基于異構(gòu)服務(wù)的水資源遙感監(jiān)測(cè)平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

徐小迪，孟令奎，張 文

（武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院，湖北 武漢 430072）

0 引言

地表水資源是人類在生產(chǎn)生活中的重要自然要素，隨著氣候變化及人類社會(huì)發(fā)展，地表水體呈現(xiàn)出一系列問(wèn)題，如降雨量變化、水土流失及洪澇災(zāi)害等，使湖泊、河流等生態(tài)系統(tǒng)出現(xiàn)問(wèn)題。隨著水資源危機(jī)的加劇，人類生產(chǎn)生活受到影響，因此統(tǒng)一而行之有效的水資源管理方案十分重要[1]。

水文水資源信息是水資源管理的基礎(chǔ)，我國(guó)長(zhǎng)期重視水文水資源資料的整理工作：1986 年起首批建設(shè)完成的國(guó)家級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)群就包含國(guó)家水文數(shù)據(jù)庫(kù)；2000 年數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)各主要流域及省級(jí)行政區(qū)所關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn)已經(jīng)基本建設(shè)完畢，但存在水資源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度不一，數(shù)據(jù)源不完整，跨平臺(tái)、領(lǐng)域數(shù)據(jù)共享較難等問(wèn)題；2013 年，國(guó)家發(fā)布了第1 次水利普查公報(bào)；2018 年，全國(guó)水網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)始投入使用，發(fā)布了包含河流、湖泊、水庫(kù)等 333 萬(wàn)余個(gè)水利實(shí)體的數(shù)據(jù)信息。水文和水網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)多為靜態(tài)數(shù)據(jù)，或更新周期較長(zhǎng)，在需要較強(qiáng)現(xiàn)勢(shì)性的數(shù)據(jù)維護(hù)及動(dòng)態(tài)性監(jiān)測(cè)方面的應(yīng)用中，數(shù)據(jù)匹配及管理難以滿足實(shí)際應(yīng)用需求。遙感手段作為廣泛大量獲取水資源信息的途徑之一，能夠全天時(shí)、全天候?qū)Φ乇硭Y源進(jìn)行大面積監(jiān)測(cè)，而且采集數(shù)據(jù)手段多樣化，相較于傳統(tǒng)地表監(jiān)測(cè)手段，具有限制少、更新快、周期短、同步性高、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性好的優(yōu)點(diǎn)，使用遙感手段對(duì)地表進(jìn)行監(jiān)測(cè)能夠?yàn)樗Y源的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)及多維度分析提供便利。

同時(shí)，在水資源監(jiān)測(cè)管理方面，2016 年國(guó)家水資源監(jiān)控能力建設(shè)項(xiàng)目通過(guò)驗(yàn)收，能夠?qū)崿F(xiàn)全國(guó)范圍內(nèi)的水資源監(jiān)控，但是水資源遙感數(shù)據(jù)的整體使用方面存在體量大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、種類繁多等特點(diǎn)。且遙感影像處理方面由于算法功能和服務(wù)接口的不斷換代，存在數(shù)據(jù)與應(yīng)用共享不足，頂層架構(gòu)規(guī)劃設(shè)計(jì)、各類數(shù)據(jù)服務(wù)不統(tǒng)一，以及通信協(xié)議不一等特點(diǎn)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理及信息提取等相應(yīng)服務(wù)的集成存在困難[2]。因此在實(shí)際生產(chǎn)中，如何統(tǒng)一訪問(wèn)遙感數(shù)據(jù)，并有效集成異構(gòu)遙感算法服務(wù)，提高用戶使用效率，成為一個(gè)重要的問(wèn)題。在“互聯(lián)網(wǎng) +”、大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略的新時(shí)代背景下，隨著水利部“以水利信息化帶動(dòng)水利現(xiàn)代化”指導(dǎo)思想的提出，水利信息化面臨新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[3]。為彌補(bǔ)水資源遙感監(jiān)測(cè)方面的不足，推動(dòng)水利信息化建設(shè)，有效進(jìn)行水資源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的管理，建立一個(gè)面向大數(shù)據(jù)的，能夠提供多源異構(gòu)數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)服務(wù)融合功能的水資源遙感監(jiān)測(cè)平臺(tái)（以下簡(jiǎn)稱監(jiān)測(cè)平臺(tái)）是十分必要的。面向異構(gòu)服務(wù)的監(jiān)測(cè)平臺(tái)的研究與建設(shè)能夠解決多個(gè)系統(tǒng)之間的信息共享及服務(wù)應(yīng)用的問(wèn)題，避免水資源遙感監(jiān)測(cè)信息孤島問(wèn)題的產(chǎn)生。

