大數(shù)據(jù)環(huán)境下遙感圖譜應用方法研究
——以作物干旱監(jiān)測為例

葉思菁

1. 北京師范大學地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室，北京 100875； 2. 北京師范大學地理科學學部地理數(shù)據(jù)與應用分析中心，北京 100875； 3. 中國農(nóng)業(yè)大學信息與電氣工程學院，北京 100083

國內(nèi)外基于多源遙感影像的農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測研究，就遙感實際應用而言還存在較大發(fā)展空間，面臨數(shù)據(jù)量大、多源異構(gòu)、預處理復雜等問題。本文針對監(jiān)測對象眾多、離散、非均勻分布等特性，實現(xiàn)了海量遙感數(shù)據(jù)地高效存儲管理；并探討了遙感圖譜高效重組、清洗、組織方法及滿足實時性要求的遙感數(shù)據(jù)自動化預處理方法；最后設計實現(xiàn)了農(nóng)田尺度干旱遙感監(jiān)測原型系統(tǒng)，檢驗本文遙感圖譜組織與提取方法的計算效率、計算精度與適用性。試驗表明，本文提出的遙感圖譜應用體系具有較好的計算精度與穩(wěn)定性。

本文的主要研究和工作涉及以下幾個方面：

(1) 數(shù)據(jù)存儲環(huán)境選擇了基于分布式元數(shù)據(jù)模型，并通過不同類型空間數(shù)據(jù)讀寫試驗對比存儲性能，試驗表明本文基于分布式文件系統(tǒng)的存儲環(huán)境對大文件與海量小文件的讀寫效率以及文件處理效率較傳統(tǒng)NAS存儲系統(tǒng)更高，表現(xiàn)出高吞吐率與穩(wěn)定性；制定了數(shù)據(jù)存儲目錄體系、元數(shù)據(jù)統(tǒng)一組織規(guī)則，以及協(xié)同坐標參考機制。

(2) 研究了適用于農(nóng)田尺度干旱遙感監(jiān)測實際需求的多級柵格數(shù)據(jù)清洗與重組格網(wǎng)體系，包括格網(wǎng)設計目標與原則、格網(wǎng)空間基準、格網(wǎng)劃分與編碼規(guī)則、格網(wǎng)索引策略。研究表明RDCRMG格網(wǎng)體系的數(shù)據(jù)檢索流程是基于無元數(shù)據(jù)檢索思想，格網(wǎng)匹配與像元矩陣提取過程均基于線性計算實現(xiàn)，具有組織靈活、冗余較小等優(yōu)點，并具有良好幾何穩(wěn)定性、同構(gòu)性和密實度。在此基礎上，定義了遙感數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一格網(wǎng)體系的重組規(guī)則與處理流程，研究了基于線性規(guī)則逼近的快速坐標轉(zhuǎn)換方法，并以百分比直方圖與信息熵為指標檢測重組過程引起波譜信息變化情況。

(3) 設計并實現(xiàn)了GF-1數(shù)據(jù)自動化預處理框架體系：輻射校正方面，設計實現(xiàn)了基于6S模型的自動化輻射校正模塊，并檢驗輻射校正效率與精度，試驗表明本文方法具有高執(zhí)行效率，計算結(jié)果相比ENVI/FLAASH具有高度一致性與相關性；正射校正方面，設計實現(xiàn)了無控制點自動化正射校正處理流程，并提出了對應DEM數(shù)據(jù)的快速提取策略，測試了不同待校正影像分塊讀取策略對校正效率影響，進而分析正射校正誤差及收斂情況；幾何配準方面，對比了不同配準算法在處理不同地形、時相遙感影像幾何配準過程中校正精度、計算效率、穩(wěn)定性等方面差異，探索適合GF-1數(shù)據(jù)的穩(wěn)健的自動或半自動的影像校正策略。

(4) 設計實現(xiàn)了農(nóng)田尺度干旱遙感監(jiān)測原型系統(tǒng)，檢測本文格網(wǎng)環(huán)境下柵格數(shù)據(jù)提取性能；綜合利用MPDI、PDI、NDVI模型對研究區(qū)不同時間的干旱和植被長勢進行監(jiān)測與分析，研究本文方法在干旱監(jiān)測中的適宜性。

中圖分類號：P208文獻標識碼：D

文章編號：1001-1595(2018)06-0892-01

基金項目： 國家重點研發(fā)計劃(2016YFD0300710)

收稿日期： 2017-09-20

作者簡介： 葉思菁(1988—)，男，2016年6月畢業(yè)于中國農(nóng)業(yè)大學，獲工學博士學位(指導教師：朱德海教授)，研究方向為空間大數(shù)據(jù)。

Author：YE Sijing(1988—), male, received his doctoral degree from China Agricultural University on June 2016, majors in spatial big data.

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