規劃院，北京 100035)

遙感影像區域覆蓋最優數據集的篩選模型

李 峰1,2，尤淑撐3，魏 海3，韋二龍1,2，陳 莉1

(1.中國電子科技集團公司第五十四研究所，河北 石家莊 050081； 2.中國電子科技集團公司航天信息應用技術重點實驗室，河北 石家莊 050081； 3.中國土地勘測規劃院，北京 100035)

隨著遙感影像數據越來越多，面向指定區域的遙感數據查詢，往往出現查詢結果數據量大、數據重疊且數據質量良莠不齊的問題。針對傳統查詢方法的問題，提出一種遙感影像區域覆蓋最優數據集的篩選模型。該模型基于成像時間、云量和分辨率等參數建立歸一化數學計算模型，完成指定時空范圍內覆蓋最優的遙感影像數據集篩選。試驗結果表明，使用區域覆蓋最優數據集篩選模型，能夠有效剔除遙感數據中較早時相、重復覆蓋和多云量的數據，有效地縮減用戶數據篩選時間。

遙感影像；篩選模型；最優數據集；智能Agent

0 引言

隨著對地觀測技術的發展，遙感影像數據越積越多，數據量越來越大，從GB數量級迅速增長到TB級數量級[1-2]，傳統的遙感數據查詢是采用界面分頁方法和數據源分頁方法，從海量數據中提取所有符合條件的查詢結果，查詢結果動輒幾百條甚至上千條，嚴重影響用戶的使用效率[3-4]。面對用戶需求，如何快速從海量遙感影像數據中獲取適應用戶需求的遙感影像數據，顯得尤為重要[5]。為此本文研究了一種遙感影像區域覆蓋最優數據集篩選模型，基本思想是根據成像時間、云量和分辨率等參數，自動篩選區域內的時相新、重疊少和云量優的遙感影像，減少用戶數據挑選工作量，縮短數據篩選時間，提供數據查詢效率。

1 遙感影像篩選過程中遇到的問題

以全圖土地變更調查監測與核查為例，進行某個縣的遙感監測信息提取時，需要提取該區域內時間最近、覆蓋最全和云量最少的遙感影像，作為遙感監測信息提取工作的原始數據進行專題產品生產[6-7]。若按原始條件直接查詢檢索出符合要求的影像數據集，數據集中會存在一些區域、成像時間上的冗余數據，主要包括以下幾個方面：

① 多景遙感影像數據的成像時間接近，但分辨率不同；

② 同一點的遙感影像數據分辨率相同，但成像時間不同；

③ 同一區域不同遙感影像數據的云量、覆蓋率各有優劣，例如數據A的云量較低，但對該地區的覆蓋率較低，數據B的云量較高，對該地區的覆蓋率較高。

如何從海量遙感影像數據中綜合考慮遙感影像的成像時間、分辨率和云量等條件，篩選出最優的影像數據集，提高遙感影像的檢索效率，減少人工參與篩選的過程，是遙感影像數據應用過程中亟需解決的問題之一。

2 模型設計與實現

2.1 模型總體設計

遙感影像區域覆蓋最優數據集篩選模型由客戶端、Web服務器、智能Agent和數據源4個模塊組成，每個模塊主要功能以及模塊之間的交互關系如圖1所示。

圖1 遙感影像區域覆蓋最優數據集篩選模型

2.1.1 客戶端

客戶端是用戶和篩選模型交互的可視化接口，一般是瀏覽器，主要實現用戶篩選條件的輸入和篩選結果的顯示[8-9]。

2.1.2 Web服務器

Web服務器是Web應用程序運行的容器[10]。一方面通過HTTP協議和客戶端完成消息的交互，另一方面向智能Agent發送SOAP消息調用Web服務[11-12]，實現遙感影像數據篩選。Web服務器主要包含了篩選條件組合、篩選條件編碼和頁面內容解析等功能。Web服務器將用戶在客戶端中輸入的所有篩選條件進行編碼組合，然后封裝在SOAP消息中發送給智能Agent[13]。查詢結果返回時，Web服務器解析篩選頁面的內容，然后發送到客戶端。

2.1.3 智能Agent

智能Agent是具有一定智能性的計算機程序[14-15]，能夠代表人們在動態變化的環境中進行交互操作。本文中智能Agent是整個篩選系統的核心，它接收Web服務器的查詢請求，訪問注冊的所有數據源，篩選滿足條件的遙感影像數據。

2.1.4 數據源

數據源是遙感影像數據的存儲中心[16]，提供用于訪問本地遙感影像數據的Web服務接口。智能Agent發送SOAP消息調用這些Web服務接口，實現多源遙感影像數據的篩選查詢。