1 監(jiān)測(cè)平臺(tái)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

隨著遙感數(shù)據(jù)體系的不斷發(fā)展和完善，水資源遙感數(shù)據(jù)呈現(xiàn)多源化的發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)于相應(yīng)數(shù)據(jù)的處理方法也有所不同，而現(xiàn)階段水利信息化建設(shè)也對(duì)水資源遙感數(shù)據(jù)處理與業(yè)務(wù)應(yīng)用算法提出新的要求。面對(duì)多源異構(gòu)的水資源遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及算法服務(wù)，構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)λY源數(shù)據(jù)進(jìn)行高效存儲(chǔ)、整合、處理、分析及應(yīng)用的監(jiān)測(cè)平臺(tái)是必然的需求。監(jiān)測(cè)平臺(tái)的總體架構(gòu)如圖1 所示。

圖1 監(jiān)測(cè)平臺(tái)總體架構(gòu)

監(jiān)測(cè)平臺(tái)主要有以下 4 層構(gòu)成：

1）基礎(chǔ)設(shè)施層?；A(chǔ)設(shè)施層主要包含支持系統(tǒng)運(yùn)行的各類軟硬件設(shè)備，硬件設(shè)備主要包括存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等設(shè)備，軟件主要包含底層的支撐軟件（如操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)及各類存儲(chǔ)管理軟件等）、中間件，以及各類遙感及數(shù)據(jù)處理專業(yè)軟件（如 ArcGIS，ENVI，ERDAS 等）?；A(chǔ)設(shè)施層為整個(gè)平臺(tái)提供網(wǎng)絡(luò)及軟硬件的保障。

2）數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層主要實(shí)現(xiàn)對(duì)遙感、地面實(shí)測(cè)、平臺(tái)生成各類產(chǎn)品等數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及管理，同時(shí)通過(guò)各種接口向用戶提供數(shù)據(jù)或產(chǎn)品服務(wù)。

3）應(yīng)用層。應(yīng)用層主要包括組件和子系統(tǒng)，組件面向用戶及數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，提供基礎(chǔ)的影像及數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)，包括但不限于影像處理、管理及基礎(chǔ)產(chǎn)品（如 DEM 和 DOM 等中間產(chǎn)品）制作。業(yè)務(wù)模塊在共性組建的基礎(chǔ)之上，進(jìn)行各類水資源要素專題產(chǎn)品的生產(chǎn)及使用，主要包括地表水體產(chǎn)品生產(chǎn)、地下水監(jiān)測(cè)、水循環(huán)要素反演等功能，通過(guò)中間件進(jìn)行各組件的調(diào)用與組合，向各子系統(tǒng)傳遞數(shù)據(jù)及產(chǎn)品。

4）用戶層。在數(shù)據(jù)層及應(yīng)用層之上為用戶層，通過(guò)權(quán)限控制及登錄驗(yàn)證，可使系統(tǒng)管理用戶、開(kāi)發(fā)者及應(yīng)用用戶，在手機(jī)、筆記本電腦和其他設(shè)備上實(shí)現(xiàn)對(duì)水資源數(shù)據(jù)及相應(yīng)產(chǎn)品的訪問(wèn)和使用，通過(guò)統(tǒng)一入口向各類用戶提供相應(yīng)的信息交互功能，滿足不同用戶的個(gè)性化使用需求。

2 監(jiān)測(cè)平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)分析

2.1 虛擬化技術(shù)

