省級衛星中心遙感數據管理服務平臺建設實踐

周長雯,閔 天,祁信舒,張 霞

（1. 湖北省航測遙感院，湖北 武漢 430074；2. 湖北省測繪工程院，湖北 武漢 430074）

隨著我國“高分辨對地觀測”重大專項和“空間基礎設施”的實施，遙感對地觀測獲取能力逐步提升，推送的衛星對地觀測數據量呈較大的增長趨勢。衛星數量、種類的增加，數據分辨率、質量的提高，數據量也隨之飛躍式增長，如何進行海量數據的管理，是省衛星中心建設的重要組成部分[1-2]。構建面向地區應用需求的專業遙感數據管理服務平臺，實現省級衛星中心對海量遙感數據的高效管理，逐步推進遙感數據向市、縣的貫通、共享，加快遙感數據的應用推廣是目前各省級中心的工作重點。在此背景下，湖北省衛星中心建設了遙感數據綜合管理服務平臺。

1 平臺總體設計

遙感數據管理服務平臺分為數據入庫管理系統和數據推送服務系統2 個系統:①數據管理系統采用c/s（client/server）客戶端/服務器架構布設，系統為兩層架構，第一層是在客戶機上布設數據入庫管理系統；第二層是數據庫服務器上建立PostgreSQL 數據庫。客戶機和數據庫直接相連，這2個組成部分都承擔著重要的角色。PostgreSQL 數據庫以數據表的形式對遙感數據的空間位置、元數據、數據實體及各數據表的關系等信息進行管理，方便數據的歸檔、查詢、瀏覽、調用[3]。②數據推送服務系統采用B/S(browser/server)瀏覽器/服務器架構布設系統，系統采用三層結構，即利用Web服務器聯通客戶端瀏覽器和數據庫服務器，瀏覽器和數據庫服務器采用多對多的方式連接，實現強大的遙感數據信息共享。系統依托C/S 端建立的關系數據庫，為客戶端用戶提供按空間位置、按條件等多種形式的查詢服務，統計服務，生產管理服務，數據推送服務等多項共享服務。總體架構見圖1。

圖1 遙感數據綜合管理服務平臺總體架構圖

2 數據管理系統C/S端

數據管理系統管理的數據涉及中心接收的1A 級原始衛星影像數據；經衛星中心處理后的成果影像數據；高精度航空影像數據；LiDAR點云數據以及數字高程模型數據等多種類型的海量數據，數據涉及Erdasimg、GeoTIFF或Pix等多種格式。

數據管理系統采用C/S 架構，將多源異構數據按照統一的標準規范進行集成并錄入到綜合數據庫中，數據庫采用混合存儲架構，即PostgreSQL 關系數據庫+在線共享存儲的形式對數據進行管理，PostgreSQL數據庫中以表的形式存儲數據的元數據及空間信息，數據實體文件存儲采用在線共享存儲方式進行管理。

2.1 空間位置管理

遙感影像綜合管理系統綜合數據庫體系使用WGS84作為基準坐標系，其他坐標系統通過坐標或投影轉換統一到WGS84坐標顯示和處理。

在數據入庫過程中，空間信息使用PostgreSQL 中PostGIS 空間數據引擎管理，PostGIS 作為PostgreSQL數據庫的空間擴展，完全支持OpenGIS規范的空間數據存儲結構，提供了對空間數據管理的支持。

2.2 元數據管理

元數據是需管理數據的“名片”，記錄了數據的格式、精度、生產時間、時相等重要的屬性信息。數據管理系統綜合數據庫中涉及的每種數據，定義其元數據項，在數據庫中對應不同的元數據表，對數據屬性進行管理。采用UML語言在PostgreSQL數據庫中實現所有對象元數據表的映射和持久化管理。

2.3 實體數據管理

實體數據采用在線共享存儲的形式對數據實體進行管理，入庫時在PostgreSQL 數據庫中以數據表的形式存儲數據的路徑，記錄數據的在服務器中的存儲位置。數據調用時，依據數據表中記錄的數據“地址”調用數據實體。

3 數據推送服務系統B/S端

B/S 端面向用戶提供服務，利用網絡Web 服務器連通數據庫服務器與客戶計算機，并通過部署瀏覽器連接數據服務系統“遙感數據推送服務系統”。該系統為用戶提供遙感數據的快速檢索、查詢、分析、統計及數據推送服務。

3.1 數據目錄管理

通過入庫管理系統將海量數據入庫后，需要有一個合理的邏輯軸線管理數據，數據才不會龐雜無序。針對不同類型的數據，平臺設計了不同的目錄節點對數據進行展示，數據目錄節點設計見表1。

表1 數據目錄管理設計表

3.2 數據查詢統計服務

B/S 端掛接PostgreSQL 關系數據庫，通過客戶端連接服務器的IP地址及端口，通過“遙感數據推送服務系統”為用戶提供已入庫數據的瀏覽、查詢、統計服務。用戶可按省域行政區劃（最小行政區可到縣區級）查詢數據，也可按手繪多邊形、拉框矩形、標準圖幅號、導入SHP文件等多種方式定位需查詢區域的空間位置，查詢該空間位置所覆蓋的遙感數據。同時，還可按條件查詢數據，在條件對話框中給定云量、獲取時間等感興趣信息，對數據進行條件檢索。