2.2 智能Agent設計

智能Agent由篩選預處理、篩選處理和篩選后處理3個功能模塊構成，每個模塊主要功能以及模塊之間的交互關系如圖 2所示。

圖2 智能Agent執行流程

2.2.1 篩選預處理

篩選預處理模塊經過參數解析和參數重組獲得用戶的篩選條件，Web服務器以SOAP消息的形式發送篩選參數，完成區域網格拆分和歸一化處理模型構造。

歸一化處理是將成像時間、云量、分辨率分別進行處理。成像時間：成像時間越新歸一化值越大，取當前設定時間與成像時間差(設取值范圍：1 s，5年(157 680 000 s))的倒數(6.34×10-9,1)，并歸一化到(0,100)區間范圍，取值為α1；云量：百分比值(0.01,100)，在歸一化區間范圍(0,100)內，取值為α2；分辨率：(0.01 m,100 000 m)取倒數(0.000 01,100)，并歸一化到(0,100)區間范圍，取值為α3。

2.2.2 篩選處理

篩選處理模塊是智能Agent的核心功能模塊，處理過程分為遙感數據檢索、歸一化權重計算、基于網格和權重值的數據篩選3個階段。

首先，根據輸入的地理區域、時間范圍、衛星和傳感器要求、分辨率范圍等條件，檢索出符合要求的所有遙感影像數據記錄集A。根據業務應用類型，設置歸一化后成像時間、云量、分辨率的權重系數，設成像時間系數為γ1，云量系數為γ2，分辨率系數為γ3(0≤γ≤1，γ1+γ2+γ3=1)，則遙感影像數據權重值γ=γ1*α1+γ2*α2+γ3*α3，根據該方法計算記錄集A中每條數據記錄的權重值。最后對區域網格拆分后的網格進行遍歷，計算記錄集A中覆蓋每個網格的所有遙感影像數據，將權重值最大的數據記入記錄集B，所有網格檢索完畢得到初步篩選結果記錄集B。

2.2.3 篩選后處理

篩選后處理模塊負責篩選結果去重和篩選結果編碼反饋。篩選結果去重是指對記錄集B進行去重處理，首先創建一個新的結果集C，遍歷并判斷記錄集B中的數據是否在結果集C中存在，不存在則加入C。最后輸出最優數據集C。篩選結果編碼反饋將完整的最優數據集內容封裝到SOAP消息中，回送給Web服務器，完成篩選響應過程。

3 實例應用

為了驗證本文提出的遙感影像區域覆蓋最優數據集篩選模型的可行性和有效性，開發了一個遙感數據篩選查詢系統，試驗數據采用分布在同一區域、不同時相、不同衛星的遙感影像數據，以內蒙古赤峰市為示例區域查詢2015年7月～9月的遙感影像數據。試驗分2部分進行：第1部分直接采用區域、時間、衛星和傳感器為查詢條件進行檢索；第2部分，使用遙感影像區域覆蓋最優數據集篩選模型進行篩選。試驗效果如圖3(a)、圖3(b)所示。

通過試驗結果可以看出，使用遙感影像區域覆蓋最優數據集篩選模型后，能夠有效剔除遙感數據集中存在的部分重復覆蓋數據，輸出時相、分辨率和云量等指標相對更優的數據集。

(a) 未應用篩選模型查詢結果

(b) 應用篩選模型查詢結果圖3 查詢結果

4 結束語

通過建立遙感影像區域覆蓋最優數據集篩選模型，利用Web服務和智能Agent技術設計并實現了遙感影像數據的最優數據集篩選，根據用戶輸入的地理范圍、時間區間和衛星等多種查詢條件，篩選出符合條件的最優遙感影像數據集，為在限定條件下獲取最優遙感數據集提供了一種解決方法。

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AOptimalDatasetScreeningModelforRemote-sensingImageryRegionalCoverage

LI Feng1,2,YOU Shu-cheng3,WEI Hai3,WEI Er-long1,2,CHEN Li1

(1.The54thResearchInstituteofCETC,ShijiazhuangHebei050081,China； 2.CETCKeyLaboratoryofAerospaceInformationApplications,ShijiazhuangHebei050081,China； 3.ChinaLandSurveyingandPlanningInstitute,Beijing100035,China)

With more and more remote sensing imagery,for the querying of remote sensing data in specified region,the problem with large querying result,repeating coverage and mixed quality appeared.To improve the problem of traditional querying,a screening model for optimal coverage datasets of remote sensing imagery was proposed.A normalized mathematical computational model was built on the imaging time,cloud amount and image resolution,which realized the screening of imagery datasets with optimal coverage in the specified space-time range.The test result showed that the screening model could effectively reject the remote sensing data with early time-phase,repeating coverage and large cloud cover.And the screening time was also effectively reduced.

remote-sensing imagery;screening model;optimal dataset;intelligent Agent

10.3969/j.issn.1003-3106.2017.10.10

李峰，尤淑撐，魏海，等.遙感影像區域覆蓋最優數據集的篩選模型[J].無線電工程,2017,47(10):45-48.[LI Feng,YOU Shucheng,WEI Hai,et al.A Optimal Dataset Screening Model for Remote-sensing Imagery Regional Coverage[J].Radio Engineering,2017,47(10):45-48.]

V55

A

1003-3106(2017)10-0045-04

2017-01-07

國土資源公益性行業科研專項基金資助項目(201411119)。

李峰男，(1982—)，高級工程師。主要研究方向：航天地面應用、地理信息系統。尤淑撐男，(1975—)，研究員。主要研究方向：遙感技術土地調查監測應用。