在基礎(chǔ)設(shè)施層，由于水資源遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)存在異構(gòu)性及海量性，因此對(duì)于底層存儲(chǔ)設(shè)備有較高的要求，可采用內(nèi)核虛擬機(jī)（KVM）及虛擬化軟件QEMU 對(duì)平臺(tái)的底層硬件資源進(jìn)行管理。KVM 工作于 Linux 內(nèi)核之中，可以直接與虛擬化管理程序進(jìn)行交互，運(yùn)行效率與穩(wěn)定性較高[4]。

監(jiān)測(cè)平臺(tái)采用的 KVM 架構(gòu)如圖2 所示，其中Linux 內(nèi)核運(yùn)行在 CPU 上，在操作系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，KVM按需加載 Linux 內(nèi)核。QEMU 作為虛擬機(jī)模擬及監(jiān)管器，通過(guò)調(diào)用 libvirt（針對(duì) KVM 進(jìn)行管理的工具和 API）提供的接口實(shí)現(xiàn)底層資源的分配及管理。

圖2 KVM 架構(gòu)圖

2.2 一體化管理技術(shù)

對(duì)于多源異構(gòu)的水資源遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)平臺(tái)建立了統(tǒng)一的管理體系，針對(duì)其非結(jié)構(gòu)化、多格式、多投影方式且尺度不一的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了多源數(shù)據(jù)的整合方案，實(shí)現(xiàn)水資源遙感數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)及管理。同時(shí)構(gòu)建了多維數(shù)據(jù)立方體，以滿足對(duì)水資源遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與多維分析的需要，從而實(shí)現(xiàn)水資源遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的快速查詢分析與共享。

在多源數(shù)據(jù)整合過(guò)程中，監(jiān)測(cè)平臺(tái)根據(jù)數(shù)據(jù)類型及不同的訪問(wèn)方式采用混合存儲(chǔ)機(jī)制存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如水資源業(yè)務(wù)、各類矢量數(shù)據(jù)，采用分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)集群；對(duì)于監(jiān)測(cè)所需的水資源遙感影像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，使用分布式文件系統(tǒng)HDFS 進(jìn)行管理，從而有效提高遙感影像等大文件的讀入效率。

監(jiān)測(cè)平臺(tái)引入 Kylin 多維數(shù)據(jù)立方體的概念，對(duì)遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效集成管理。各類水資源信息被抽象為立方體的多個(gè)維度，如衛(wèi)星、傳感器、分辨率、網(wǎng)格、時(shí)間（月、旬、年等）、空間（省、市、縣等），以及各類水體監(jiān)測(cè)指數(shù)（NDVI，VHI等），從而對(duì)水資源信息進(jìn)行特定分析。

2.3 高性能處理技術(shù)

監(jiān)測(cè)平臺(tái)內(nèi)儲(chǔ)存的海量水資源遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，在分析前須進(jìn)行影像預(yù)處理、水體指數(shù)提取、影像分類等多種業(yè)務(wù)流程處理，這些流程的處理效率及效果直接影響監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性及時(shí)效性。監(jiān)測(cè)平臺(tái)使用 CPU/GPU 的高性能動(dòng)態(tài)協(xié)同處理方式，根據(jù)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)處理算法及流程的內(nèi)在并行性，設(shè)計(jì)相應(yīng)的動(dòng)態(tài)協(xié)同處理模式，處理各類水資源遙感業(yè)務(wù)流程。

監(jiān)測(cè)平臺(tái)采用集群系統(tǒng)及多核技術(shù)對(duì)各類業(yè)務(wù)流程進(jìn)行并行處理。根據(jù)各類業(yè)務(wù)流程處理的復(fù)雜程度，使用以下 2 類處理方法：1）單流程的遙感影像算法。進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分后，使用整體并行模式進(jìn)行計(jì)算。2）流程較為復(fù)雜的水資源遙感數(shù)據(jù)處理流程。通過(guò)流程編排將復(fù)雜業(yè)務(wù)拆分成簡(jiǎn)單業(yè)務(wù)，增加算法控制單元實(shí)現(xiàn)算法的高效處理。監(jiān)測(cè)平臺(tái)內(nèi)部還搭建了基于開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架 TensorFlow 的水利對(duì)象檢測(cè)與提取的基本架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)基于語(yǔ)義分割模型的高分影像水體提取和基于目標(biāo)檢測(cè)的高分影像水利設(shè)施要素識(shí)別等功能。