3.3 數據推送服務

省級中心節點接收到的數據，對經審批取得數據使用權限的客戶，實行數據的主動推送服務。數據推送分自動推送和半自動推送2 種模式，通過待推送數據與客戶矢量范圍的自動匹配，生成對應矢量范圍內的分發數據列表，自動推送模式下數據按設定的掃瞄時間自動定時分發，半自動推送模式下管理員對分發列表進行確認，對分發列表內的數據進行勾選或去勾選操作，對數據確認后執行推送任務，數據分發總體架構見圖2。用戶安裝用于數據接收的客戶端工具軟件，通過賬號、密碼登陸后，接收數據并查看數據下載狀態，歷史下載記錄、設置下載路徑等。

圖2 數據分發架構圖

3.4 用戶賬戶管理

B/S 端設置用戶管理子系統，可增加、刪減用戶，并設置各用戶不同的權限。用戶賬戶管理的信息記錄在PostgreSQL 數據庫中的用戶表、用戶角色關聯表、功能角色表中。

“用戶表”管理ID、密碼、部門等信息，通過添加角色獲得權限，用戶角色關聯表用來存儲用戶和角色關聯信息。“功能角色表”用來存儲功能角色信息，功能角色表通過配置功能關聯“功能權限表”，角色和功能權限關聯信息存儲在角色關聯權限表中。

4 遙感數據管理服務平臺建設實踐及思考

4.1 建設實踐

湖北省衛星中心遙感數據管理服務平臺針對海量影像數據資源為基礎，建設了一個具有高性能管理與查詢、共享與服務的遙感數據管理平臺。平臺于2019年開始建設，前期進行了數據管理系統的建設，系統搭建了一個多源、多時相、多分辨率的全省統一的遙感數據庫；數據庫搭建成功后，著手建設了數據服務系統，為遙感影像用戶提供數據查詢、分析、統計、分發等共享服務。

衛星中心節點全年無休接收部中心推送的影像，平臺每景數據入庫含數據解壓、讀取元數據項、數據遷移等，時間約為100 s左右，能完全滿足省級中心節點對接收數據的管理需求。同時，平臺已管理了自2015年始的成果影像，數據量近70 TB；管理了約40萬張航空遙感影像數據，數據量約60 TB；平臺按2 m格網、5 m格網、10 m格網精度管理了全省的DEM數據，按長江流域、漢江流域等攝區管理了LiDAR數據。

為方便遙感影像用戶使用數據共享服務，平臺建成后24 h在線運行，支持多用戶在線并發使用，平臺用戶只需登錄賬號，在B/S 端可多用戶同時調用數據庫，查詢數據。平臺的數據推送服務，采用按設定空間位置自動計算出符合條件的數據推送，節省了人工分析數據的環節，省去了常規數據發送用光盤、機械硬盤等載體拷貝的步驟，直接在作業單位的內部局域網發送數據，減少了人工工作量，提高了生產效率，節省了數據在途的時間。平臺通過對用戶賬戶的權限管理建立了數據管理的安全保障，提供了資源、數據、服務的有效共享。

平臺的建立為地理國情監測[4]、省級耕地非農化、自然資源資產審計、基于遙感大數據的湖北省復工復產進程監測[5]等項目的開展提供了遙感影像的快速查詢、分析、發送等基礎數據保障。平臺的運行，滿足了省級衛星中心對數據信息化管理的需求，為提升省級衛星中心遙感信息共享服務能力和水平發揮了重要作用。

4.2 建設思考

遙感數據管理服務平臺在湖北省衛星應用技術中心的建設實踐經驗，印證了利用數據庫技術管理海量空間數據，用B/S 架構實現數據共享服務在省級衛星中心數據管理中的優勢。實現了遙感數據管理和智能化共享服務，進一步提升了政府部門在資源利用、環境管理等方面的能力和水平[6]。根據我國空天技術中長期規劃，未來10 a，我國將繼續研制、發射多顆遙感衛星，形成高、中、低分辨率并舉，光學和微波相結合的對地觀測數據體系[7]。隨著國產衛星數據家族的不斷壯大，未來遙感數據需提供面向政府和公眾的PB級數據存儲和共享能力[8]，這對遙感數據管理服務平臺的建設提出了更高、更迫切的要求。

在后續的建設中還應考慮以下方面的問題：

1）數據開放共享機制的形成與實現。基于遙感數據進行自然資源監測，為政府精細化管理的需求提供了技術支撐，為各級自然資源管理部門提供了高效、精準的管理與監督手段。實現信息資源共享，才能消除數據和信息孤島現象，提高信息獲取的準確性和時效性。現有系統因考慮數據保密管理問題布設在涉密局域網上，遠遠不能滿足衛星中心貫通到市、縣（區）的服務需求，遙感數據保密管理制約著數據的使用推廣。如何在現有條件下加快數據的共享使用，是平臺建設需要思考的問題。

2）多源數據的整合與高效應用。按照自然資源部對省級衛星中心的定位和我省衛星應用需求，充分發揮衛星應用技術在自然資源調查監測、生態環境可持續發展等主體業務中的支撐作用，增強地方政府自然資源管理決策支持服務能力，擴大遙感技術的應用領域及項目成果的應用深度，不斷加強衛星數據深加工和數據處理能力。省級衛星中心承擔著成果影像數據生產的任務，經衛星中心節點接收的1A級原始影像數據，經過輻射校正、幾何校正和幾何精校正，同時采用數字高程模型（DEM）糾正地勢起伏造成的視差后得到4級成果影像數據。衛星中心平臺同時管理著這2種數據，2種數據有著基本一致的空間位置，相同的時相、分辨率等信息，而且影像的數據量也是以倍數增長。如何將2種數據的相同信息整合，減少數據冗余入庫，減少數據入庫工作量，減少存儲空間，提高數據查詢效率，是今后平臺建設需要關注的問題。