2.4 服務(wù)一體化封裝與調(diào)用技術(shù)

在異構(gòu)的水資源遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，除結(jié)果輸出外，各種算法的數(shù)據(jù)輸入、實(shí)現(xiàn)方式及結(jié)構(gòu)也存在多樣化的問(wèn)題。為使用戶能夠在監(jiān)測(cè)平臺(tái)上完成各類異構(gòu)服務(wù)的統(tǒng)一管理及調(diào)用，將基礎(chǔ)的及用戶個(gè)性化的業(yè)務(wù)流程封裝為服務(wù)，用戶通過(guò)監(jiān)測(cè)平臺(tái)提供的統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口，訪問(wèn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)及算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與用戶，用戶與用戶間的交互。

監(jiān)測(cè)平臺(tái)采用 B/S 架構(gòu)搭建，實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)異構(gòu)水資源服務(wù)的統(tǒng)一注冊(cè)部署[5]。網(wǎng)站服務(wù)集成架構(gòu)圖如圖3 所示，主要包含用戶端前臺(tái)、服務(wù)器端后臺(tái)、服務(wù)元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)及遠(yuǎn)程調(diào)用集群（Hadoop 集群）。

圖3 網(wǎng)站服務(wù)集成架構(gòu)圖

在監(jiān)測(cè)平臺(tái)中，用戶可以通過(guò)瀏覽器訪問(wèn)平臺(tái)使用各項(xiàng)服務(wù)。圖3 中的服務(wù)器端后臺(tái)即為網(wǎng)站后臺(tái)，作為網(wǎng)站核心，對(duì)外向用戶前臺(tái)提供功能支持，對(duì)內(nèi)與服務(wù)元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)及文件存儲(chǔ)和遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用集群進(jìn)行交互，實(shí)現(xiàn)水資源異構(gòu)服務(wù)的發(fā)現(xiàn)和調(diào)用。注冊(cè)到平臺(tái)的各類異構(gòu)服務(wù)及其應(yīng)用環(huán)境，存儲(chǔ)于分布式集群中，其元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)中，同時(shí)使用主從復(fù)制實(shí)現(xiàn)讀寫(xiě)分離，以減小單服務(wù)器負(fù)載[6]。

3 監(jiān)測(cè)平臺(tái)功能與業(yè)務(wù)流程分析

3.1 功能設(shè)計(jì)

根據(jù)水資源遙感監(jiān)測(cè)過(guò)程中對(duì)于影像數(shù)據(jù)的處理和各類異構(gòu)算法的調(diào)度等需求，以及各級(jí)部門(mén)、單位對(duì)于平臺(tái)的管理需求，按監(jiān)測(cè)平臺(tái)的主要功能分為 4 個(gè)功能模塊，具體功能設(shè)計(jì)如圖4 所示。

4 個(gè)功能模塊分析如下：

1）基礎(chǔ)模塊。面向水資源遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)處理，基礎(chǔ)模塊包含影像數(shù)據(jù)的預(yù)處理模塊，主要為對(duì)影像數(shù)據(jù)的輻射及幾何校正。在處理過(guò)程中，主要面向 GF-1/2 衛(wèi)星產(chǎn)品，通過(guò)系統(tǒng)內(nèi)置的 DEM及 RPC 模型，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行校正處理，為后續(xù)業(yè)務(wù)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。同時(shí)水資源平臺(tái)針對(duì)各類水資源指數(shù)計(jì)算問(wèn)題提供專門(mén)的計(jì)算模塊，對(duì)于NDVI和NDWI等常用的水體指數(shù)，處理過(guò)程相似，但數(shù)據(jù)量及計(jì)算密度高，可通過(guò) CUDA 高性能并行計(jì)算框架，實(shí)現(xiàn) CPU/GPU 協(xié)同處理，以提高生產(chǎn)效率。在水資源監(jiān)測(cè)中，各種水體及水利要素的提取，在監(jiān)測(cè)平臺(tái)內(nèi)由影像分類及深度學(xué)習(xí)等模塊完成。結(jié)合各種水體指數(shù)，先通過(guò) K-Means 及 ISODATA 等分類算法對(duì)水體對(duì)象進(jìn)行初步分析，再通過(guò)分布式深度學(xué)習(xí)庫(kù) TensorFlow 對(duì)各類水體及水利要素進(jìn)行精細(xì)化分析及提取。

圖4 監(jiān)測(cè)平臺(tái)功能設(shè)計(jì)圖

2）業(yè)務(wù)模塊。業(yè)務(wù)模塊主要提供用戶向監(jiān)測(cè)平臺(tái)注冊(cè)的服務(wù)，目前主要有天然水循環(huán)要素反演、水功能區(qū)監(jiān)測(cè)、用水效率分析等服務(wù)。通過(guò)統(tǒng)一的封裝與管理，監(jiān)測(cè)平臺(tái)使用者及用戶本身可以通過(guò)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口對(duì)這些服務(wù)進(jìn)行調(diào)用，同時(shí)也可根據(jù)用戶個(gè)人需求，進(jìn)行不同服務(wù)間的組合與編排，通過(guò)控制服務(wù)輸入、輸出及中間產(chǎn)品的產(chǎn)生實(shí)現(xiàn)個(gè)性化水資源遙感監(jiān)測(cè)信息提取。

3）服務(wù)流程與編排模塊。服務(wù)流程與編排模塊主要基于 Activiti 工作流引擎與 GeoJModelBuilder 建立面向 SOA 的服務(wù)接口封裝方法，對(duì)于注冊(cè)到監(jiān)測(cè)平臺(tái)內(nèi)部的服務(wù)，經(jīng)封裝后，成為 Activiti Engine 可以調(diào)用的服務(wù)，并可通過(guò)流程編排及部署等，實(shí)現(xiàn)水資源遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)的組合，進(jìn)行服務(wù)的按需使用。

4）運(yùn)維模塊。運(yùn)維模塊主要實(shí)現(xiàn)用戶及日志的管理，包含用戶注冊(cè)，權(quán)限及操作管理等功能。

3.2 業(yè)務(wù)流程分析

監(jiān)測(cè)平臺(tái)通過(guò)虛擬化技術(shù)、數(shù)據(jù)高效存儲(chǔ)及高性能處理機(jī)制、服務(wù)一體化封裝機(jī)制，向各類水利行業(yè)用戶提供現(xiàn)勢(shì)性較強(qiáng)的水資源遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)產(chǎn)品?？傮w業(yè)務(wù)流程覆蓋數(shù)據(jù)提取、影像預(yù)處理、水資源信息提取、專題產(chǎn)品反演、分析服務(wù)等多個(gè)步驟，監(jiān)測(cè)平臺(tái)提供基于工作流引擎的任務(wù)編排功能，支持用戶自主設(shè)計(jì)水資源遙感數(shù)據(jù)分析流程，可以滿足不同用戶對(duì)于多服務(wù)協(xié)同處理及多任務(wù)并行的需求。在流程部署后，通過(guò)遙感并行算法、CPU/GPU 協(xié)同等并行處理方式，在底層虛擬資源池的支持下實(shí)現(xiàn)兼顧空間和時(shí)間覆蓋的海量影像快速計(jì)算分析，進(jìn)而得到水資源遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)產(chǎn)品，用于生產(chǎn)實(shí)踐?？傮w業(yè)務(wù)流程圖如圖5 所示。

圖5 水資源遙感監(jiān)測(cè)平臺(tái)業(yè)務(wù)流程圖

4 監(jiān)測(cè)平臺(tái)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與展示

監(jiān)測(cè)用戶可通過(guò)瀏覽器訪問(wèn)平臺(tái)網(wǎng)站使用相關(guān)服務(wù)。當(dāng)前監(jiān)測(cè)平臺(tái)集成了數(shù)據(jù)、服務(wù)、用戶等模塊，建立了用戶與水資源遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品的業(yè)務(wù)交互，添加了服務(wù)接口，支持用戶進(jìn)行服務(wù)的部署和調(diào)用，可實(shí)現(xiàn)服務(wù)注冊(cè)、查詢、調(diào)用、修改、審核、文件下載及用戶管理等功能操作。同時(shí)監(jiān)測(cè)平臺(tái)提供數(shù)據(jù)服務(wù)接口，初步支持地理要素元數(shù)據(jù)和專題產(chǎn)品的查詢及可視化展示功能，其中影像及矢量數(shù)據(jù)的界面展示主要使用 WebGIS 框架進(jìn)行開(kāi)發(fā)[7]，使用影像校正及NDWI指數(shù)計(jì)算服務(wù)對(duì)監(jiān)測(cè)平臺(tái)整體功能進(jìn)行展示。

4.1 數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)管理模塊是實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)平臺(tái)功能的主要支撐部分，監(jiān)測(cè)平臺(tái)的眾多服務(wù)都是基于水資源遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)提供的。

數(shù)據(jù)查詢主要通過(guò) GoogleS2 空間查詢層進(jìn)行[8]。用戶可以通過(guò)影像的產(chǎn)品號(hào)、獲取時(shí)間、傳感器、云量等描述性信息，對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢并訪問(wèn)，通過(guò)查詢所得的遙感影像可以進(jìn)行水體提取及各類水體指數(shù)計(jì)算。

4.2 服務(wù)管理

服務(wù)管理模塊主要實(shí)現(xiàn)服務(wù)的注冊(cè)、編排、查詢及調(diào)用功能，用戶可以對(duì)與水資源相關(guān)的具體服務(wù)進(jìn)行管理與應(yīng)用。監(jiān)測(cè)平臺(tái)將影像幾何校正及NDWI指數(shù)計(jì)算串聯(lián)形成業(yè)務(wù)流程，實(shí)現(xiàn)服務(wù)的注冊(cè)、查詢及流程的編排。在服務(wù)流程編排后，將服務(wù)部署到監(jiān)測(cè)平臺(tái)上，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)及硬件資源的支撐，運(yùn)行整個(gè)NDWI指數(shù)計(jì)算流程，最終獲得產(chǎn)品，處理結(jié)果如圖6 所示。產(chǎn)品圖中呈現(xiàn)白色的部分即為水體，監(jiān)測(cè)平臺(tái)將影像正射校正及NDWI指數(shù)計(jì)算轉(zhuǎn)化為一體化流程，得到產(chǎn)品，從而進(jìn)行水體分布情況分析。

5 結(jié)語(yǔ)

研究與實(shí)現(xiàn)的監(jiān)測(cè)平臺(tái)可以與國(guó)家水資源系統(tǒng)進(jìn)行有效的對(duì)接，解決國(guó)家水資源監(jiān)測(cè)方面國(guó)家主要部門(mén)與各級(jí)單位之間的數(shù)據(jù)交換與對(duì)接的問(wèn)題。同時(shí)，監(jiān)測(cè)平臺(tái)能夠?qū)Y(jié)構(gòu)不一的各類水資源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理算法進(jìn)行一體化的封裝及調(diào)用，最終實(shí)現(xiàn)水資源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與各類產(chǎn)品的統(tǒng)一、及時(shí)發(fā)布。面向?qū)崟r(shí)水利業(yè)務(wù)監(jiān)測(cè)，在滿足時(shí)效性及精確性的前提下，從水資源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的管理層面，面向異構(gòu)服務(wù)的業(yè)務(wù)化運(yùn)行監(jiān)測(cè)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了不同尺度水資源遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)管理及應(yīng)用，面向多級(jí)用戶發(fā)布多維、宏觀、統(tǒng)一的水資源監(jiān)測(cè)產(chǎn)品，能夠滿足各業(yè)務(wù)單位對(duì)水資源遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的共享及交換需求。目前，各個(gè)層級(jí)的水資源實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的共享機(jī)制還處于初步探索階段，不夠完善，因此監(jiān)測(cè)平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)的數(shù)據(jù)共享及服務(wù)調(diào)用還處于初級(jí)階段。今后，隨著水資源遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)共享體系及服務(wù)的完善，監(jiān)測(cè)平臺(tái)的性能將會(huì)有更大的提升空間。

圖6 業(yè)務(wù)流程處理結(jié)果